AI並非無所不能，製造業數字化轉型優先考慮成本

技術型公司往往對技術有著狂熱的信念，認為技術能夠“改變一切”，一如AI企業都聲稱要“賦能”傳統行業；而垂直行業的企業對待新技術往往更務實。

“今年我們使用者大會的主題本來是’感知智慧製造’，我把“智慧”去掉了。我現在看到智慧這兩個字就想吐，因為說得太多了。” 在近日舉行的2019貝加萊使用者大會期間，貝加萊工業自動化大中華區總裁肖維榮對第一財經記者笑著說到。

2017年7月，工業自動化領域龍頭貝加萊正式成為ABB的一個業務單元，藉此ABB補齊了其在自動化領域的短板。今年4月，ABB機器人和貝加萊共同組建了ABB機器人及離散自動化事業部。

肖維榮指出，AI並非無所不能。“舉個例子，我的演算法很好，可是我用在機器上，讓AI線上去跑演算法需要很強的算力，要使用很貴的控制器，這樣一來成本就高了，客戶肯定不會要。所以AI在離線把演算法做好，把有用的部分放到控制器裡面，它佔用的資源可以大大減少。”

同時，對於今年被熱炒的5G，肖維榮告訴記者，目前該公司也在5G環境下進行測試，但是5G在物聯網領域並不能替代有線和WiFi等其他的通訊方式，“5G在裝置聯網方面是個補充，是一種無線手段，但5G在高精度運動控制、實時通訊方面還有段距離要走，因為無線通訊不能斷，5G在資料傳輸方面肯定沒問題，但不是全部。5G現在比較好用的是裝置連線，對實時性要求不是很高，但低延時不是實時。在我看來，目前的5G和4G還沒有多大差別，只是速度快而已。”

的確，目前第一階段5G的標準版本Rel.15標準核心內容仍然是eMBB場景，主要服務超高速移動互聯，包括VR/AR以及4K、8K高畫質影片業務，高可靠實時性業務需要等R16和R17標準釋出。

近年來，工業4.0、工業網際網路、智慧製造、5G等多個新興概念在工業領域風起雲湧，數字化轉型也成為全球製造業的關鍵詞。

巨大的蛋糕吸引著眾多玩家，不僅有羅克韋爾自動化、西門子、聯合技術、GE、ABB等傳統工業巨頭，還有AWS、微軟、谷歌、IBM、阿里巴巴和華為等科技巨頭，甚至一群創業公司也在伺機而動。

不過，雖然工業網際網路等概念火熱，但中國製造業企業分化特徵明顯，對於面大量廣的中小製造業企業而言，成本仍然是最先考慮的問題。據記者瞭解，很多中小企業沒有大量資金購買各種IT軟硬體設施，上雲意願也並不強烈。

對此，肖維榮表示，中國製造業的階段不一樣。在不同的階段，企業有不同的戰略，因此需要不同的操作方式。“其實有些企業還到不了用數字化、智慧化的手段去做。他把一個工具安排好，能夠做一些規劃設計，把工藝的問題搞清楚，將來能夠更多地節省成本就不錯了；但是對於一些研發能力比較強的企業，他完全可以有能力，可以有一個學習性的團隊可以解決問題。”他認為，要做什麼並不難，難的是企業的管理理念和管理方式。

工業製造企業擁有大量的資料和行業知識，而要“賦能”各個垂直領域的AI企業擁有演算法並且正強調AI落地和商業化。工業企業如何實現智慧製造，是否會和AI企業合作？肖維榮告訴記者，貝加萊會使用標準的AI演算法，但是具體的行業應用則由自己開發。

“貝加萊一定會借用AI。比如像華為這樣的公司，我一定會借用他的算力資源，把它融入到我們的產品裡去。我們會用標準的AI演算法，但是應用肯定是我們自己做，我面對行業開發我的演算法。”

近期在上海舉辦的華為2019全聯接大會上，貝加萊所在的ABB集團與華為宣佈，ABB將基於華為云為中國客戶提供ABB Ability™數字化解決方案。雙方結合雲服務、人工智慧、物聯網技術及行業領域的專業能力，進一步挖掘工業數字化轉型市場潛力，服務中國客戶。

在應用AI具體案例上，肖維榮舉例稱，“我們有一家做燙粘機的客戶，他的燙粘機印板和溫度板之間有縫隙。我們一些企業有時候安裝的一致性不是很好，有的縫隙大、有的縫隙小，所以測量的點和控制點不一樣，常常會出現溫度控制的誤差，這個很難解決。所以我們運用演算法、模型解決這個問題，這是個行業應用問題。行業應用一定是我們做的，我們需要招這樣一些人去了解客戶需求，去做一些演算法。”

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