在2019年,相信不管是科技從業(yè)者還是傳統(tǒng)行業(yè),都明確的感知到了一種推力——云計算正在走進工業(yè)生產(chǎn)的每一個細節(jié)之中。尤其云計算為工業(yè)帶來的不僅僅是一處數(shù)據(jù)在云端的居所,而是通過云計算輸出了種種新技術(shù),推進了產(chǎn)業(yè)端的改造。
于是我們能看到,越來越多的產(chǎn)業(yè)得到了云計算的改造,小到一條生產(chǎn)日用品的生產(chǎn)線,大到一個城市的電力系統(tǒng),都借以獲得了大數(shù)據(jù)、AI等等技術(shù)帶來的紅利。在這種趨勢之下,市場上幾家主流云計算廠商也提出了相關(guān)的政策。
像是阿里云提出傳統(tǒng)IT向云計算轉(zhuǎn)移的分水嶺,拐點來臨云計算時代將全面開啟;騰訊云則提出了工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化“工具箱”的概念。在8月29日的百度云智峰會上,百度智能云更是向前一步提出了AI工業(yè)化智能公式。
不難發(fā)現(xiàn),與云計算一詞相伴的概念,已經(jīng)從金融、保險、互聯(lián)網(wǎng)這些IT基礎(chǔ)設(shè)施較好領(lǐng)域,走向制造、能源等等相對傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域。從數(shù)字到齒輪的過渡,證明云計算正在走入大工業(yè)時代。
今天我們的故事,就從一個時代的開啟講起。
天地眾生:大工業(yè)時代的開啟密碼
一個時代是怎樣開啟的?
往往要有天地共塑的時運,也少不了世間每一個人的推動。
云計算的大工業(yè)時代,同樣也是一個見天、見地、見眾生的過程——要讓高高懸在天空云端的技術(shù)足夠強大充沛,然后落地到場景之中服務眾生。
從百度智能云、阿里云和騰訊云這幾位主要玩家來說,相信他們已經(jīng)在“天空”做好了相關(guān)準備。能夠進入工業(yè)領(lǐng)域,顯然不能僅僅依靠售賣云端的儲存資源,而是需要亮出能夠改造社會經(jīng)濟效率的“技術(shù)肌肉”。
像是阿里云提供了飛天云操作系統(tǒng)、飛天大數(shù)據(jù)平臺和智聯(lián)網(wǎng)AIoT等等一系列平臺與工具;
騰訊云也在“工具箱”中準備了工業(yè)AI+、數(shù)字化工廠等等利器,更不用提背靠AI龍頭百度的百度智能云,借以“云+AI”模式從軟硬件兩個層面做好了產(chǎn)業(yè)改造的準備。
但這些技術(shù)如何落入場景、服務眾生,最終推動社會經(jīng)濟的發(fā)展,才是大工業(yè)時代開啟的密碼。
推進AI扎實落地:百度智能云走在AI工業(yè)化前沿
技術(shù)落地從來不是一個陌生的話題,但究竟什么樣的云計算落地才能推動大工業(yè)時代的開啟?
李彥宏在8月26日重慶智博會上的發(fā)言或許可以為我們提供靈感:“人工智能不再講究酷炫,而是要講究如何扎扎實實地推進和落地?!崩顝┖赀€為人工智能工業(yè)化提了三點建議,要關(guān)注安全和效率、希望加快基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、建議充分利用開源和開放平臺。
對于“扎實”的強調(diào),和安全和效率的理論,在云計算上同樣適用。對于工業(yè)領(lǐng)域的傳統(tǒng)企業(yè)來講,引入一項新技術(shù),往往意味著多個流程的改造和不小的學習成本。想要滿足大工業(yè)時代所需的技術(shù)落地速度,便意味著對種情況進行改造,高效率、低風險的為企業(yè)快速找到適應他們的技術(shù)服務。讓云計算落地從復雜的“作坊定制”,變成市場中隨需隨取的快消品。
在這種情況下,通過云計算服務讓技術(shù)落地變得標準化、規(guī)?;妥兊梅浅V匾?,正如百度智能云提出的智能計算全景圖——“1”意味著更全場景覆蓋、更具彈性、更高性價比、更安全合規(guī)、更易運維的底層技術(shù)服務,“6”是天算、天智、天合、天像、天工、天鏈六大平臺,針對細分的工作場景提供能量,再加上互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方法論、數(shù)據(jù)治理方法論、智能模式管理方法論“3”項知識輔助。
在這一副全景圖之下,想要應用云計算的企業(yè),不論處于哪一種改造階段,是需要從硬件層面建立數(shù)據(jù)中心還是優(yōu)化數(shù)字化服務;又或者身處哪一個垂直行業(yè),需要的是對生產(chǎn)線效率的提升還是應對海量數(shù)據(jù)計算,都能在這幅全景圖中找到相應的趁手工具。
更重要的是,百度智能云不僅授人以魚,三項知識輔助還能幫助一些相對傳統(tǒng)企業(yè)更好的理解這些工具,這樣一來改造當下工具就變成了改造未來的思維方式。
