引言:對于制造企業來說,實現數字化轉型不僅是最複雜的,同時也是最生死攸關的挑戰。——《商業評論》2019年7月号,GE前董事長兼CEO傑弗裡·伊梅爾特;GE第一位常駐教授維賈伊·戈文達拉揚
企業創新,尤其是傳統企業的創新正變得越發困難。企業内部曆史遺留問題多,外部技術發展更新十分迅速,企業既擔心錯過行業趨勢和風口,又害怕一不小心掉到“坑”裡。
為此不少企業通過引入外部創新能力,來保持企業生命力和競争力,這就是人們常說的“開放式創新”,而其中最常見的就是開放式創新競賽。不過大多數時候,企業并不十分明确自己的需求,這時候就更需要借助外部平台和資源來完成創新。
發起“數智重慶·全球産業賦能創新大賽”的目的便是為此,2019中國國際智能産業博覽會上,重慶市大數據應用發展管理局、重慶市江津區人民政府聯合阿裡雲共同啟動首屆賽事。
團結湖大數據智能産業園承辦“數智重慶·全球産業賦能創新大賽”
計算機視覺算法、運籌優化算法等AI技術,正在迅速成熟和發展。一方面,企業尤其是傳統制造業希望将這些創新技術應用于生産,但缺少相應研發能力,另一方面,創新公司有技術和科研成果,但缺少試驗和應用場景。
促進技術和産業的融合,用技術驅動産業智能轉型升級,在當下變得尤為重要。
一、先有調研,然後對症下藥
近幾年重慶在制造業方面的增速有所放緩。2019年的1-10月,全市規模以上工業增加值同比實際增長5.6%,略低于全國平均值5.9%,
不過重慶擁有良好的産業基礎,如果能夠有效結合創新技術,勢必能夠有更好的發展和增長。以重慶江津區為例,截至2019年底,當地規模以上工業企業達411家,實現規模工業産值1287.6億元,同比增長11.5%。其中數據智能相關企業36家,産業規模達到60億元左右,預計到2020年增長30%。已建成重慶市級數字化車間14個,2019年75家企業進行了智能化改造。
設想如此規模的産業,若能提高10%的效率和效益,對地區産能和地方經濟都将有極大提高。
而另一方面,人工智能技術的飛速發展也為落地工業領域打下了良好的基礎。以深度學習為例,其基礎技術由下至上涵蓋芯片、編譯器、計算框架和算法四方面,目前的FPGA半定制化芯片解決深度學習在工業領域的算力和實時性等需求,可能成為工業推理芯片發展重點,讓人工智能更快落地。
為更加解決企業的實際問題,加速技術與場景的融合,去年9月,江津區大數據發展局會同區經信委下發了《關于江津區舉辦“數智重慶·全球産業賦能創新大賽”賽題籌備等相關工作的通知》,向全區規模以上工業企業發放調查問卷400餘份,鎮街、園區反饋回調查問卷88份。從九月下旬開始,阿裡雲天池大數據衆智平台聯合江津區人民政府針對轄區内100餘家企業進行了拉網式排查,并與其中41家企業進行深度溝通。
調研組對包括重慶偉星新型建材有限公司、重慶江小白酒業有限公司、太極集團重慶中藥二廠有限公司等八家企業進行系統性走訪,根據企業的共性需求,确立了“智能倉儲”、“排産”、“訂單匹配”、“視覺質檢”四大賽道。
江小白“瓶裝白酒疵品質檢”數據采集
其中視覺質檢将運用市面上較成熟的機器視覺技術,并調研是否具備如高倍鏡頭等相關視覺檢測設備;智能倉儲部分将着重于AGV、機器人等相關AI應用硬件,傳統需大量人力之技術本次将不予考慮;排産賽道将專注于大數據分析企業,過往有項目相關經驗者優先考慮;訂單匹配賽道看重具有機器視覺技術之項目,同時為滿足不同需要,運用tof技術實現立體貨物檢測的企業也将列入考慮,通過上述技術實現工業生産降本增效,助力重慶智能制造升級。
二、層層篩選确保項目質量
“數智重慶·全球産業賦能創新大賽”依托阿裡雲天池競賽平台,聚合阿裡雲優勢資源,聯動生态夥伴36k産業資源,共同構建線上線下傳播結合、廣覆蓋和精準觸達相結合、高校科創群體和社會科創群體相結合的立體傳播體系,擴大參賽入口,提升了大賽影響力、垂直滲透力。強大的資源調動能力不僅為賽事的組織提供了有力保障,更極大調動了各地團隊的參賽熱情。根據官方數據顯示,大賽共吸引來自全球13個國家和地區共計3872支隊伍、4371名選手報名。國内選手覆蓋全國數十個省份,其中包括北京、廣東、江蘇、浙江、上海、重慶等省份和直轄市的參賽用戶排在前列。
