百度|真正的智能云，应该走到工厂一线( 二 ) 云计算|智能制造|算法

此时你会发现，其实智能制造最难的点，不在于能不能解决好单点问题，而在于如何把多个单点问题进行系统化集成，逐个击破，然后达整体降本增效的目的。其实这也是百度智能云开物平台的解题思路：先基于天工AIoT平台收集数据，经过飞桨进行数据标注和模型训练，最后形成各类具体的算法应用模型。

实际上，无论是美欣达，还是前面提到的东南相互电子，如果把它们正在遭遇的智能化改造痛点抽丝剥茧，你会发现，现在市面上流行的各类教条式的方法论根本解决不了问题，因为不同企业在不同发展阶段所需要的数字化适配方案千差万别，过去一套SOP打天下的时代已经过去了，但有一点是可以确定的：传统制造业需要跳出旧模式，而且越早越好。
02国内市场，用AI实现业务增量更重要在实地调研东南相互电子工厂期间，副总经理顾亚文曾详细梳理过企业的“上云进程”：
“现在东南相互电子的所有机器设备均以联网，底层数据也已经打通，车间完成了全制程数字化。 ”但他同时也强调“目前只是数字化工厂建设的第一步，后面会把精力在一些特定的应用场景上，比如安全生产管理、计划排产方面，运用AI人工智探索创造新增长模式。 ”
这背后其实是有说法的，因为就“智改数改”这件事来说，东南相互电子要走在不少同行前头，过去几年的实践，他们很清楚自己眼下缺什么、需要补什么，就如IT经理胡平华谈到的， “百度智能云的AI技术辅助机器视觉检测的方案，正是我们现在所需要的。 ”
据当时的一位车间质检工人介绍，在过去，他们一直有一个难题没有得到解决， “传统PCB检测通常使用AVI机进行产品质检，容易因过于敏感出现大量过杀现象，导致大量‘假点’出现。 ”而且，东南相互电子的部分产品是RFPCB软硬结合板，比PCB硬板尺寸更小，缺陷识别更困难。

那么，百度智能云究竟怎么做到用AI赋能的呢？
答案其实并不复杂。首先， AI对检验工人多年沉淀的复核经验进行学习，形成一个与资深人员拥有相同检验质量标准的AI模型，接着，把这个AI模型装入到产线。这样一来，如果是AVI机检验完的产品，就会被AI模型自动识别和复判，短短几秒钟就能判定成品是否异常。
这也是百度智能云和其它云厂商的能力差异性所在。
因为对于制造业来说，真正的智能云，应该走到工厂一线去。

章畅海是百度智能云资深解决方案架构师，他告诉新眸， “其实数字化发展这些年，在很多方面已经比较完善，甚至隐约摸到了瓶颈，这时候就需要AI智能化进场，把端到端优化做好，甚至可以向上追溯、改进原先的工艺，这也是现在百度智能云的发力点，比如在苏州地区汽车零部件、装备制造、纺织服装等重点特色产业，提供了‘芯片-框架-大模型-行业应用’端到端的技术服务。 ”
事实也的确如此，这些年国内云计算行业走了不少弯路，早前很多云厂商都在对标海外，大学产品、大搞规模，但后来的市场反馈告诉我们，这种思路是不对的。如果说过去云服务的路数是如何让客户快速获得资源，那么，现在的逻辑应该是如何让客户快速获得能力。
当然，这种顶层逻辑的思考来自于对底层需求的感知：在中国，除了人们耳熟能详的大企业，还有很多规模以上的中大型企业。像东南相互电子、美欣达这样的企业，国内其实不在少数，相比于简单的业务上云，他们更看中的是能不能用技术赋能业务增量，至于它叫什么云并不关键。