'《美國工廠》裡的中國工廠已是尾聲，BAT正在上山下鄉進工廠'

文|孫靜

編輯|趙豔秋

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最近，講述中國民營企業家曹德旺去美國辦工廠的紀錄片《美國工廠》，在中國引起了熱烈的討論。百度副總裁、智能雲總經理尹世明對AI財經社表示，對片中一個展現中國工廠軍事化管理的鏡頭印象深刻。

尹世明回憶自己在1999年剛畢業時走訪過一些東莞的工廠，發現當時招工的唯一條件是——能做夠50個俯臥撐，完成的人全部錄取，否則直接刷掉。這就是當時的招工現狀，雖然現在看起來有些可笑，但也間接證明了密集型勞動是當年中國工廠參與全球競爭的優勢之一。

20年後，“紀錄片裡看到的中國工廠可能接近尾聲了，以後中國的工廠應該更有科技含量，應該不會懼怕工廠搬到越南、東南亞。” 接受AI財經社採訪時，尹世明如此總結，“如果還要懼怕的話，我覺得我們這一代人是失職的。”

尹世明所說的更有科技含量，是指在產業升級的客觀訴求下，數字化技術、人工智能技術正在向工廠滲透——BAT大廠的科技正在與產業進行融合。

比如，2017年，協鑫光伏首次結合阿里的人工智能技術，在海量的工廠數據中，找到與良品率最相關的60個關鍵參數，將生產良品率提升1個百分點，最終每年節省上億元的生產成本。再如，精研科技與百度智能雲、微億智造合作，用AI技術打造出針對數碼設備“外觀缺陷視覺檢測設備”，讓女工們不必在低效的產線上，繼續消耗健康和青春。此前，在中國大量工廠中，18歲到25歲的年輕女工，迫於生計，在強光或者缺乏保護的條件下，每天盯著產品質檢。由於用眼過度，她們的眼睛勞損嚴重，可能對其終生都產生影響。

圖說：智能設備應有前後的質檢車間對比圖

伴隨工業和互聯網企業中第一批人吃螃蟹般嘗試，如今工業與AI技術的結合已經成為一個人工智能領域的重要議題。人工智能不再只是圍棋遊戲、電商等互聯網業務中的黑科技，也在走入線下和傳統行業，而它們要為這些行業解決的核心問題是降本增效。

在協鑫光伏之後，阿里雲嘗試在數個工業細分領域說服一批客戶，探索用人工智能技術解決痛點，並先後有了中策橡膠、天合光能、正泰新能源、攀鋼集團等標杆用戶。百度智能雲則與國家電網、寶鋼、首鋼等企業簽署戰略合作，在客服、質檢等環節嘗試與人工智能技術結合。

在首批樣板之後，擁有人工智能技術的互聯網企業面臨一個問題——如何將人工智能普世化。因為做標杆客戶可以不計投入和產出比，但這樣的做法沒有持續性。

於是，在去年底，阿里雲推出ET工業大腦開放平臺，針對一些人工智能已經初步跑通的行業，提供知識圖譜、業務模型、數據模型和算法模型；在開放平臺上，生態夥伴可以自行編程，將行業知識、大數據能力、AI算法融合在一起，為企業量身定製自己的智能應用。

而在最近百度舉辦的雲智峰會上尹世明提出，人工智能工業化，並判斷在2019年到2025年是人工智能工業化的階段。在此期間，人工智能會成為一個大眾的，規模化應用的，低成本的，高效率的東西。

尹世明坦承，這個目標並不容易實現，需要在計算、數據、算法層面做很多改進。“比如數據標註，能不能在幾天之內完成一個幾十萬張的圖片標註量？這就是工業化的問題。如果你說不行，我要兩年之後，那就不是工業化。你能不能在兩天之內改一個模型出來，能夠適配到工廠裡面，才行。”

解決工業化問題需要生態。阿里、百度、浪潮等企業，在最近都提出了生態的思考。尹世明提出一個公式：人工智能工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態，認為要實現人工智能自身的工業化，需要通過智能計算和智能應用相互的交叉促進，再通過智能生態實現指數級的發展。

AI財經社也訪談了一些生態企業，發現人工智能落地行業領域尚屬早期，需要多方的長期磨合。一位製造業合作伙伴介紹了其中的困境，要說服工廠做人工智能並不容易，人工智能科學家和工廠之間存在行業和知識背景的鴻溝，即便收集上來數據，也不知道這些海量數據怎麼解決工廠的痛點；而當下工廠的訴求又非常多元化，需要不同的定製方案，在工業化、規模化之前需要經歷一個繁瑣的定製化階段。

針對這些問題，在這場由BAT牽頭的“上山下鄉，走入工廠“的運動中，目前，業界已經漸漸在形成共識，開發低成本人工智能解決方案，培養傳統行業開發商轉型人工智能，將是未來幾年行業的大潮。