“智能制造”有多火，看看两会就知道!今年，智能制造再次写入政府工作报告，成为全国两会上的一大热词。事实上，随着人工智能、大数据等新兴技术的不断渗透，以智能制造为代表的第四次工业革命将成为中国经济走向新时代的核心驱动。

　　“智能制造”如此重要，你是否还傻傻分不清它与“人工智能”到底什么关系?“柔性生产”的概念又是什么?在通往智能制造的道路上，还需要攻克哪些难关?

　　2018年，智能制造将如何给工业制造领域带来新的机会?工业自动化企业又该如何抓住机会?未来5-10年，企业比拼的核心又是什么?在近期接受《21世界商业评论》专访中，小马哥给出了他的解读。

21CBR：在为国内工厂做智能化改造的过程中，施耐德电气在顶层设计方面有哪些经验总结，切入点在哪里?

　　小马哥：为响应“中国制造2025”的国家战略，我们从三年前开始设立智能制造业务。我们关注以下几个方面：第一，精益生产，就是回归制造业的本质。要让好的产品理念变成大规模生产的产品，需要好的工业化水平。从路径上来看，没有做好产品品质和工业化流程，就失去了工厂的基本核心，中国企业在这方面需要先做补课的工作。

　　在精益生产的基础上，我们再辅以自动化和数字化技术，将制造企业从关注资产变为数据驱动。数字化和智能化的关系则好比是易筋经和七十二般武功。

　　武侠小说里的武林高手，常常是先练好易筋经以后，才能继续练七十二般武功。前者可比作数字化的工作，后者则像是智能化的众多赋能技术，包括机器人、计算机视觉等。只有在完成数字化进程后，才有可能运用互联互通的数字化基础做智能化的工作。

　　随着自下而上的数字化建设渐入佳境，智能制造的推进更多是一个自上而下的过程。施耐德电气有两个形象的策略说法：“先软后硬”和“先医后药”。我们先做诊断、做顶层设计，规划好生产和运营管理两个平台，再进入到开药阶段，包括分布实施方案、升级硬件等。

　　如此，自上而下地用大数据和人工智能技术，帮助企业提高效率、减少能耗、提升安全、降低成本，真正赋能我们的生产型企业。

21CBR：对企业而言，智能制造落实到执行层面如何展开，精工智坊如何才能落地?

　　小马哥：施耐德电气此前为宝钢股份做的1580热轧智能车间的升级改造项目，是一个综合运用自动化、数字化、以及特定人工智能技术的典型案例。

　　我们内部总结，宝钢案例的成功之处在于做到了“场景秒杀一切”，真正抓住了客户的核心痛点。此前，宝钢没有运维过无人智能装备，还有大约3-4%的成品钢板坯，放在板坯库里很难找到。上了无人行车和进出库物流管理系统后，这些钢板坯被有效管理，就不易“失踪”了。

　　城市化进程和人口老龄化还使得很多企业管理者面临工人短缺的问题。1580智能车间从去年5月起进入无人操作、自动运行状态。

　　目前，行车全自动投入率稳定在98.5%以上，减少了全部20个工人，日均产量达到10500吨，板坯库倒垛率由30%提升至70%-80%左右，有效提升进出库物流管理系统，操作人员的人身安全得到保障。这个项目也是钢铁业首个入围工信部“中国制造2025”的试点示范项目。

　　我们将管理企业的核心称之为“三进两出”。三进是指原材料、能耗和其他生产资料，包括知识的投入。两出是什么?一个是成品、一个是三废(废水、废气、废渣)。抓住这几个核心要点，就牢牢抓住了场景。

　　只有基于场景发展出来的模型才有意义，吸取的数据才能得到发挥。技术是起到赋能作用的翅膀，关键在于用好它，如果脱离了应用场景谈数字和智能化，就是无根之木。

21CBR：人工智能过去一年在全球引发关注，如何预计新技术在2018年工业制造领域的实施效果?

