AI并非无所不能，制造业数字化转型优先考虑成本

技术型公司往往对技术有着狂热的信念，认为技术能够“改变一切”，一如AI企业都声称要“赋能”传统行业；而垂直行业的企业对待新技术往往更务实。

“今年我们用户大会的主题本来是感知智能制造，我把“智能”去掉了。我现在看到智能这两个字就想吐，因为说得太多了。 在近日举行的2019贝加莱用户大会期间，贝加莱工业自动化大中华区总裁肖维荣对第一财经记者笑着说到。

2017年7月，工业自动化领域龙头贝加莱正式成为ABB的一个业务单元，借此ABB补齐了其在自动化领域的短板。今年4月，ABB机器人和贝加莱共同组建了ABB机器人及离散自动化事业部。

肖维荣指出，AI并非无所不能。“举个例子，我的算法很好，可是我用在机器上，让AI在线去跑算法需要很强的算力，要使用很贵的控制器，这样一来成本就高了，客户肯定不会要。所以AI在离线把算法做好，把有用的部分放到控制器里面，它占用的资源可以大大减少。”

同时，对于今年被热炒的5G，肖维荣告诉记者，目前该公司也在5G环境下进行测试，但是5G在物联网领域并不能替代有线和WiFi等其他的通信方式，“5G在设备联网方面是个补充，是一种无线手段，但5G在高精度运动控制、实时通信方面还有段距离要走，因为无线通信不能断，5G在数据传输方面肯定没问题，但不是全部。5G现在比较好用的是设备连接，对实时性要求不是很高，但低延时不是实时。在我看来，目前的5G和4G还没有多大差别，只是速度快而已。”

的确，目前第一阶段5G的标准版本Rel.15标准核心内容仍然是eMBB场景，主要服务超高速移动互联，包括VR/AR以及4K、8K高清视频业务，高可靠实时性业务需要等R16和R17标准发布。

近年来，工业4.0、工业互联网、智能制造、5G等多个新兴概念在工业领域风起云涌，数字化转型也成为全球制造业的关键词。

巨大的蛋糕吸引着众多玩家，不仅有罗克韦尔自动化、西门子、联合技术、GE、ABB等传统工业巨头，还有AWS、微软、谷歌、IBM、阿里巴巴和华为等科技巨头，甚至一群创业公司也在伺机而动。

不过，虽然工业互联网等概念火热，但中国制造业企业分化特征明显，对于面大量广的中小制造业企业而言，成本仍然是最先考虑的问题。据记者了解，很多中小企业没有大量资金购买各种IT软硬件设施，上云意愿也并不强烈。

对此，肖维荣表示，中国制造业的阶段不一样。在不同的阶段，企业有不同的战略，因此需要不同的操作方式。“其实有些企业还到不了用数字化、智能化的手段去做。他把一个工具安排好，能够做一些规划设计，把工艺的问题搞清楚，将来能够更多地节省成本就不错了；但是对于一些研发能力比较强的企业，他完全可以有能力，可以有一个学习性的团队可以解决问题。”他认为，要做什么并不难，难的是企业的管理理念和管理方式。

工业制造企业拥有大量的数据和行业知识，而要“赋能”各个垂直领域的AI企业拥有算法并且正强调AI落地和商业化。工业企业如何实现智能制造，是否会和AI企业合作？肖维荣告诉记者，贝加莱会使用标准的AI算法，但是具体的行业应用则由自己开发。

“贝加莱一定会借用AI。比如像华为这样的公司，我一定会借用他的算力资源，把它融入到我们的产品里去。我们会用标准的AI算法，但是应用肯定是我们自己做，我面对行业开发我的算法。”

近期在上海举办的华为2019全联接大会上，贝加莱所在的ABB集团与华为宣布，ABB将基于华为云为中国客户提供ABB Ability™数字化解决方案。双方结合云服务、人工智能、物联网技术及行业领域的专业能力，进一步挖掘工业数字化转型市场潜力，服务中国客户。

在应用AI具体案例上，肖维荣举例称，“我们有一家做烫粘机的客户，他的烫粘机印板和温度板之间有缝隙。我们一些企业有时候安装的一致性不是很好，有的缝隙大、有的缝隙小，所以测量的点和控制点不一样，常常会出现温度控制的误差，这个很难解决。所以我们运用算法、模型解决这个问题，这是个行业应用问题。行业应用一定是我们做的，我们需要招这样一些人去了解客户需求，去做一些算法。”