工业智能与智能制造

工业智能与智能制造

在未来的智能服务中，我们更关注智能应用的落地，所以我们在以平台为支撑的框架上开发了很多智能化应用，现在整体叫工业智能（Industrial AI）。

在做工业智能时，我们主要关注两方面。一个是在产出不变的情况下降低成本的应用，比如自动化、信息化的升级；另一个是在成本不变的情况下提升价值及竞争力，比如智能产品。像现在大家生产的智能车加装很多传感器，要能对外传输数据，但是车不会因为这些而更值钱、更好卖，而是未来这些从车上采集到的数据和以及车上对外的数据接口能挣钱。就好比特斯拉，特斯拉是一个汽车制造企业，但大家都认为它是一个智能化的服务平台，所以他的PE值要远高于传统的汽车制造企业。目前很多企业也正往这个方向靠拢，大家知道的三一重工，本业是做大型工程机械的，现在它也想把挖掘机的数据都开放出来，这是它卖的一个服务的能力的基础支撑，同时他们想把这部分能力再卖给别的厂商，比如卖缝纫机的，卖机床的，这就是他们未来赚钱的战略。我知道三一也是腾讯云的客户，每年跟腾讯的订单量也很大，腾讯云给它提供了底层的云技术支持，支持他们的业务在在上面更安全可靠的运行，这就形成了一个几家共赢的局面，对于腾讯而言，三一这样体量的公司就是一个大型的技术服务公司。

智能制造也是工业智能很重要的体现，是工业智能应用在制造当中的一个侧面。首先智能制造目前涵盖两个部分，第一个是智能的生产，在生产部分用智能化手段替代人，效率更高，比如黑灯生产、无人工厂；第二个是智能的产品，在产品里面加入的数据采集数据、传输、分析的模块，可以为更多新的应用提供基础支撑。这样就应对工业智能在智能制造当中两个主要应用阶段，一个是生产制造环节，一个是售后服务环节。

投入资金也可分为两大类，一类是效益可计算，一类是效益难估计。效益可计算就是加上智能应用后所节省的人力、所提高的执行效率，都是可算的。而效益难估计部分是由于开放了很多的数据接口和计算能力，使得未来可以支撑更多的新型业务，有更多的生态可以建设，故而这一种类型的投入效益很难估计。目前看到较多的是一些大型央企才在这部分有很大投入。

其实智能制造所涵盖的内容不仅仅是上面提到的信息化、智能化服务，还涉及很多专业领域，也就是我们说的平台+应用。像生产管理系统、智能物流、人员管理、自动化和机器人，整体的智能制造方案不是单独信息化或智能化公司能做的，而是只有和传统厂商结合起来，最终才能为客户达到提质、增效、降本、减存的效果。

新业态的建设是一个技术融合新商业模式的过程，技术进步引领产业链条变革。以前是设备厂商提供设备到产线中，在产线里组合起来形成产线，产线供给OEM企业（Original Equipment Manufacturer原始设备生产商），OEM生产完产品就卖给客户，围绕客户可能还有一些运营服务商。这是一个包裹式的业态，各环节之间也没有什么的合作与共赢，主要是因为信息不通畅，它们之前所提供的服务没有共同的平台。而有了产业互联网和工业互联网这些应用之后，以生产设备为核心，就可能有一些设备产线、OEM、用户、运营商之间的新的业务合作，比如现在有的机床厂商，还提供加工工业服务，备品备件供应以及设备租赁的服务等。在这一变革中，互联互通及实时的服务反馈是打破产业链条的包裹形式，产生新的生态和新的业务模式的核心力量。

设备厂商希望通过工业互联网占领服务市场，主要包括设备预防性维护、备品备件管理、耗材管理，但是这些并非制造的核心。制造的核心还是在制造者手上，可是目前看来传统的制造者对互联网、对服务盈利的认可度还不够。对平台厂商而言从设备接入到数据管理，再到模型管理、知识管理、体系建设、能力交付、生态建设，最终达到占领市场，服务能力是在不断变革提升的。如今大家都在做延展服务，从设备厂商开始，想一直往上走，卖设备的同时还想卖耗材、想卖加工能力，到最后还想卖加工知识。我们可以设想在未来的生产组织当中，只要明确想生产的东西，机床就会自动加工，而生产厂并不需要知道加工工艺的细节，工厂的生产组织会变得越来越简单。未来商业模式慢慢都会朝这个方向发展，是因为这是双方互赢的局面。