參賽選手多位高學曆人才,本科學曆占比29%,碩士學曆占比48%,博士學曆占比3%,主要來自浙江大學、華中科技大學、電子科技大學、中國科學院、西安電子科技大學、北京郵電大學、華南理工大學、西安交通大學、哈爾濱工業大學、重慶郵電大學等全國知名高校。
的隊伍加上明确的賽題,讓本次創新大賽更有看點,也更圍繞企業的實際問題進行解決方案的讨論和提出。
以“排産”課題為例。人員需求,原材料供應以及物流聯動,在制造業中的聯動非常緊密,如何高效的通過數據分析來得出的銷售及生産計劃,一直是企業“頭疼”的問題。尤其是疫情當下,大部分工廠選擇減産來進行應對,但是一旦疫情結束,“暴漲”的訂單所需要的人力、物力、财力會大幅增加,打亂所有的生産計劃。杉數科技就是該賽道的項目,從決策問題出發,強調在對數據進行深度分析的基礎上建立優化模型并求解,以将數據真正轉化為可執行的決策方案。在生産排程場景中,基于公司現有業務,杉數科技的決策方案能讓企業訂單滿足率提高20%,産能損失率降低30%,排産排程人工幹預降低70%。
“視覺質檢”也是制造業關注的黑科技。以手機蓋闆等電子光學玻璃産品的監測為例,現階段主要依靠人工檢測完成,但人工檢測存在着品質不穩定,效率低下等缺陷,而且有可能制約生産産能。其中參賽項目中科慧遠的AOI智能檢測系列設備的玻璃蓋闆品質全檢漏檢率小于3%,過檢率小于5%,遠低于行業實行人工全檢下仍普遍高于5%~10%的誤判率,設備工作效率是人工檢測的21倍以上。
再看“智能倉儲”課題。随着傳感器、人工智能等相關技術的成熟,使得倉儲行業進入前所未有的智能化階段,目前中國智能倉儲普及率遠低于美國,截至2018年亞馬遜累計部署了10萬台倉儲機器人,超過中國倉儲機器人主要企業同時間段内總累計出貨量,行業空間巨大,任重而道遠。作為參賽項目的快倉,在去年6月第三代智能機器人,已能運用超聲波、紅外、單點激光等多傳感器感知技術來實現有效避障,通過二維碼、激光SLAM、紋理混合導航,顯示屏和聲音交互以實現人機互動,在業内率先實現“貨到人”+“車到人”并行作業模式,高峰期平均每天完成天貓超市全品類10萬單訂單的入庫、揀選、打包、分拔等,整體效率提升了3倍左右。
每一個半決賽參賽項目會經過多維度、多輪次的篩選和1對1的深度溝通,以确保項目的質量及産業的高匹配度。
首先依托阿裡雲天池平台和36氪的海量數據庫及内外部項目資源,大賽篩選出與前述篩選範圍及技術相符的科技公司。随後大賽會從科技創新性、解決方案/技術/産品落地能力、團隊背景、融資階段等重點維度進行仔細評估。通過前兩輪篩選和評估的企業,大賽還将進行深度溝通,确認其具備契合賽題的解決方案,明确其參賽意向,根據賽題方向,對企業提交的解決方案提出相關優化建議,以确保方案質量。
三、精準匹配,高效落地
從信息化到數據化再到智能化,企業正在努力擺脫對于人和經驗的依賴,提升生産技術,改善生産質量,同時降低生産成本,因此已經或者即将進入信息及數據化的企業,對于人工智能等技術會有更多的業務場景和落地需求。
為此,不僅需要大賽專家組從項目方面嚴格把控,更需要企業和政府方面提供合作機會及快速落地的方案。
為扶持可應用型成果的落地轉化,重慶市也将給予相應配套獎勵。江津區除了在人才引進、科技成果轉化、智能化改造等相關領域配套了獎勵政策之外,還創新搓合服務商與當地存量市場對接,協助服務商又快又好的開展相關業務。同時還能通過大賽鍊接阿裡巴巴公司等豐富創投資源,有力推動企業發展。
目前大賽正處在半決賽階段,時間從3月6日12:00—3月16日12:00,為期10天。參賽組織根據預選賽評審組建議及賽事要求完善及優化方案,并要求在半決賽結束前提交更新的參賽方案。
總決賽則會在4月進行,屆時入圍前10的參賽企業代表将在重慶江津參加決賽路演及答辯,進一步展示項目的技術和産品,而評委将會綜合方案的質量、商業價值、選手現場表現等因素評定最終名次,并在現場舉行頒獎儀式。
相信人工智能技術和傳統企業一定能在本次大賽中碰撞出新的火花。
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