在人工智能加速發(fā)展的今天,，技術將如何更好的促進產業(yè)發(fā)展？

在美國,，本田的馬里斯維爾工廠每天需要接收300萬零部件,，生產1900輛整車。在這個龐大的生產車間內,，工人依舊組裝生產線上不可欠缺的部分,。據(jù)工廠總經理羅伯·梅介紹，機器人的精細程度還不足以把后懸系統(tǒng)獨立安裝至車輛底盤,。而人類員工具有很高的靈活性,，能用雙手在規(guī)定時間內完成任務，安裝螺栓的時間約為40秒,。

在這家超過三十年歷史的工廠內,，人機協(xié)同且人工占主導作用的現(xiàn)狀非常典型，對今天中國日趨規(guī)模的產業(yè)智能化轉型提供著關鍵的兩個信息點：

第一,，人工智能若要深入工業(yè)場景助力行業(yè)發(fā)展,，就必須能解決相應的產業(yè)痛點，真正地服務于人,，釋放技術價值,，不然人工操作始終仍是工廠主要考慮的用工方式；

第二,，人工智能若要在工業(yè)場景中更好地協(xié)同人工進行操作,，關鍵的方向可以在操作靈活性,、視覺、聽覺等方面著重升級,，進而追平人工優(yōu)勢,，真正的解放員工生產力。

如果無法理清楚這兩個問題,，AI等技術對于產業(yè)特別是工業(yè)場景的助力是有限的,，根本無法深入行業(yè)之中解決好專業(yè)的問題。

值得一提的是,，目前隨著中國產業(yè)智能化的探索愈發(fā)深入,，越來越多的數(shù)字服務商和生產制造商也認識到了這一點。

在2021騰訊數(shù)字生態(tài)大會的云智能專場,，騰訊云智能便面向產業(yè)場景發(fā)布了最新的ABCI云智融合新架構,，以全局智能深入產業(yè)，面向管理者,、生產者,、開發(fā)者和C端用戶做出了四大智能升級，分別為管理智能,、生產智能,、創(chuàng)造智能、生活智能,。

同時,，騰訊高級執(zhí)行副總裁,、云與智慧產業(yè)事業(yè)群CEO湯道生強調,，無論是“終端智能”還是“云上智能”，上云賦智的終極價值還是“服務于人”,。

緊扣“服務于人”的終極價值導向,，騰訊與富馳高科展開了一場AI技術與工業(yè)場景的雙向融合，在提高兩者產業(yè)影響力的同時也為工業(yè)AI加速深入行業(yè)來了諸多思考,。

工業(yè)+AI,，富馳高科背后的一場技術拉鋸

富馳高科成立于1999年，是一家老牌制造企業(yè),，主要從事金屬粉末注射成型（MIM）產品專業(yè)制造,。近年來，富馳高科在質檢環(huán)節(jié)面臨著明顯的人工質檢局限性,，急需尋求有效的AI解決方案,。

在這個過程中，富馳高科相繼找了幾個數(shù)字服務商,，但前期的評估都不太滿意——主要面對要求的零漏檢,、過殺率,、精準缺陷分類、缺陷遷移,、快速迭代等,，沒有一家數(shù)字服務商該明確百分百可以做到。

由此可見,，工業(yè)制造業(yè)的技術要求以及場景復雜程度遠比想象的要高,，AI技術助力工業(yè)制造業(yè)并不是一次簡單的技術+場景的耦合應用，它需要理解產業(yè),，理解流程,，進而將技術應用到場景中發(fā)揮價值。

這就要求一家數(shù)字服務商不僅僅要有技術能力,，更要有服務意識和責任心,。最終，是騰訊打動了富馳高科,。

據(jù)富馳高科自動化總監(jiān)鄧聲志回憶：“我們在評估的過程中,，讓我感覺到的是，騰訊是最有責任心的,，對這個是最用心的,，也是在我們這個案子里更愿意投入的?！痹谇捌诘脑u估過程中,，騰訊就派人常駐現(xiàn)場幾個月，深入做了諸多調研,，甚至還在富馳高科的設備上免費提供算法試驗,，直到雙方簽約合作。

