↑图为百度执行副总裁、百度智能云事业群组负责人沈抖发表主旨演讲。(资料图片)
深入生产核心场景,是AI+工业互联网的未来切入路径,是通过云化服务对设备、人员、原料等各类生产要素数据进行深度分析,继而面向未来工业场景提供智能解决方案,帮助工业企业实现数据驱动的业务转型创新。
“百度智能云在火力发电空冷岛项目中,利用深度学习算法预测机组工况,通过实时调节风机转速参数,每生产1度电能够降低1.55克标准煤能耗,折算到全国,1年碳减排的潜力可达600万吨。”沈抖认为,AI应用正从最初的视觉质检、智能客服、路线规划等相对外围的需求场景,向工艺参数优化、能耗效率提升、安全运行管理等核心业务领域突破。类似这种生产效率的提升,是无法通过传统的人工来实现的。
带动产业链智能化升级,是AI+工业互联网的必然伴生过程。AI+工业互联网既是企业转型的智能底座,也是区域产业升级的智慧引擎,能以链主企业为抓手,将设备接入、协议解析、边缘计算、大数据分析、可视化开发等创新技术的效用辐射到产业链上下游。
正如沈抖所说的,工业互联网对行业的价值不仅体现在单个企业的效率提升,更体现在通过数字化手段实现产业链上下游的协同发展。在面向全流程综合集成应用和多领域系统应用拓展的过程中,AI+工业互联网会为全产业链数字化转型提供智能感知、网络连接、数据分析等能力支撑。
助力企业数字化转型,提高企业的效率和竞争力,是AI与工业互联网融合的长期目标。“推动中小企业少花费、甚至免费上云,让企业能够低成本的使用智能化应用,尝到使用人工智能的甜头。”沈抖认为,新型基础设施的不断完善,企业进行大规模计算成本将不断降低,中小企业将迎来数字化新机遇。
现实中,制造业普遍存在着供给与市场需求适配性不高、供应链稳定面临挑战等痛点。在嵌入了云智一体的新基建持续完善的当下,AI+工业互联网融合发展技术方案和应用模式的可复制性、可推广性正不断强化,正如沈抖说的“中小企业通过使用基于公有云的算力和智力,实现从数字化驱动阶段发展到智能化牵引的新阶段”。
从现实问题入手,百度智能云利用深度学习算法预测机组工况帮助火力发电企业降低能耗,利用开物平台帮供应链上下游企业打通、实现区域产业集群层面的供需协同和产能共享,利用飞桨开源深度学习平台帮中小企业低成本使用基于公有云的算力和智力,就为AI+工业互联网的价值呈现提供了范本,类似的智能化技术牵引,也让制造业享受到了AI加持下的红利。
《“十四五”智能制造发展规划》明确提出,2025年我国工业互联网平台的普及率要达到45%。专家认为,作为中国智造新引擎的AI,必然会在跟工业互联网的深度融合中加速这一过程,将数字经济时代建设制造强国、网络强国和数字中国扣合,最终为工业转型升级带来新动力,为经济高质量发展注入新动能——某种程度上,这已不是未来式,还是现在进行时。

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