锚定「制造业」转型，百度智能云为何「死磕」一线？( 三 ) 未来10年

根据内部数据测算，原有3台AVI机台白夜班需配备30名VRS人员，通过AI去掉80%假点后可减少18人，检测效率提升20% ， VRS人员的培训周期也由2个月缩短至2周。

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技术背后带动作业流程的变化（来源：企业供图）
美欣达亦然。 AI能力的加持下，他们逐渐解决了从质量检测、产品交付与能源管控的痛点。其中，智能验布、色差检验的自动化成为现实。就结果而言，验布环节的缺陷检出率由70%提升到95%以上，速度比人工快2倍的同时，产品瑕疵漏检率也低于2% 。
再进一步，产品质量的向上追溯成为可能，即之后将能够知道整个生产线中是哪个环节的问题导致引起这些瑕疵，从而可以进行生产线的不断优化。

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另外，印染车间经过改造升级后，数据不再“沉睡” ，只要工人一刷卡，屏幕上便可以自动显示详细数据，包括每台机器上的电力、燃气使用数据。百度智能云工程师谈到，接下来这些设备将实现自主决策，即不需要人工调节，而是通过AI实现能耗的自动优化与决策。
变化是明显的。美欣达如今通过大规模使用百度智能云“度能”平台，对能耗过高的设备及时整修，大大降低了10%的能耗，一年下来单能耗一项可以节省100多万元。
或许，百度智能云与美欣达、相互电子的智能化探索，将为传统制造业提供新的样本名片。

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死磕一线成为新常态
疫情纵深三年，所有企业认识到线上化、数字化的必要性。十年后再回看， 2022年也许会成为制造业转型中里程碑式的一年，转换思维、求变求存、降本增效成为企业的常态。
过去几十年，中国一直是全球的制造中心。如今，东南亚国家的人口红利优势显现，全球制造产业链迁移成为潜在可能，加之疫情等多重因素，国内制造业从低端走向高端，技术升级换代成为了新的要求。
百度智能云的工程师、英特尔的资深专家都纷纷表示， AI可以帮助企业快速响应市场个性化需求，创造新模式新价值，但这对企业的数字化技术要求颇高。因此，建立一个稳固的数字化底座，挖掘沉睡多年的数据，做出解决核心痛点的智能化应用，成为制造业企业寻找的第二条增长曲线。
智能制造作为制造业企业数字化转型的核心方向。过程中，如何既能解决业务问题，又能实现低成本、可规模化的产品方案，成为了企业数字化转型破局的关键因素。
截至目前，百度智能云开物平台已累计超过200个工业解决方案，沉淀了3.8万个工业模型。百度智能云一位负责人谈到，开物平台发展到现在，越来越重视下沉园区、当地运营的重要性。或许，持续“死磕”制造业一线将成为科技企业的新常态。
面向未来，无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边端的基础设施，通用化可复制化的算法模型、人工智能与产业场景之间的相互增强、相互融合以及共同放大，将成为制造业企业数字化转型的关键力量。