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近日，在被稱為“風王”的9號臺風“利奇馬”肆虐我國部分沿海地區(qū)的同時，也讓上海電氣風電集團研發(fā)設計的“風云”系統(tǒng)站在了媒體的鎂光燈下，被業(yè)內熱議。據了解，“風云”系統(tǒng)是一款基于工業(yè)互聯(lián)網平臺并利用微服務組件開發(fā)的特定場景APP，通過人工智能(AI)與大數據分析，它可以智能評估不同臺風風圈對海上風機的影響程度，做到及時故障預警和運營調槳，保證風機運行的安全高效。“風云”系統(tǒng)也成為上海電氣集團打造“AI+工業(yè)互聯(lián)網”平臺的典型案例。

事實上，如果將工業(yè)互聯(lián)網平臺比作一個口袋，AI、大數據、云計算等新一代信息技術都可以成為這個口袋里的珍寶，并促使這個口袋功能更加強大。而在這些珍寶中，AI無疑是顆耀眼的明珠。

工業(yè)互聯(lián)網與AI一拍即合

AI與工業(yè)互聯(lián)網兩者的深度融合已是大勢所趨。

企業(yè)在應用工業(yè)互聯(lián)網的時候，對數據的智能化分析以及決策優(yōu)化的需求越來越高。在這個過程中，工業(yè)互聯(lián)網與AI有著天然的結合度，AI是制造業(yè)實現(xiàn)品質提升和業(yè)務優(yōu)化轉型的關鍵技術手段，而工業(yè)互聯(lián)網則讓AI在工業(yè)領域應用得以有效落地。

一方面對于工業(yè)互聯(lián)網平臺而言，AI可以讓平臺上的數據變得更有價值。“工業(yè)互聯(lián)網平臺通過連接設備、系統(tǒng)、人和企業(yè)匯聚大量數據，使得設備、系統(tǒng)、供應鏈、企業(yè)經營情況等可以被感知和分析，而AI可以進一步釋放數據的價值，例如通過工業(yè)大數據分析和機器學習進行設備預測性維護、通過人工智能算法推演質量缺陷根源、通過建立AI機理模型輔助經營決策等。” 航天云網天智公司總經理紀豐偉在接受《中國電子報》記者采訪時表示。

另一方面，如果讓AI賦能制造業(yè)，讓制造變成“智造”，工業(yè)互聯(lián)網是必經之路。

中國工程院院士鄔賀銓認為，工業(yè)領域主要以企業(yè)私有數據庫為主，規(guī)模有限，要實現(xiàn)人工智能與制造業(yè)的深度融合，就必須要在制造業(yè)領域加強數據獲取與整合，企業(yè)必須切實做到數字化轉型，因此需大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網。

通過采訪，記者了解到，人工智能可以分成感知、理解、行動三大類別，具體又涉及視覺分析、語音處理、知識表達、機器學習等細分領域，其目的是為了提升效率、降低成本、改進客戶體驗、促進技術創(chuàng)新。

例如，文章開頭談及的“風云”系統(tǒng)，據上海電氣集團相關負責人介紹，依托人工智能等技術，“風云”系統(tǒng)能夠為用戶提供涵蓋前期風能資源評估、風電機組選址、整體方案設計、生產物流管理、運維監(jiān)控、后評估等各個環(huán)節(jié)的一體化服務?？梢哉f，以前風電機組選址靠經驗、拍腦袋，現(xiàn)在是靠數據。

AI應用水平有待提升

基于“AI+工業(yè)互聯(lián)網”兩者融合是個長期的過程，目前僅僅是個開始。

“目前在工業(yè)互聯(lián)網平臺領域，AI應用水平可以說還在探索和實踐階段，并沒有出現(xiàn)大規(guī)模復制的現(xiàn)象級AI工業(yè)應用。” PTC中國區(qū)售前技術總監(jiān)秦成向《中國電子報》記者表示。

現(xiàn)階段，AI在工業(yè)互聯(lián)網領域的應用更多側重于單點應用，例如設備預測性維護、工業(yè)設備邊緣側質量分析等場景。

通過采訪，記者感受到，人工智能在工業(yè)落地之所以緩慢有多重原因。首先，因為相比于數據算法的迭代，硬件升級創(chuàng)新相對周期較長，從而導致滯后。其次，人才缺失。算法模型是AI的核心，而AI制造業(yè)應用懂算法的人不懂業(yè)務機理，懂業(yè)務機理的人不懂數據算法。人才的缺失也是AI成功應用的障礙之一。再次，工業(yè)數據質量參差不齊。工業(yè)領域數據種類多，數據完備性、準確性、壞數據樣本都相對不是特別理想，這成為AI成功應用瓶頸之一。最后，技術門檻高。

“AI是一個綜合性的學科，工業(yè)應用要涉及數據預處理、數據建模、模型部署與管理、模型評估等多方面的技術，技術門檻相對較高。” 秦成表示。

數據顯示，在各類垂直行業(yè)中，人工智能應用水平較高的領域包括互聯(lián)網、金融和安防等。與其他領域相比，AI在制造業(yè)的應用會產生較大的效益。但目前我國AI的投資還主要在消費領域，在制造業(yè)的投資只占AI投資的1%，需要重視工業(yè)智能的研發(fā)與創(chuàng)新。

事實上，工業(yè)中使用的人工智能與消費領域的人工智能有本質區(qū)別。

“工業(yè)人工智能是一門嚴謹的系統(tǒng)科學，它專注于開發(fā)、驗證和部署各種不同的機器學習算法，以實現(xiàn)具備可持續(xù)性能的工業(yè)應用。因此人工智能應用于工業(yè)，必須根據制造業(yè)的具體場景進行定制，簡單照搬模板化的人工智能解決方案并不可行。” 鄔賀銓表示。

當然，應用水平低也就意味著未來市場空間大。賽迪顧問人工智能產業(yè)研究中心高級分析師李振表示，在制造業(yè)領域，大量的優(yōu)質資源數據未被充分利用，產業(yè)的智能化需求將在未來幾年持續(xù)保持較高的熱度。

對于未來AI在工業(yè)互聯(lián)網平臺領域的應用趨勢，秦成認為，未來AI技術應用IT層次會逐步廣泛，隨著5G技術的發(fā)展，AI可以在工業(yè)互聯(lián)網平臺的邊緣設備層、平臺層以及應用層都發(fā)揮價值。而工業(yè)互聯(lián)網平臺任何層的高級計算、分析也都需要AI參與。AI技術應用業(yè)務范圍逐步變大，AI將應用于工業(yè)企業(yè)的產品設計、生產、服務、運營管理、銷售、供應鏈等各個業(yè)務領域。另外，AI技術應用可推廣性將逐步增強，隨著人才、數據質量、技術手段的提升，AI實際運用場景和案例的總結越來越深入。AI在工業(yè)領域應用的技術方案、應用模式等可復制性、可推廣性會越來越強。