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2023-08-15 07:28:29
制造業(yè)用上AI，不能是“黑箱” | 智造觀察
2023-08-15 07:28:29 來源: 鈦媒體
圖片來源@視覺中國
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人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者總在想方設(shè)法將技術(shù)引入產(chǎn)業(yè)，落地場(chǎng)景，但某些產(chǎn)業(yè)比如工業(yè)制造領(lǐng)域，卻不會(huì)那么快地接受外來的“野蠻人”。
工業(yè)制造涉及的學(xué)科知識(shí)眾多，包括但不限于通常所知的機(jī)械制造、軟件工程、運(yùn)籌管理、化工材料等，想要“+人工智能”，得先啃一啃這些學(xué)科知識(shí)。另一方面，中國是世界上唯一擁有制造業(yè)全品類的國家，很多企業(yè)卻大而不強(qiáng)，與“隱性冠軍”仍有不小差距，甚至有些領(lǐng)域產(chǎn)能過剩，對(duì)智能化需求并不強(qiáng)烈。而一家制造企業(yè)往往會(huì)接入有數(shù)十甚至上百種的設(shè)備、輔助軟件和工控系統(tǒng)，數(shù)據(jù)缺乏標(biāo)準(zhǔn)、彼此業(yè)務(wù)系統(tǒng)難以互通，這與當(dāng)前人工智能技術(shù)落地的基礎(chǔ)之一——數(shù)據(jù)流通相悖。
最近一段時(shí)間，大模型也在嘗試落地制造業(yè)，即利用指令微調(diào)形成工業(yè)領(lǐng)域的大模型，大模型進(jìn)一步輔助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型升級(jí)。可見的難題依然存在。
“大模型在制造需謹(jǐn)慎使用。”清湛智造CTO張淮近日與交流中指出，大模型是一個(gè)基于歸納、統(tǒng)計(jì)的語言模型，這放到文科領(lǐng)域可以應(yīng)用。但在工業(yè)領(lǐng)域，不容許出錯(cuò)，必須通過演繹的方式進(jìn)行推導(dǎo)。
這其實(shí)已經(jīng)在說明，由于制造業(yè)對(duì)于決策的解釋和魯棒性要求較高，特別是在關(guān)鍵決策和質(zhì)量控制方面。大模型通常被認(rèn)為是黑箱模型，難以解釋其決策過程和推理邏輯并且無法保證其安全可靠性，簡單的橫向推廣并不符合制造業(yè)的要求。
清湛智造（南京）科技有限公司于2020年注冊(cè)成立，三年多以來，清湛智造研發(fā)了柔性工業(yè)移動(dòng)機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)、工業(yè)機(jī)器人視覺伺服技術(shù)、AI智慧監(jiān)造平臺(tái)、5G遙操機(jī)器人系統(tǒng)、MLOps智能運(yùn)維平臺(tái)等面向工業(yè)場(chǎng)景的產(chǎn)品及端到端解決方案。
張淮說，清湛成立的初心就是“將人工智能落地，想要落地則需要行業(yè)+AI，而不是AI+行業(yè)。”他明白，智能制造前期投入非常大，這要求IT服務(wù)商必須調(diào)整優(yōu)化到比較成熟的階段，才有可能落到客戶生產(chǎn)環(huán)境。
以下為與清湛智造CTO張淮的對(duì)話實(shí)錄，內(nèi)容經(jīng)摘編：：相比于安防、金融，工業(yè)制造并不是AI視覺技術(shù)最優(yōu)先落地的行業(yè)，過去幾年，在這個(gè)行業(yè)因AI的滲透，發(fā)生了哪些改變？
張淮：早幾年有個(gè)形象的比喻：網(wǎng)線里流不出牛奶，理解來講，就是從生產(chǎn)制造、物流運(yùn)輸，再交付到人們手中，需要依靠實(shí)體經(jīng)濟(jì)。在我看來，實(shí)體經(jīng)濟(jì)早晚會(huì)體現(xiàn)出它真正的重要性。
在制造業(yè)落地AI，難點(diǎn)之一是各個(gè)環(huán)節(jié)非常瑣碎。這導(dǎo)致如今那么多生成提供AI或智能制造的國內(nèi)外企業(yè)，能做得好的非常少。要么是純AI的業(yè)務(wù)成本占比非常少，如果不跟硬件、不跟產(chǎn)業(yè)結(jié)合根本做不出來。目前很多大公司在軟件開發(fā)方面做出了許多嘗試，但最終也沒有做成功，難度非常大。可以說，在軟件領(lǐng)域，可復(fù)用性非常高，能夠達(dá)到90%以上，但在工業(yè)制造領(lǐng)域，能夠做到30%，就可能是非常好的項(xiàng)目了。
造成這些瑣碎的原因有很多，比如企業(yè)預(yù)算有限，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量或精度要求低；環(huán)節(jié)價(jià)值性不高，或者不能影響主要生產(chǎn)線環(huán)境，需要整體解決方案，很難存在單一解決方案；產(chǎn)品所處的流水線位置不同，或者進(jìn)出料、流程、節(jié)拍的差異，只能重新設(shè)計(jì)方案。
：某國企在引入AI時(shí)，做的比較徹底的事情是先構(gòu)建了云平臺(tái)，從而在云之上搭建起來AI系統(tǒng)。這是否普遍做法？
