百度|“老字号”焕发新生机：数实融合激发科技互联网企业创新活力( 二 ) 腾讯|数字化转型

其中，向“数字”要“效率” ，是产业重塑的必然选择。而这样的数字化还强调提升组织运转的效率与弹性。
而落实到实体生产环节，想提升管理能力和效率，就不单单是通过线上的表格流程优化能实现，一定要将数字化技术与生产线的实际操作结合在一起。
人工智能恰恰是通过计算机的算法，模拟人类对某些事情的判断，这可以当做生产中环节的控制器，带动线下生产线部分环节的纯数字化和自动化改造，从而提升整个生产线的效果。
再加上AI技术本身是从语音识别和图像识别开始的，这些基于人类模拟感官的相应人工智能技术已经成熟，完全可以在生产过程中实现部分原本人类功能的自动化。
比如百度智能云曾经帮助江浙一带一家知名的老纺织厂进行数字化改造，发现他们在生产一线中最费人的岗位、也是限制人员发展和流动最大的痛点，居然是质检的位置。
原因特别简单，由于纺织厂纺出棉线的粗细才是产品的标准，因此为了保证产品质量，企业不得不把最有经验的老纺织员工放到质检岗位，通过肉眼来判断线的粗细是否符合标准。
这就让员工视力下降非常明显，不得不两三年就要换人。
而百度针对这一难题迅速上线了纺织厂纱线视频识别与AI判断的质检系统，由于判断标准非常简单，准确率超过99.5% ，上线之后迅速在这家纺织厂应用铺开。
在百度相关负责人看来，数实融合需要有懂场景的AI 。现在这家纺织厂的老员工从原本质检岗位转变成了数据标注师，负责对合格与否的纱线图片进行判断和标注，加强系统学习能力，从而增加整套质检系统成功率。
可以说，当下实体经济，尤其是制造业企业在生产线运转的过程中，确实存在大量需要人工重复劳动，或者需要员工利用经验去判断并简单解决问题的岗位。腾讯云深入生产制造环节，为上海富驰高科提供全新AI质检方案。借助光度立体、迁移学习等算法和云端强大算力，AI质检方案让检测效率提高10倍，缺陷检出率达99.9% ，在生产制造环节做到效率精度双提升。
腾讯公司高级执行副总裁云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，作为长期可靠的产业助手，我们需要先站在客户和产业的角度思考。客户到底关注什么？要解决什么问题？数字技术是工具，不是目的。
02丨立足B端需求价值
数实融合，首先还是要立足客户价值。要坚持回归产业本质，多聆听客户的反馈，为客户创造价值，满足他们发展的需求，解决他们业务的痛点。
比如在能源安全领域，基于百度AI算法的智能设备已广泛应用在输电线路通道可视化、变电站智能巡检场景通过边缘智能分析可以快速的识别出设备隐患提高生产管理精益化水平、提升线路运行安全。到目前为止，百度智能云AI中台解决方案已经覆盖了国家电网全国近90%的省网。
而在零售领域，京东的AI实体化能力比较强。通过长期在数智化供应链上的投入和建设，已经开始“超级自动化供应链”的落地，实现近1000万自营商品的世界级库存周转，全国超300座城市的分钟级送达；利用智能供应链超级自动化，完成对商品全流程进行智能决策+自动采买，并采用“京慧”数字化供应链服务解决方案，为海量商家提供一体化供应链优化决策服务。
腾讯在这个领域的落地，则是依托合作伙伴和大型制造业企业展开。因为在腾讯看来，他们作为信息化基础设施，一定要扶持真正接触企业的合作伙伴，增加利用AI技术的实体服务，从而推动AI技术在实际经济中的应用和发展。