近日，AI明星企業(yè)科大訊飛終于成立相關(guān)公司，這是否會是人工智能賽道退潮期的救命浮板？
距離AI頭部公司扎堆上市的盛況已過去半年，今年正是他們交出上市后第一份考卷的時候，對于大多數(shù)這一賽道的公司來說，不得不揭開“盈利難”這塊舊傷疤。
商湯科技、云從科技、格靈深瞳等明星企業(yè)均處虧損狀態(tài)，投資者們的態(tài)度也回到了“獲利”這個現(xiàn)實問題，這對于落地周期較長的人工智能公司而言未免有些強(qiáng)人所難。連“AI第一股”商湯科技都難逃這種魔咒，在巨額股票解禁的第二日市值近乎腰斬。
身處AI賽道的公司對于“回本慢”這一癥結(jié)其實是有清晰認(rèn)知的。作為技術(shù)驅(qū)動型賽道的人工智能企業(yè)，探索新方案和應(yīng)用場景，不斷推進(jìn)技術(shù)迭代是他們造血的根本，巨大的研發(fā)投入甚至?xí)员M營收，造成成本缺口，何況有時研發(fā)項目存在較大的不確定性。
AI公司已經(jīng)習(xí)慣了追逐“活下去”這個命題，甚至可以用“自救”概括其創(chuàng)業(yè)的歷程，將“難以落地”的技術(shù)做成規(guī)模才是正道。這其中，有用元宇宙和智能汽車做文章的潮流玩家，也有瞄準(zhǔn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)。相比而言，后者的技術(shù)落腳點(diǎn)更加腳踏實地。
AI與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的高適配度
當(dāng)前國內(nèi)人工智能賽道盈利的玩家僅占少數(shù)，其財務(wù)指標(biāo)大都呈現(xiàn)兩個特征：毛利率偏低和研發(fā)費(fèi)用高昂。即使是盈利的公司，例如科大訊飛在2022年上半年營收同比增長26.97%至80.23億元，但是凈利潤卻同比下降33.57%至2.78億元，這種“增收不增利”的現(xiàn)象也令其遭受質(zhì)疑。
近幾年，科大訊飛借助自身積累的工業(yè)聲學(xué)、工業(yè)視覺、工業(yè)知識圖譜等AI能力，建立了“訊飛TuringPlat圖聆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”，并在近期投資成立羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司，其經(jīng)營范圍包含工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)；物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備制造；工業(yè)機(jī)器人制造；智能機(jī)器人的研發(fā)等。
將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為“第二曲線”其實并不罕見，但在人工智能賽道中是少數(shù)選擇。結(jié)合去年科大訊飛董事長劉慶峰在企業(yè)年度計劃大會上提出了五年目標(biāo)的一環(huán)“實現(xiàn)千億收入，帶動萬億生態(tài)”來看，科大訊飛對于目前布局的每一個“平臺”都極為重視。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的吸引力在于何處？原工信部副部長、北京大學(xué)教授楊學(xué)山曾一針見血的概括了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)：“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)姓‘工業(yè)’，不姓‘互聯(lián)網(wǎng)’”。中國信息通信研究院院長余曉暉也曾將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)歸納為三個方面：一是網(wǎng)絡(luò)體系，即工業(yè)全要素全產(chǎn)業(yè)鏈全價值鏈泛在深度互聯(lián)；二是平臺體系，也是工業(yè)智能化發(fā)展的核心載體；三是安全體系，是工業(yè)智能化的安全可信保障。
從今日工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展生態(tài)來看，前者在上述三方面每一層的落實都離不開人工智能的輔助。首先，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是人工智能發(fā)揮功用的最佳溫床之一。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的發(fā)展使得AI在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用有了扎根的土壤，海量的數(shù)據(jù)、內(nèi)嵌的高效算法和對算力的強(qiáng)大支撐能力無一不是用武之地。在傳統(tǒng)制造業(yè)走向數(shù)字化的過程中，AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)設(shè)備層、邊緣層、平臺層、應(yīng)用層的滲透應(yīng)用，正在推動傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向?qū)崟r感知、動態(tài)分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行和優(yōu)化迭代的智能化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。以AI賦能工業(yè)質(zhì)檢環(huán)節(jié)為例，在質(zhì)檢環(huán)節(jié)運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)的視覺檢測技術(shù)，對產(chǎn)品圖像進(jìn)行視覺檢測，可以幫助工人及時發(fā)現(xiàn)并消除缺陷。
