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[導(dǎo)讀] 盡管人工智能熱度不減,但是人們的目光已經(jīng)逐漸從新技術(shù)帶來的驚喜轉(zhuǎn)移到實(shí)際的場景應(yīng)用和落地。尤其在制造業(yè)領(lǐng)域,那些希望從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)車間的新技術(shù),必然將經(jīng)過企業(yè)在投入和產(chǎn)出上的嚴(yán)格考量。

盡管人工智能熱度不減,但是人們的目光已經(jīng)逐漸從新技術(shù)帶來的驚喜轉(zhuǎn)移到實(shí)際的場景應(yīng)用和落地。尤其在制造業(yè)領(lǐng)域,那些希望從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)車間的新技術(shù),必然將經(jīng)過企業(yè)在投入和產(chǎn)出上的嚴(yán)格考量。

近日,在2019大灣區(qū)機(jī)器人與人工智能大會(huì)“洞見5GAI時(shí)代物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)與應(yīng)用”分論壇上,國內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)與AI領(lǐng)域知名專家、前沿科技企業(yè)高層對(duì)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)與應(yīng)用進(jìn)行深入的探討。在論壇中,ABB未來實(shí)驗(yàn)室全球研發(fā)經(jīng)理Alf Isaksson做了題為“人工智能使工業(yè)系統(tǒng)自主化成為可能”的演講并接受了億歐新制造的獨(dú)家專訪。

Alf在采訪中表示,AI技術(shù)是工具箱里的又一個(gè)工具,盡管它不能解決所有的問題,但是它確實(shí)是我們最強(qiáng)大的工具之一。

永立潮頭的不二法門:調(diào)整業(yè)務(wù)模式、變革組織結(jié)構(gòu)

作為一家具有130多年歷史的公司,ABB在業(yè)務(wù)上一直具有前瞻性,因而才能一直立于商業(yè)競爭的潮頭?;厮莸?9世紀(jì)80年代,ABB的前身ASEA是從電力行業(yè)起家的。

20世紀(jì)末,隨著歐洲電力產(chǎn)能的飽和,ASEA與另一家歐洲電氣公司BBC(Brown, Boveri & Cie)合并,才形成了如今的ABB(Asea Brown Boveri)。

在近30年里,ABB通過剝離原有業(yè)務(wù)和并購擴(kuò)大優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)的策略,逐步聚焦工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。

ABB在1993年剝離了廣播傳輸設(shè)備、天線和電子管業(yè)務(wù);1995年到1998年剝離了盈利能力下滑的鐵路部門;2019年到2020年將逐步剝離電網(wǎng)輸電業(yè)務(wù)。壯士斷腕的轉(zhuǎn)型魄力,可窺一斑。

與此同時(shí),ABB利用并購的手段,擴(kuò)充其機(jī)器人、自動(dòng)化和數(shù)字化業(yè)務(wù),逐漸成為制造業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的先行者。

如今,ABB有超過8000人的工程師團(tuán)隊(duì),研發(fā)實(shí)驗(yàn)室分布在十余個(gè)國家和地區(qū)。今年夏天,Alf負(fù)責(zé)的ABB未來實(shí)驗(yàn)室成立,分布在瑞士巴登、美國羅利和中國北京三地。未來實(shí)驗(yàn)室將更直接地受到企業(yè)的管理和資助,聚焦顛覆性的技術(shù)和創(chuàng)新。

盡管成立時(shí)間不過數(shù)月,ABB未來實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)和華為合作,在兩個(gè)月時(shí)間里完成了對(duì)垃圾分揀機(jī)器人的AI訓(xùn)練。這款機(jī)器人使用基于華為芯片的AI技術(shù),利用工業(yè)攝像頭對(duì)物體進(jìn)行分揀。

很顯然,調(diào)整業(yè)務(wù)模式和組織結(jié)構(gòu),是ABB一直立于行業(yè)潮頭的重要原因。

從技術(shù)迭代到應(yīng)用落地,ABB志在提供完整的解決方案

作為制造業(yè)自動(dòng)化和數(shù)字化的先驅(qū),ABB自動(dòng)化領(lǐng)域的產(chǎn)品在不斷完善,應(yīng)用的行業(yè)也在不斷擴(kuò)充。

在Alf看來,自動(dòng)化的結(jié)構(gòu)和構(gòu)造在過去30年都沒有太大的變化。從收集信號(hào)、信息傳輸?shù)焦ぷ鲌鼍盎蜻\(yùn)營界面,信息在自動(dòng)化系統(tǒng)中的流動(dòng)基本沒有發(fā)生改變。

但是5G的到來,也許會(huì)改變?cè)O(shè)備間信息傳輸?shù)姆绞健?G的大容量、高可靠低時(shí)延等特性,很可能實(shí)現(xiàn)各設(shè)備間的單獨(dú)連接。如果能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的主線進(jìn)行連接,搭載在云端或平臺(tái)上,則是更加顛覆性的應(yīng)用。

