如果說設(shè)備互聯(lián)、數(shù)據(jù)上云是制造企業(yè)踏出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步，是搭建智能制造體系的基礎(chǔ)底盤，那么如何在這些數(shù)字基建的基礎(chǔ)上，運用AI智能分析與洞察，挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)的深層價值，才是轉(zhuǎn)型中的制造企業(yè)亟待深化的一步。

在制造業(yè)轉(zhuǎn)型中普惠AI，第一性原理是“場景+AI”

AI普惠，不僅是指AI技術(shù)、設(shè)備、算法、系統(tǒng)成本的降低，而是要在業(yè)務(wù)場景中拉大傳統(tǒng)模式與數(shù)智模式的“剪刀差”。從這個角度來講，具備了顯著的“降本增效提速”綜合優(yōu)勢的數(shù)字化解決方案，就是一種事實層面的AI普惠。而這種方案創(chuàng)新/模式創(chuàng)新一定是基于場景的，而非完全死磕技術(shù)形成的。

而這，恰恰是與我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀相悖的一點。在我國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)浪潮中，最主要的推手是政策機(jī)構(gòu)、學(xué)研機(jī)構(gòu)和數(shù)字化企業(yè)，而廣大制造企業(yè)目前還處于被政策推著、被市場推著走的狀態(tài)，主導(dǎo)性與參與感偏低。也因此有一大批面向工業(yè)制造領(lǐng)域的數(shù)字化方案，因缺乏行業(yè)經(jīng)驗，無法在實際落地中生根，也間接抑制了制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的積極性。

如何跨越制造企業(yè)與數(shù)字化企業(yè)之間的鴻溝？

這個問題實則是兩類角色的深度融合，一類是擁有真實業(yè)務(wù)場景的制造企業(yè)，一類則是提供連接、算力、算法的數(shù)智化企業(yè)，前者專職于在業(yè)務(wù)場景中“庖丁解?！保趥鹘y(tǒng)經(jīng)驗，步步為營積累；后者則擅長在數(shù)字世界中揮斥方遒，在規(guī)則設(shè)置下，“唯快不破”、“自強(qiáng)不息”。未來的工業(yè)制造，是一個基于生產(chǎn)實體的數(shù)字孿生宇宙，即工業(yè)元宇宙，在這里，數(shù)字世界的效率將精準(zhǔn)指導(dǎo)實際生產(chǎn)的流程，甚至有望重塑生產(chǎn)場景的原有模式。而工業(yè)元宇宙實現(xiàn)的核心，就是要找到生產(chǎn)場景與數(shù)字世界的“映射關(guān)系”，奠定虛實世界之間深度耦合的基礎(chǔ)。

聯(lián)想認(rèn)為，制造企業(yè)與數(shù)字化企業(yè)之間的融合、實際生產(chǎn)與工業(yè)元宇宙之間的映射，都應(yīng)以實為本，以虛為鏡，在“場景+AI”的解決方案中，以場景為主導(dǎo)，懂場景的AI才能在真實的生產(chǎn)過程中形成一股春風(fēng)化雨般的力量，讓業(yè)務(wù)模式向數(shù)智化平穩(wěn)過渡。因此，具備制造業(yè)基因的數(shù)字化企業(yè)，將在這場大融合階段占據(jù)“實”之優(yōu)勢。

聯(lián)想商用正是基于這一獨特優(yōu)勢，為產(chǎn)業(yè)元宇宙構(gòu)建可靠的“映射”。坐擁豐富的制造場景和對行業(yè)痛點的洞悉，聯(lián)想通過內(nèi)部實踐來尋找數(shù)字化技術(shù)的精準(zhǔn)切入點，讓技術(shù)有的放矢，讓業(yè)務(wù)穩(wěn)步轉(zhuǎn)型。從AI到工業(yè)AI，再到場景原生的AI，將AI賦能制造業(yè)的價值逐步“提純”。最終再進(jìn)行外部推廣，在同類業(yè)務(wù)場景中進(jìn)行規(guī)模商用。這樣“場景+AI”的理念在聯(lián)想的智能制造實踐中不勝枚舉，“內(nèi)生外化”也成為其智能制造解決方案的典型風(fēng)格。

“以智取勝，AI賦能工業(yè)質(zhì)檢”直播預(yù)告

正逢2022年工業(yè)元宇宙開建之際，聯(lián)想商用將通過“新IT直通車”系列直播，與行業(yè)同仁分享聯(lián)想制造與數(shù)智雙重基因的智能制造實踐經(jīng)驗。本期我們聚焦于制造業(yè)轉(zhuǎn)型之智能質(zhì)檢，邀請全球最大的屏幕制造企業(yè)冠捷，共同拆解AI質(zhì)檢方案“內(nèi)生外化”背后的故事，誠意與您分享：

為什么說中國制造高端化之路，制造業(yè)必須打贏“良品率”之戰(zhàn)？

從人力傳統(tǒng)模式，到數(shù)智AI方案，智能質(zhì)檢走過了哪些階段？

質(zhì)檢樣本數(shù)據(jù)稀缺下，AI方案的誕生如何“以小博大”？

如何實現(xiàn)運用傳統(tǒng)模式與AI方案的“剪刀差”？

從內(nèi)生到外化，聯(lián)想與冠捷強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手的偶然與必然？