而挖掘數(shù)據(jù)價值也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生價值的必經(jīng)之路。正如智能質(zhì)檢設(shè)備解決的不僅是一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)或一條生產(chǎn)線的問題，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺覆蓋了全流程的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，匯聚了數(shù)以千萬計的設(shè)備和傳感器，對異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營環(huán)境、人員信息等要素實施泛在感知、高效采集和云端匯聚，實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的廣泛集成。通過構(gòu)建設(shè)備、產(chǎn)品、系統(tǒng)和服務(wù)全面連接的數(shù)據(jù)交流網(wǎng)絡(luò)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺充分挖掘了實時有效的工業(yè)大數(shù)據(jù)。
從單體條線放大到整個工廠、或者在更多工廠中部署工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，必然需要人工智能的協(xié)助。以預(yù)測性維護(hù)為例，當(dāng)嵌入到設(shè)備中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)被人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理、分析后，可以及時檢測到相關(guān)器械的運(yùn)行情況，并通過數(shù)據(jù)分析得知其是否存在故障。充分關(guān)注到每個工廠或裝置中的每個細(xì)節(jié)，通過數(shù)據(jù)異常分析出某個部件存在問題，并針對性修正。
同時，依托于工業(yè)機(jī)理基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)模型分析，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將隱性的工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識和專家經(jīng)驗進(jìn)行代碼化、算法化，重構(gòu)了工業(yè)知識創(chuàng)造和應(yīng)用體系，面向特定工業(yè)場景提供針對性強(qiáng)、魯棒性高的算法。最終，通過提供開發(fā)環(huán)境和各類工具，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以幫助開發(fā)者打造工業(yè)APP與微服務(wù)體系，將各類工業(yè)知識封裝成可交易的模塊組件，方便廣泛傳播和復(fù)用。
從過往經(jīng)驗來看，早期入局的Google、亞馬遜、Facebook等公司都致力于部署機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)底層平臺，建立產(chǎn)業(yè)事實標(biāo)準(zhǔn)，競爭十分激烈。我國的代表企業(yè)包括科大訊飛、商湯科技等，則選擇利用技術(shù)優(yōu)勢建設(shè)開放技術(shù)平臺，為開發(fā)者提供AI開發(fā)環(huán)境，共同構(gòu)建上層應(yīng)用生態(tài)。
從現(xiàn)階段進(jìn)展來看，AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用主要在設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、工業(yè)設(shè)備邊緣側(cè)質(zhì)量分析等單點(diǎn)應(yīng)用方面，但仍可以預(yù)見其多點(diǎn)落地的規(guī)模化趨勢。AI將持續(xù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的邊緣設(shè)備層、平臺層以及應(yīng)用層等多個領(lǐng)域發(fā)揮更大的價值，并向著高級計算、決策分析等方向推進(jìn)。
八仙過海，平臺各異
自2018年起，我國明確工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行為期三年建設(shè)起步階段，彼時就吸引了大量玩家涌入。隨著“推進(jìn)智能制造”“拉動中小微企業(yè)創(chuàng)新能力和專業(yè)化水平”“培育壯大集成電路、人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè)”等細(xì)化要求的提出，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)和制造業(yè)巨頭紛紛入局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，僅在2017年底出現(xiàn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺就有270個左右。
