工联网消息(IItime) 当前，以智能化为核心的产业变革正在兴起，人工智能技术与社会各领域的融合不断加剧，并成为助推工业智能化转型升级的关键燃料。

今年4月，工业互联网产业联盟（AII）发布的《工业智能白皮书》显示，截止到2019年底，在全球20多个经济体近三年发布的100份人工智能方面的战略规划或政策文件中，涉及与工业结合的超过一半以上。美、日、德、欧盟分别发布《国家人工智能研究和发展战略规划》《新机器人战略》《国家工业战略2030》《欧盟人工智能》等一系列政策战略，重点提及产品全生命周期优化、先进机器人、自动驾驶、大数据挖掘等在工业领域的应用。

那么，人工智能技术与工业的结合，会给工业领域带来哪些改变呢？现阶段发展情况如何？

美国初创公司 Maana 聚焦石油和天然气领域，推出了Knowledge Platform 的平台，通过梳理专业知识打造计算知识图谱，与机器学习计算模型相结合，为 GE、壳牌、阿美等石油巨头提供决策和流程优化建议；

智能抓取场景中，日本发那科公司基于深度学习赋予机器人抓取混杂零件的功能，并通过强化学习赋予机器人自学习能力，通过自主训练 8 小时使散件分拣的成功率达到了 90%；

新松机器人公司利用 5G+ 人工智能的巡检机器人，实现了全自动巡检以及异常问题的自主判断......

随着人们对于工业AI的研究不断深入，逐渐扩展了其在工业领域可解问题的性能与边界。近期，雷锋网(公众号：雷锋网)通过和业内人士的交流以及对行业信息的梳理，整理了有关工业AI领域备受关注的问题，比如工业AI的重要玩家和应用落地情况，行业发展面临的障碍等。

工业AI，群雄盘踞

工业AI，也就是工业智能，其本质是通过人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策等应用。

据 Markets 报告预计，2025 年人工智能制造市场规模将达 172 亿美元，预测期 (2018-2025 年 ) 内的年复合增长率为 49.5%。而埃森哲在比较了人工智能对我国各个行业部门增加值增速的影响后得出，预计到 2035 年，制造业因人工智能的应用其增加值增速可以提高 2.0% 左右，是所有产业部门中提高幅度最大的。

由此可见，工业AI领域不管是市场容量，还是增速，其表现都足够出色。也因此，吸引着AI界的科研大牛、科技企业相继涌入工业领域。

2019年6月，闵万里从阿里云离职，并创办了北高峰资本和坤湛科技两家公司。在离职信中他透露：

“我创办了一个风险投资基金，聚焦传统产业(制造业，农业，医疗)周边，用云智能技术注入和资本加持‘二位一体’的组合型赋能，推动传统产业实现数字化转型和智能升级。”

而贾佳亚，则是在今年年初创立了一家新的 AI 公司——思谋科技（SmartMore）。目前，该公司已经获 Pre-A 轮融资，并在深圳和香港分别设立了研发中心。此前，他不仅是腾讯杰出科学家，也是优图实验室X-Lab负责人。

雷锋网了解到，思谋科技专注于智能制造（检测领域）运用人工智能深度学习算法和计算机视觉技术，在无需改变产线现有的硬件设备下，为用户提供无人自动化缺陷检测技术。

这两人的去留，曾一度引起业界的广泛关注。除了考虑到他们的离开会给原公司带来一些影响，另一方面，他们在创业时都选择了工业制造里面的AI应用这一领域。

而百度，作为国内三大互联网巨头之一，他们早在2010年就开始探索发展人工智能技术，围绕百度大脑，其AI应用逐渐在多个领域进行试水，从农业到工业，从家庭到汽车，以及翻译、图像识别和信息流等产品和服务。

谈及百度AI技术在工业制造领域的应用，李彦宏曾表示，现在很多3C产品在组装的过程当中都需要人的肉眼去检验这些零件的质量，而其中很多零件都非常小，比如iPhone组装插电的器件就很小，要人的肉眼去看是不是质量过关，是一个很费劲的任务。一般来说，熟练的工人干两个小时就得下来休息。而百度用计算机视觉的方式做了一个软硬一体的机器，一台设备相当于十个熟练工人能够做的事情，而且它的质量还比人工要更高。

工业AI应该如何去做，这不仅是BAT系的大佬正在思考的问题，也是工业企业更为关注的事。

在2019年业绩交流会上，工业富联将工业AI作为公司战略的一部分提到了日程上。工业富联董事长李军旗表示：

“在过去的一年当中，工业富联明确了公司的战略方向，这个战略方向我们把它归结为‘智能制造+工业互联网’的双轮驱动战略。智能制造有‘三硬三软’，从‘三硬’的装备、工具和材料加上工业大数据、工业AI和工业软件，形成智能制造的整体解决方案，软硬整合的整体解决方案。在这个基础上搭建了工业互联网平台。工业互联网平台同时需要硬软整合，也有三硬三软，云网端再加上三软里面的工业大数据、工业AI和工业软件。”

此外，萌生于美国智能维护系统（IMS）中心的工业智能公司——天泽智云，在工业智能上，他们的理解是“3+4”，即融合工业领域知识、智能建模技术、计算机科学等3个跨学科的融合领域知识，并且还需要分析技术（AT）、运维技术（OT）、数据技术（DT）、平台技术（PT）等四大关键支撑技术，才能诞生出真正的工业智能。

而明略科技集团，作为更具行业“Know-how”的新一代数据中台先行者，致力于探索新一代人工智能技术在知识和管理复杂度高的行业中的落地。在“AI+工业”方面，他们主要基于设备和装备物联感知动态数据的分析挖掘与智能应用，帮助大型组织和企业高效运转和加速创新，聚焦交通、电力、制造业。

有投资人表示，初创公司在人工智能领域还是有很多机会的，但他们需要往更细分的赛道里去专研，去挖掘，这样才能避开一些大公司，发挥自己的长处，实现AI与具体工业场景的相结合......

AI正在渗透到更多的工业场景

人工智能是个比较大的话题，包括机器学习、深度学习、计算机视觉等，并且在工业特定领域中有非常多的业务场景和技术应用。

目前，腾讯优图在工业方面的探索，主要专注在计算机视觉领域。他们曾联合腾讯云为国内的一家面板生产企业打造了一个工业AI的项目，主要内容是为液晶面板做缺电检测。

据了解，缺电检测是工业智能一个比较常见的业务场景，前期他们的很多模型都是靠算法专家以手工方式去训练模型。然而，从交付的形态去说，这些是比较轻量级的交付，因为没有提供摄像头的硬件设备，也没有对客户生产系统进行调整，仅仅利用视觉AI的算法做了缺陷检测产品去替代缺陷质检的环节。

最终，腾讯优图上线的这些模型可以保证在跟人的准确率相当的情况下达到70%以上的覆盖率，能够替代七成以上的质检工人。

“我们认为，在人工智能产业化道路上，业务和技术同样重要，掌握了好的方法论交付项目才能事半功倍。”腾讯优图实验室工业AI项目负责人黄亮表示：