張淮：這件事情對(duì)于一家中小企業(yè)，或者解決方案服務(wù)商而言，仍然是有一些難度。這一方面看似大廠能做，有資源有平臺(tái)但其實(shí)人員不精，其核心目的是賣云資源。我們此前接了很多項(xiàng)目，包括很多大公司都在做，但都沒有做下去。AI公司需要的是全方位的技能，光懂軟件、算法還不夠，還要具備工業(yè)領(lǐng)域的控制、規(guī)劃、傳感器等技能。同時(shí)，很多企業(yè)客戶尤其是政府項(xiàng)目，生產(chǎn)狀況、運(yùn)營狀況等相關(guān)數(shù)據(jù)，是不會(huì)放在這些大廠的云平臺(tái)上。
：制造行業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域眾多，通過AI進(jìn)行改造的空間，你們會(huì)重點(diǎn)關(guān)注哪些環(huán)節(jié)？
張淮：一是工業(yè)視覺，如瑕疵檢測(cè)，可通過算法模擬劃痕；二是工業(yè)AGV（Automated Guided Vehicle）自動(dòng)引導(dǎo)車，具有自動(dòng)控制功能運(yùn)輸機(jī)械，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、物流等場(chǎng)景；三是視頻分析，人的行為跟蹤分析；四是云服務(wù)、MLOps、AI中臺(tái)。我們希望通過平臺(tái)，企業(yè)從設(shè)計(jì)、材料選擇、上下游供應(yīng)鏈、交付、物流都可以解決，以符合制造業(yè)的個(gè)性化柔性化需求。
另外，全域自動(dòng)化非常難。感覺是能夠人解決的問題，但實(shí)際上生產(chǎn)廠間現(xiàn)在人員招工非常難。生產(chǎn)車間的機(jī)械手和傳感器處理方式并不一樣，這些都是成本問題，協(xié)作起來也會(huì)非常麻煩。
：客戶一般會(huì)看重的品牌、研發(fā)能力、服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，從最近一段時(shí)間的交流來看，客戶有沒有對(duì)你們產(chǎn)生過質(zhì)疑？
張淮：說實(shí)在，現(xiàn)在的客戶資源多的我們都做不過來。但會(huì)有所為，有所不為。有些項(xiàng)目是技術(shù)上達(dá)不到，有些則是成本上cover不了，無法形成可復(fù)制性。
在中國，有這樣一個(gè)特點(diǎn)，所有的企業(yè)都會(huì)考慮先自己能不能做出來，而不是合作，或者買第三方解決方案。如果組建一支團(tuán)隊(duì)，既會(huì)計(jì)算機(jī)，又懂控制系統(tǒng)，還會(huì)搞傳感器硬件的全能隊(duì)伍，根本沒有必要。
從客戶角度，很多時(shí)候不會(huì)講這套方案是誰做的，更多將其視為整套解決方案的一部分。跟大廠合作，大廠也會(huì)認(rèn)為前期的投入做出的判斷和決定，小廠再去配合很大程度上是臟活累活。
：在工業(yè)領(lǐng)域有什么標(biāo)準(zhǔn)化方案可供參考嗎？
張淮：很多工廠給你的參數(shù)，使用的工具不見得是一樣的。比如在招投標(biāo)時(shí)，針對(duì)激光雷達(dá)的精度是有標(biāo)準(zhǔn)的。但在具體應(yīng)用時(shí)，檢測(cè)到的裂紋和異物侵入的環(huán)境和精度是不一樣的。這也導(dǎo)致人工智能領(lǐng)域發(fā)展這么長時(shí)間，還沒有像通信領(lǐng)域早已定型。
我們也在考慮跟院校、企業(yè)考慮做標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃的事情。數(shù)據(jù)的類型、領(lǐng)域、場(chǎng)景是非常多維的。需要企業(yè)實(shí)施的同時(shí)，專家做標(biāo)準(zhǔn)。
：最近一段時(shí)間，AI企業(yè)也在嘗試將大模型技術(shù)引入制造領(lǐng)域，可見的難題會(huì)有哪些？
張淮：大模型是一個(gè)基于歸納、統(tǒng)計(jì)的語言模型，是經(jīng)過千百次測(cè)試歸納出的結(jié)論，結(jié)果具有不穩(wěn)定性。
人工智能的第一代是演繹模型，通過推理，它的可解釋性強(qiáng)。在工業(yè)領(lǐng)域，不容許出錯(cuò)，AI醫(yī)療只能作為輔助診斷，診斷錯(cuò)誤是會(huì)死人的，自動(dòng)駕駛也是絕對(duì)不容許出大錯(cuò)，很多情況下需要通過演繹的方式進(jìn)行推導(dǎo)。總而言之，大模型在工業(yè)制造領(lǐng)域需慎重使用。
：哪些因素促成人工智能的應(yīng)用和商業(yè)化？最重要的，以及積累最薄弱的部分是在哪些方面？
張淮：工業(yè)制造領(lǐng)域，從上到下要有一定的耐心，國家也需要有這樣的耐心，需要有政策和資源的傾斜。產(chǎn)業(yè)上已經(jīng)證明這一點(diǎn)，不存在金手指，目前連一個(gè)像樣的巨無霸都沒有。包括國內(nèi)頭部的AI公司在內(nèi)，50%以上的收入來自于智能軟件都很少。這是中國的問題，也是世界的問題。
：清湛智造成立之初主要看重哪些原因？
張淮：初心就是將人工智能落地，必須是行業(yè)+人工智能。因?yàn)楹茈y，所以不至于馬上成為紅海，但確實(shí)非常苦。人工智能行業(yè)存在被集成的角色，要盡量往上游走。智能制造前期投入是非常大的，由于企業(yè)是不能停產(chǎn)的，需要調(diào)整優(yōu)化模擬到比較成熟的階段，才有可能落地到客戶場(chǎng)景。
（文本首發(fā) 作者 | 楊麗）
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