2021年，阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布的十大科技趨勢報告提到，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能，有著超萬億的市場前景。在政策青睞下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)入局玩家眾多。
目前，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展已經(jīng)取得了一定成效，培育較大型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過150家，連接工業(yè)設(shè)備超過7800萬臺（套）。我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用基礎(chǔ)條件已初步完善，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用發(fā)展模式逐漸繁榮。
作為雙跨平臺的入選者之一，訊飛TuringPlat圖聆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺采用“1+1+4+2”系統(tǒng)架構(gòu)，以物聯(lián)網(wǎng)平臺和大數(shù)據(jù)平臺為底座，依托科大訊飛在工業(yè)視覺、工業(yè)聲學(xué)、知識圖譜和模型訓(xùn)練4個方面領(lǐng)先的AI技術(shù)積累，將工業(yè)零代碼平臺和RPA平臺作為重點(diǎn)支撐，賦能工業(yè)“研、產(chǎn)、供、銷、服、管”全場景。目前，該平臺已覆蓋電力、礦山、燃?xì)狻撹F、煙草等20多個行業(yè)，橫跨9大工業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域的全方位、全鏈路解決方案。
訊飛TuringPlat圖聆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于聽覺、視覺、觸覺、嗅覺、味覺及工業(yè)大腦（即“工業(yè)六感”），融合多維度傳感數(shù)據(jù)采集技術(shù)、深度學(xué)習(xí)序列預(yù)測技術(shù)，實現(xiàn)了工業(yè)設(shè)備多維度智能感知監(jiān)測、設(shè)備健康狀態(tài)AI智能預(yù)測、設(shè)備故障AI輔助診斷等功能，提高了工業(yè)設(shè)備檢查核驗效率。
除此之外，在AI領(lǐng)域深耕多年的百度也致力于將自身在人工智能方面積累的技術(shù)釋放出來，降低AI使用門檻，讓其賦能更多企業(yè)。百度智能云打造的開物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，在近期全新升級為開物2.0，覆蓋質(zhì)量管控、安全生產(chǎn)、節(jié)能減排、生產(chǎn)制造等9大領(lǐng)域，累積了超過200個工業(yè)解決方案，沉淀了3.8萬個工業(yè)模型，可以幫助企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)降本增效與綠色低碳發(fā)展。
相對于1.0版本，開物2.0探索了更多重點(diǎn)行業(yè)，聚焦了這些行業(yè)里的更多核心場景，將幫助制造、能源、水務(wù)等行業(yè)的企業(yè)低成本的享受人工智能帶來的技術(shù)紅利。在制造業(yè)，開物2.0可以感知生產(chǎn)全過程的有價值數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行思考、分析與決策、執(zhí)行，實現(xiàn)自學(xué)習(xí)與進(jìn)化。將智能質(zhì)檢、知識搜索等應(yīng)用向全產(chǎn)業(yè)鏈延伸，保持產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定。
同為AI企業(yè)的商湯科技雖然沒有直接成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司，但在工業(yè)領(lǐng)域也有動作。商湯依托新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施SenseCore商湯AI大裝置、SenseMARS火星混合現(xiàn)實平臺和SenseFoundry Enterprise商湯方舟企業(yè)開放平臺等核心架構(gòu)打造了商湯工業(yè)引擎。這是一項綜合性、智能化的工業(yè)解決方案，能夠通過賦能各類傳統(tǒng)工業(yè)垂直領(lǐng)域，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。
寫在最后
世界頂級機(jī)器學(xué)習(xí)專家Michael I.Jordan認(rèn)為，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，人工智能的目標(biāo)已發(fā)生了本質(zhì)性變化，不再只是研究如何在單個計算機(jī)上復(fù)現(xiàn)人類智能，更重要的是如何構(gòu)建現(xiàn)實世界中的系統(tǒng)，從而解決現(xiàn)實世界中的超大規(guī)模問題。
我們常說人工智能還處在最初級的階段，僅僅可以看做人類的延伸，比起代替何等工種、替代哪些勞動者，讓人工智能創(chuàng)業(yè)者活下去，打造效率更高、更安全的工廠，或許更加符合人類延續(xù)這個初心。AI落地的過程，也許是人類再次進(jìn)化，跨越“寒氣”的過程。
參考資料：
1.《人工智能燒掉萬億元后，沒跳出盈利困境》，財經(jīng)十一人
2.《人工智能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的四大應(yīng)用場景》，賽迪智庫
