物料|AI 与「制造」的联姻、冲突与破局( 三 ) 双11|李佳琦|薇娅|欧莱雅|直播

前者认为后者不缺钱，至少不缺购买设备、改造的钱；后者认为前者报价太高，且无法在生产端有效地削减成本。
两个并不完全相同的市场，和两个缺乏沟通的玩家，自然导致合作效率的低下。
那究竟谁为主导？
该分析师认为，这取决于制造业企业有没有做AI的能力。
智能制造已经是制造业发展的未来，但具体如何实现智能制造，靠外力还是内功，不同的企业在路径选择上各有差异，这与行业特性密切相关。
一些行业本身就有发展AI技术的基础和空间，比如安防，一开始存在着大量的低端设备制造企业，但随着市场变化，部分企业寻求在技术上突破。经过多年发展，在技术和市场上占据绝对优势，AI企业的进入也很难打破这种局面。
典型的例子就是海康威视和大华股份。
而一些行业本身不具备发展AI技术的基础，比如食品制造、日化用品等，其核心技术的侧重点在于研发出适合市场需求的产品，而非整个工厂、生产环节的智能化。
因此，从供给决定需求的理论出发，一些行业（企业）自身能够发展技术，对AI公司的技术需求并不高，故以制造业企业为主导。
对于那些不具备AI能力的制造业企业而言，AI一开始以卑微的乙方角色出现，但最终扮演的是甲方的角色。
“这并不意味着AI企业能够躺赢，现阶段，制造业对AI技术的购买力不足，很大程度上制约着‘制造’向‘智造’的迭代。”

智造之路，困难重重

整体而言，我国的制造业升级大部分聚焦于单个设备的智能化。比如引入新的生产设备，能有效解决生产过程中的某个问题。但这种单点式的智能，无法带来整个生产环节的效率提高。

归根到底，是目前的人工智能技术落地难度大，且是“奢侈品”。
一方面，AI依赖机器视觉、机器学习等，需要大量数据进行算法迭代和优化。但很多制造业企业在生产环节中的数据很难采集，甚至缺乏数据，难以建立有效的模型，训练就更谈不上。
另一方面，对于制造业的碎片化需求，AI很难形成统一标准，定制化方案带来的成本问题无法得到解决。
“小企业用不上（起），大公司有疑虑。”
很多大厂都只是针对某一条生产线或某个生产车间进行小规模试点，因为成本太高，大厂会做投资回报周期评估。除非带来质的改变，否则每一步都很谨慎。
对于许多中低端制造业企业而言，本身的产品靠出货量大、价格优廉取胜，没有对智能化改造的需求，并且国内劳动力价格相对处于较低水平，销售市场也比较稳定，形成了固定的模式。
“市场的惯性，很难在短时间内扭转。”
人工智能技术要改造制造业，除非成本下探至普通企业可以承受的范围，智能制造才可能遍地开花，但这一天仍然很远。
结语智能制造是一个很宏大的命题，但需要极其精细的解法。
AI公司无疑是最适合回答这道题的主角，但是现下，还没有出现通用性解法的可能，大多是以某个行业的单一场景做突破。
如何让人工智能技术给制造业带来普惠，引领制造业的升级，而非成为“小而精”样品，是AI公司努力的重点。
末了，提一个哲学问题：假设在不久的将来，当无人工厂成为现实。
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