　　小马哥：比尔·盖茨常说，我们总是低估未来十年发生的变化，高估最近两年发生的变化。我自己有一个担心，人工智能最近可能被炒得过热了，其实我们还有大量基本的数字化补课工作需要完成。并且，目前大多数基于场景做出的模型还比较浅，好比IT领域可以利用机器识别技术做出一套翻译程序，但到工业领域，比如水利领域，就借不到什么力了。

　　我倾向于认为要用比较坚韧的态度来看这件事，2018年不一定会是人工智能应用落地的爆发年，但我们能做很多事。这有巨大的前景，也有巨大的困难。但如果不这么做，我想象不出制造业将如何蜕变。

　　这也不仅仅是中国制造企业面临的问题，德国、美国的数字化做得好，目前也没有用机器学习，依靠的更多是工匠精神的积累，比如产品文档做得好。所以在这个问题上，中国的制造业企业还是有机会。

　　B2B的人工智能不像B2C，能够很快看到实际效果。现在还在比起跑快、比加速度的阶段，未来五到十年内、发展到一定程度后，相互比拼的一定是三样东西：数据、算法、场景，比谁手里的数据体量大、算法积累多、以及与场景的结合。如果工业公司和技术公司能花更多的精力，有足够的投资和研究在应用场景和数据模型上，是可以从现在开始持续改变人们生活的。

21CBR：施耐德电气是能效管理方面的专家，结合人工智能等技术，2018年的工作重点有哪些?

　　小马哥：我们对能效领域未来的市场前景基于这样一个判断：随着全球人口增长、能源需求加大，一次能源中化石能源的消耗将面临封顶。这时就面临一个选择，是更有效地用电，还是发更多的电。我们选择在用电侧花更多的工夫。

　　某建材集团水泥工厂的能源管理工作就用到了我们的人工智能决策系统。该工厂此前超过一半的生产运营成本用于窑炉和生料磨等的能源消耗上，客户的核心关切是把整个水泥生产的用电降下来。

　　我们通过使用先进过程控制专家系统(APC)和能源管理系统，收集原有的能耗数据、用原来人脑中的知识建立模型，告诉客户什么地方多加煤、哪里应该调低温度，现在已经做到了主动调节而非辅助决策，成本大幅降低，同时提高了合格品比率。以前要达到这样的效果，需要位于河西走廊沿途的多个水泥厂，每个厂内都设有经验丰富的老专家，实际是很难办到的。

　　应对能源消耗，本质上要做的就是削峰填谷，过程中还有大量的基础设施工作没有完备，互联互通的问题没有解决，大量的终端只能是静默资产。

　　比如双方想做P2P交易，简单说首先你得装上双向电表，把资产连上网络，再解决信息安全的问题，之后才是远程监控。为了应对新电气时代里这些能源技术与商务模式的变化，我们的能源部门也专门成立了研究“prosumer(产销者)”的团队，来探索将生产者和消费者结合在一起的业务模型，这部分的工作还在早期阶段。

21CBR：华为、阿里等科技公司也在涉足工业互联网，如何看待2018年智能制造领域的行业格局?

　　小马哥：我们和很多互联网巨头有合作。首先，我们强调“平台为先”和“融合共生”的业务体系，大家有各自的专长，那么术业有专攻，比如施耐德电气就不会自建云平台，我们基于物联网的开放架构EcoStruxure在过国内外都有实力雄厚的云平台合作伙伴。

　　这里还涉及到一个关键点：平台不会将所有信息都上传到云端，比如炼油和核电企业，就不会将核心的工艺管理控制放到云上，云上的响应速度也不足以支持。反过来，水、能耗、用电等不涉及需要快速切断、及时响应的数据管理，用云则更简单明快、成本更低。所以，未来在工业现场和云端，将会出现两套平台和数据库混合工作的情况。

　　我们也越来越认识到，大数据所有者未必能够用好大数据，要发挥出大数据的作用、实现人工智能的突破性价值，关键在于大数据的使用者。

　　所以施耐德电气希望与数据的所有利益相关方，包括企业方、核心工艺提供者、软件和自动化平台提供者等，大家形成一个社群，共同来管理、使用、发掘数据的价值。每个人都会贡献一些东西，但不是任何一个单独利益方就能做成的事。

　　互联网巨头能在城市交通、人的舒适性等方面发展出足够多的算法和应用。那么现场的平台、与核心工艺有关的部分就是我们的专长。未来这个领域的业务模型可以是窄而深、也可以是薄而宽。

　　我们的选择是窄而深，在我们能提供很强场景支持的特定领域当好专家，既有技术平台的合作，未来也会成为一个技术交易的平台，以“融合共生”的方式引领行业的发展。