而這也僅僅只是工業(yè)+AI的一個起點,，接下來的工作是一場緊迫且艱巨的拉鋸,。整個項目的研發(fā)周期只有300多天的時間，在這個期限內需要融合雙方的技術,、設備以及各個業(yè)務需求等,。

在鄧聲志的回憶中，雙方在這期間就有兩百多次超過半小時的技術會議,，像自動化的各類工程師,，機構的、視覺的,、項目的,，包含內部SQE和工程類的這些人員，以及騰訊云和騰訊優(yōu)圖實驗室的工程、軟件,、AI算法,、架構師，甚至包含硬件設計,、光源設計這一塊的人員都會參與進來,，共同探討工業(yè)+AI的融合應用問題。

這樣的拉鋸還在持續(xù),，從雙方的人員磨合向更深入的技術,、場景以及產業(yè)推進。比如,，AI算法的迭代同樣也是一場不小的拉鋸,。

其中，給騰訊云AI研發(fā)總經理,、騰訊優(yōu)圖實驗室副總經理吳永堅比較深的一點感受是,，AI質檢項目不同于做To C產品，它具備更強的時效性,，必須嚴格地按照期限推動,，同時還不能出現(xiàn)質檢紕漏，否則就會影響到下游廠商的產業(yè)進程和質量,。

因此,，整個質檢項目不僅對AI算法的要求極高，也需要數(shù)字服務商有強大的技術能力和創(chuàng)新能力以及協(xié)同能力,。

為了如期完成質檢目標,，騰訊優(yōu)圖實驗室攜手富馳高科創(chuàng)造性設計了光度立體成像解決方案，從而克服了MIM產品因高反光特性而導致的產品缺陷與正常反光混淆的業(yè)內難題,，成功判斷連人眼也很難分辨的缺陷,。同時，更是結合域適應遷移學習和缺陷生成技術,，幫助富馳高科在產品早期樣本數(shù)據(jù)嚴重不足的情況下,，達到檢測指標可用狀態(tài),。

如今,，富馳高科在手機攝像頭組件的質檢工作中，僅需幾秒就能完成對目標零件數(shù)十個大小點位的采圖,、分析,、分類的工作，而原來人工質檢則需要一分鐘,。

這場技術上的拉鋸最終取得圓滿成功,。不管是從未做過同類型質檢項目的騰訊，還是多次找過數(shù)字服務商做過嘗試的富馳高科，回過頭再看,，都頗為感慨,。

或許，工業(yè)AI注定是一場深入且長遠的拉鋸戰(zhàn),。

蹚入“深水區(qū)”,，騰訊云智能與產業(yè)共振

如何在這場拉鋸中取得更好的反饋？從騰訊與富馳高科的合作來看,，不難發(fā)現(xiàn),，只有深入產業(yè)端，與產業(yè)共振,，To B的技術才能真正的釋放出產業(yè)價值,。

繼續(xù)以AI質檢為例，有三個信息印證著這一趨勢,。

1. 工業(yè)AI不僅僅只是一個算法問題,，更主要還是軟硬一體化的問題。

通常來說,，質檢行業(yè)存在光,、機、電,、軟,、算五大部分，它不僅僅只是需要軟件,、算法的加持,，還需要融合光、機,、電幾個模塊一同配合,，構成軟硬一體化的技術解決方案。

對于騰訊這類數(shù)字服務商而言,，所擅長的是軟件,、算法，另外三個部分就需要富馳高科予以配合,，共同解決,。因此，如果一家數(shù)字服務商無法深入產業(yè)之中,，只是游離邊緣,，是很難統(tǒng)籌好整個工業(yè)流程的各個模塊，來打造出一個優(yōu)質的工業(yè)AI解決方案的,。

通過與富馳高科的合作,，騰訊也沉淀出軟硬一體的針對3C領域的騰慧飛瞳AI質檢儀，只需組裝上下料設備，就能快速給3C客戶完成質檢解決方案的交付,。類似軟硬一體的技術應用在未來也將繼續(xù)成為數(shù)字服務商的優(yōu)勢所在,。