在云智峰會現(xiàn)場,百度智能云還發(fā)布了20大新品,覆蓋網(wǎng)絡、計算、存儲、安全、運維等基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域以及視頻、金融、工業(yè)制造、物流等多個行業(yè)。這意味著有更多垂直行業(yè)可以快捷的找到屬于自己的解決方案,還能進行一站式高效的AI開發(fā),實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級。
不論是全景圖還是工具箱,云計算廠商們的儲備正在越來越充足,連通天地,源源不斷地讓技術(shù)能力從云端輸入到場景、行業(yè)深處。
時代紅利的分發(fā):云計算的規(guī)模效應
如果說百度智能云的全景圖是提升了云計算落地的效率,那么見過天地之外,剩下的還有見眾生——提升云計算服務的規(guī)模,讓更多人享受到這樣高效的技術(shù)落地。
相信對于每一家云計算企業(yè)來說,這都是當今最值得關(guān)注的問題。這其中不僅包括了云計算自己的能力提升,也包括了對整個市場的教育和影響。如何讓各個行業(yè)意識到自己與新技術(shù)結(jié)合的可能,如何讓企業(yè)們篤信接納技術(shù)帶來的正面收益。只有更多人邁出第一步,這條巨大的履帶才能開始運轉(zhuǎn)。
百度智能云采取的方式是,推出業(yè)界首個完整的人工智能生態(tài)聯(lián)盟——百度產(chǎn)業(yè)智能聯(lián)盟,并展現(xiàn)面向制造行業(yè)的子生態(tài)領(lǐng)航俱樂部。這些敢于“吃螃蟹”的人,獲得的正是大工業(yè)時代的“時代紅利”。先人一步應用新技術(shù)所帶來的先發(fā)優(yōu)勢,有時甚至可以讓一家企業(yè)以火箭上天般的速度超越行業(yè)平均水平。如此一來也可以促生“規(guī)模效應”的發(fā)生,相信在某一垂直領(lǐng)域中,當一家企業(yè)通過云計算獲得了技術(shù)升級紅利,其他企業(yè)也會立刻參與其中,促生行業(yè)的整體創(chuàng)新。
這也是大工業(yè)時代開啟的最后一步——見天、見地、見眾生,讓技術(shù)真正從云端走向土地,生根發(fā)芽,讓每個人都獲得紅利。
發(fā)生在質(zhì)檢車間的時代故事:百度智能云讓AI在制造業(yè)見“眾生”
正如我們前文提到的,開啟大工業(yè)時代的最后一環(huán),是實現(xiàn)對社會經(jīng)濟的推動。
想解答這一問題,不如從云智峰會上人們親眼見證的事實說開去。
大會現(xiàn)場,百度副總裁、智能云事業(yè)群組總經(jīng)理尹世明遠程連線了一家名為精研科技的企業(yè),這家企業(yè)的主業(yè)是精密零部件制造,服務著三星、OPPO、特斯拉等等海內(nèi)外的客戶。在這一領(lǐng)域中,客戶對產(chǎn)品精密度和外觀的要求非常高,這就意味著質(zhì)檢成為了至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。
以往這項工作只能由工人耗費大量時間進行肉眼檢測,保守估計精研科技僅在中國每年就需要約200萬以上的質(zhì)檢工人,這是每年千億級規(guī)模的人力投入。
但現(xiàn)在,我們在質(zhì)檢車間看到的,是一條自動化檢測的生產(chǎn)線,高速照相機拍照后機器會對照片進行精確識別,自動把有缺陷的零件挑出來。這條為精研科技省下巨大成本的生產(chǎn)線,就是精研科技和百度智能云、微億智造團隊合作,依托百度的人工智能技術(shù)設(shè)計出的“外觀缺陷視覺檢測設(shè)備”。
這一設(shè)備不僅能夠每小時檢測3000個零件,而且可以準確檢測出一個產(chǎn)品上的10種不同缺陷,檢測效率和準確率都遠高于人類。
看到這一案例,相信很多人都會聯(lián)想起最近大熱的紀錄片《美國工廠》。當今的中國,由于人民生活水平日益提高,勞動力成本上升,同樣也會面臨著和美國一樣的產(chǎn)業(yè)鏈尤其是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈向外流失的問題。越來越多的企業(yè)主為了追求低成本,開始考慮將部分產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移到東南亞國家。
但對于社會經(jīng)濟來說,這種產(chǎn)業(yè)鏈外移,很可能導致稅收損失和工作崗位流失。美國沒有找到問題的解法,但我們卻在精研科技的質(zhì)檢車間見到了希望。與其不斷追求低勞動力成本,不如通過技術(shù)對工業(yè)的改造來降本增效,不僅滿足了企業(yè)發(fā)展的訴求,更保護了國家的制造業(yè)。對于社會經(jīng)濟的長期發(fā)展來說,有如一面有力的船帆,幫助船只更加穩(wěn)定的穿越不同經(jīng)濟發(fā)展周期帶來的海浪涌動。
正如尹世明此前所說,AI對生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的改變,最先發(fā)生在中國,而不是在美國。見天地與眾生之后,一個時代的開啟,不如就從這次超越開始。
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