5G不僅會(huì)改變ABB的運(yùn)營方式,更有可能將數(shù)字化引入行業(yè),包括數(shù)字化的操作和維護(hù)。ABB推出了名為ABB Ability的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案,它首先可以提供一個(gè)平臺(tái),其次它囊括了ABB所有數(shù)字化的云產(chǎn)品,比如設(shè)備的工業(yè)解決方案和交通解決方案。

除了數(shù)字化外,Alf關(guān)注的另一個(gè)焦點(diǎn)在機(jī)器的自主化。他以自動(dòng)駕駛和倉儲(chǔ)的自主化管理為例,思索機(jī)器自主化的發(fā)展進(jìn)程——從人的操作到機(jī)器的操作,最終實(shí)現(xiàn)自主實(shí)施和檢測,完全不需要人。

對(duì)于ABB而言,除了熱門的自動(dòng)駕駛技術(shù)外,工業(yè)生產(chǎn)場景也對(duì)機(jī)器設(shè)備的自主化有強(qiáng)烈的需求,比如船舶的自主??亢筒傻V行業(yè)。以采礦為代表的部分工業(yè)場景中,工作環(huán)境的有毒氣體和物質(zhì)對(duì)人體有害,因此需要設(shè)備具有自主進(jìn)出礦場的能力。ABB首先需要對(duì)這些業(yè)務(wù)的價(jià)值主張進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)潛在的應(yīng)用,然后再去發(fā)現(xiàn)它可以應(yīng)用在哪些領(lǐng)域。

與自主化相近的技術(shù)是人工智能。自20世紀(jì)60年代誕生以來,它一直吸引著人們的目光,有關(guān)“機(jī)器替人”的討論也層出不窮。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,相關(guān)技術(shù)逐漸成熟,越來越多的AI技術(shù)開始在應(yīng)用領(lǐng)域得到討論,ABB等領(lǐng)頭廠商的產(chǎn)品和技術(shù)備受關(guān)注。

ABB在其產(chǎn)品上應(yīng)用AI技術(shù)已經(jīng)有20年的歷史,不過目前成熟的產(chǎn)品主要是在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上的診斷性應(yīng)用。Alf向億歐新制造介紹說,作為診斷解決方案的一部分,該技術(shù)主要用來實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測的功能。比較成熟的應(yīng)用體現(xiàn)在設(shè)備的自動(dòng)化管理上,比如說船舶電子化的管理。

機(jī)器學(xué)習(xí)則是另一項(xiàng)被看好的AI技術(shù)。在今年8月底的世界人工智能大會(huì)上,ABB展示了由雙臂協(xié)作機(jī)器人YuMi組成的咖啡工作臺(tái)。通過對(duì)YuMi進(jìn)行引導(dǎo)式編程,協(xié)作機(jī)器人可以學(xué)習(xí)和記憶咖啡師的動(dòng)作,從而完成制作咖啡、拉花并遞給觀眾的完整流程。

在實(shí)際的落地場景中,該技術(shù)被用于改造搭載集裝箱的碼頭。通過對(duì)箱子搬運(yùn)的位置和狀態(tài)進(jìn)行模擬,用收集上來的數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI,讓AI知道集裝箱的位置,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

從自動(dòng)化、數(shù)字化、自主化和人工智能技術(shù),ABB并不是新興技術(shù)概念的盲目追逐者。它更注重客戶需求和實(shí)際落地,并通過不同的產(chǎn)品組合來實(shí)現(xiàn)更好的解決效果。

平衡研發(fā)和商業(yè),落實(shí)解決方案有兩大難點(diǎn)

作為一家商業(yè)公司,ABB依然需要考慮研發(fā)投入和營收間的平衡。在Alf看來,他們沒有無限的研發(fā)資源,因此需要集中精力,在改善原有產(chǎn)品功能和開發(fā)新功能上尋找平衡。在技術(shù)研發(fā)上,也需要試著去關(guān)注能為公司帶來最大價(jià)值的項(xiàng)目。

對(duì)于具體落實(shí)數(shù)字化解決方案上,Alf認(rèn)為目前主要有兩大難點(diǎn)。

第一個(gè)難點(diǎn)在于ABB不能只開發(fā)一個(gè)通用的解決方案,因?yàn)椴煌募?xì)分行業(yè)需求不同,所以必須要設(shè)計(jì)適合他們不同需求的解決方案。ABB不僅需要掌握不同領(lǐng)域的知識(shí)、不同的應(yīng)用程序,還需要考慮數(shù)據(jù)的可用性。

第二個(gè)難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)的使用,因?yàn)锳I需要大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。一方面,ABB需要鼓勵(lì)客戶提供數(shù)據(jù)供以訓(xùn)練模型;另一方面,ABB也需要向客戶保證他們數(shù)據(jù)的隱私權(quán)、所有權(quán)和安全性。

“工業(yè)化的人工智能需要和模型、數(shù)據(jù)相結(jié)合。但是最重要的是,我們要通過使用AI為顧客提供價(jià)值,否則我們就只是為了應(yīng)用技術(shù)而應(yīng)用技術(shù)?!盇lf如是總結(jié)。

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