2.AI技術與工業(yè)場景須實現(xiàn)深度融合應用。

再者,，很多創(chuàng)新應用并不只是簡單的技術“嵌入”,，而是在理解工業(yè)流程、工業(yè)設備以及工業(yè)場景之上的深度融合應用,。

騰訊優(yōu)圖實驗室所提供的視覺AI算法是本次質檢項目的關鍵技術支持,，但是這個算法在實際應用中還需要不斷的更新、迭代,，從而適配質檢流程的需求,。在這個過程中，富馳高科就基于自身的制造經驗和工具應用,，為騰訊的視覺AI算法優(yōu)化提供了諸多建議,，使得整個優(yōu)化過程能更快更好的應用到質檢場景中。

對此,，吳永堅感慨：“為什么一定要到產線去,，如果你不到產線跟這些相關的有經驗的人做這件事情，你是很難實驗室里面去做這些事兒,?！鄙钊牍I(yè)場景，讓技術與流程深度融合應用,，是必要的,。

3. 工業(yè)AI是一個完整的綜合性方案。

總的來說,，工業(yè)AI并不是一次簡單的項目交付,，而是數(shù)字服務商與產品制造商基于信任關系建立起來的深度合作。騰訊和富馳高科除了在工業(yè)質檢上展開合作之外,，未來還將共同推進智慧工廠建設,，全局推動工業(yè)數(shù)字化、產業(yè)智能化,。

而回到質檢來看,，其本身就是一個完整的綜合性方案。整個AI質檢項目包括了場景調研,、技術賦能,、IT運維,、創(chuàng)新服務等多個環(huán)節(jié),，同步影響著富馳高科所在的供應鏈和產業(yè)鏈，關聯(lián)性極強。

那么,，面對這樣的情況,，數(shù)字服務商就必然要學會與產業(yè)共振，To B才能有實際的產業(yè)價值,。

工業(yè)AI背后,，制造業(yè)轉型再提速

這樣的產業(yè)價值不僅僅只是對生產線的一次改造，其實際更廣泛的影響將是行業(yè)性的,、社會性的,。

比方說，近年來,，工廠就存在著招工難的問題,。據(jù)鄧聲志介紹，一方面是招人確實不好招,，大家都不愿意進入工廠工作,，另一方面每年的生產高峰期就只有幾個月的時間，短期的高爆發(fā)需求很難進行人員招聘和管理,。

基于這種情況,，富馳高科就嘗試著尋求AI質檢，用機器來和人工做更好的協(xié)同,，從而解決當前制造業(yè)普遍存在的效率低的問題,。長期以往，在未來,，人機協(xié)同必然會是一種常態(tài),，屆時整個制造業(yè)的用工模式或許也將進一步發(fā)生改變，從而更快的發(fā)展,。

同時,，這種變化也將持續(xù)的影響制造業(yè)體系的演變。在騰訊和富馳高科的預想中,，未來雙方還將持續(xù)推動智慧工廠建設,，整個技術能力從生產線向管理層，從機器到人,，不斷創(chuàng)新應用,，形成一個完整的閉環(huán)。

目前,，騰訊云智能已經面向管理者,、生產者、開發(fā)者和C端用戶做出了四大智能升級,，包括生產,、生活,、管理、創(chuàng)造,，全局的智能化必然也將更快地推動制造業(yè)更快的轉型升級,，達到更高的水平。

那么,，由工業(yè)AI所呈現(xiàn)出來的未來,，是智能制造、智能管理,、智能生活等全局智能化共同構建的,，而這就需要數(shù)字服務商與眾多合作伙伴聯(lián)合共振，才有可能實現(xiàn),。

結語

回過頭來看,，騰訊與富馳高科此次的工業(yè)AI應用，為接下來的產業(yè)智能化探索出一條明確的路徑,，即工業(yè)AI要深入行業(yè),、場景之中，在理解行業(yè)的同時應用技術,，才能發(fā)揮技術真正的價值,。

而這也將成為騰訊To B的重要拐點，既是向市場展現(xiàn)騰訊服務能力和技術能力的一次標桿,，更是踐行“服務于人”終極理念最好的體現(xiàn),，全局智能或許也不遠了！