為什么說(shuō)AI發(fā)展的盡頭是工業(yè)？
發(fā)布時(shí)間：2025-05-14 作者：老胡
第一次工業(yè)革命，人類(lèi)邁入了蒸汽時(shí)代，擺脫了對(duì)風(fēng)、水、畜等自然力的依賴(lài)，學(xué)會(huì)了規(guī)?；a(chǎn)。
第二次工業(yè)革命，人類(lèi)邁入了電氣時(shí)代，鋼鐵巨獸晝夜不停的咆哮著，改造了人類(lèi)社會(huì)的方方面面。
第三次工業(yè)革命，人類(lèi)邁入了信息時(shí)代，工業(yè)和數(shù)據(jù)開(kāi)始密不可分，在各類(lèi)高精尖產(chǎn)品之外，人類(lèi)還創(chuàng)造出了“虛擬世界”。
身處21世紀(jì)，如果說(shuō)要催動(dòng)第四次工業(yè)革命，在目前所有的技術(shù)中做一個(gè)選擇題，我想大部分人會(huì)投“AI技術(shù)”一票。
如今AI技術(shù)應(yīng)用之廣，可謂是百花齊放。各行各業(yè)的人利用AI生成方案、文章、圖片、PPT或咨詢(xún)決策建議、了解行業(yè)知識(shí)、充當(dāng)線上客服。人們一邊在AI的幫助下解放精力，一邊在技術(shù)的迅猛發(fā)展中戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢害怕被代替。
讓我們以后再聊AI技術(shù)可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題和社會(huì)沖擊，先聚焦到AI技術(shù)真正的核心層面——AI對(duì)生產(chǎn)力的提升。偉人說(shuō)，科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，今天我們就聊一聊工業(yè)AI。老胡才疏學(xué)淺，在此做一些發(fā)散性的分享，如有不同觀點(diǎn)，歡迎評(píng)論區(qū)指正。
工業(yè)AI能夠帶來(lái)的巨量效益
工業(yè)場(chǎng)景具有規(guī)模化特征，AI的微小改進(jìn)（如1%的能耗降低或良率提升）可在海量生產(chǎn)中產(chǎn)生指數(shù)級(jí)收益。根據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)，工業(yè)占全球GDP的28%，約為29萬(wàn)億美元（2023年為例）。在此基礎(chǔ)上，AI滲透率每提升1%，預(yù)計(jì)帶來(lái)3000億美元經(jīng)濟(jì)增量（BCG測(cè)算）。相較于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的流量變現(xiàn)模式，工業(yè)AI創(chuàng)造的是全要素生產(chǎn)率的提升，這種價(jià)值創(chuàng)造具備更強(qiáng)的可持續(xù)性和抗周期能力。
以鋼鐵行業(yè)為例，企業(yè)通過(guò)AI技術(shù)降低能耗提升效率后，若煉鋼降低噸鋼成本10元，千萬(wàn)噸級(jí)鋼廠可年省過(guò)億，這就是行業(yè)的規(guī)模化特征。
工業(yè)AI的本質(zhì)是通過(guò)數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)制造經(jīng)驗(yàn)的快速沉淀和規(guī)模復(fù)制，將“精耕細(xì)作”的成本拉低。在一個(gè)工藝復(fù)雜的傳統(tǒng)工廠，想要實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)，需要一大批熟練的設(shè)備操作工、倉(cāng)儲(chǔ)物流管理員、質(zhì)檢人員、運(yùn)維人員、專(zhuān)業(yè)的工藝設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，還需要能綜合把控、敏捷調(diào)度的生產(chǎn)管理者。擁有了這些人之后，仍需經(jīng)歷數(shù)月的工藝參數(shù)調(diào)試、設(shè)備OEE提升、生產(chǎn)節(jié)拍優(yōu)化等關(guān)鍵動(dòng)作，最終才能形成穩(wěn)定產(chǎn)能。
而AI，可以把其中的人力成本和時(shí)間成本大幅降低，并規(guī)避人類(lèi)“肉體凡胎”帶來(lái)的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，像一個(gè)沒(méi)有感情的全能專(zhuān)家，日夜不停地監(jiān)控著生產(chǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行對(duì)應(yīng)操作。
工業(yè)AI的應(yīng)用需要循序漸進(jìn)
如果對(duì)工業(yè)AI功能的描述，讓一部分從業(yè)者感到懼怕，那么接下來(lái)的內(nèi)容，可以讓大家稍稍安心。實(shí)際上，工業(yè)AI的發(fā)展和應(yīng)用還是離不開(kāi)人的幫助，如今工廠哪怕上線了工業(yè)AI，也需要人力的協(xié)同才能發(fā)揮效益。
AI在工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)對(duì)比
AI工具在部分工業(yè)場(chǎng)景的選擇：
需要?jiǎng)?chuàng)造性
生成式AI（如新材料分子設(shè)計(jì)）
需要工程師協(xié)同：AI工藝參數(shù)優(yōu)化、AI系統(tǒng)前期設(shè)計(jì)、跨學(xué)科知識(shí)整合（如材料特性與設(shè)備限制的平衡）等
高精度分類(lèi)
判別式AI（如精密零件缺陷檢測(cè)）
需要工程師協(xié)同：AI模型調(diào)優(yōu)、處理復(fù)雜異常案例等
動(dòng)態(tài)決策
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如煉鋼過(guò)程控制）
需要工程師協(xié)同：AI監(jiān)控、模型優(yōu)化、結(jié)合業(yè)務(wù)目標(biāo)進(jìn)行流程重構(gòu)等
知識(shí)管理
神經(jīng)符號(hào)AI（如工藝經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化）
需要人力協(xié)同：知識(shí)庫(kù)優(yōu)化和糾錯(cuò)、人性化溝通、個(gè)性化指導(dǎo)等
根因定位
因果AI（如產(chǎn)品良率提升）
需要人力協(xié)同：邏輯訓(xùn)練、復(fù)雜的根因分析、后續(xù)改進(jìn)等
以老胡所在的工業(yè)軟件行業(yè)為例，我常用的免費(fèi)軟件中控SCADA今年竟然也推出了AI功能，能夠進(jìn)行AI問(wèn)答、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、AI生成3D（此類(lèi)3D模型過(guò)去定制需要幾千元一套，現(xiàn)在竟然可以免費(fèi)獲得）。但是這些AI功能還是需要我來(lái)進(jìn)行實(shí)施，3D模型的生成也需要我來(lái)輸入詳細(xì)需求，并由我運(yùn)用到工程中。利用AI工具，節(jié)約了我大量的時(shí)間精力，并且我不認(rèn)為AI短期內(nèi)會(huì)代替自動(dòng)化工程師。
看過(guò)《三體》這本書(shū)的朋友應(yīng)該了解“技術(shù)爆炸”這個(gè)概念，意為新技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)在某個(gè)時(shí)期突然爆發(fā)，取得大量的突破性的成果。AI技術(shù)的發(fā)展之迅猛，性能榜首之位幾乎是每月迭代，ChatGPT、DeepSeek、Qwen等大模型正在以超乎想象的速度完成進(jìn)化。雖然已經(jīng)有了很好的技術(shù)底子，但打造工業(yè)AI的難點(diǎn)更在于工業(yè)數(shù)據(jù)的積累，只有了解大量行業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景、了解工藝，并且有大量工業(yè)數(shù)據(jù)作為可調(diào)用分析的資源庫(kù)，才有底氣說(shuō)自己是真正的工業(yè)AI大模型（目前市面上許多“工業(yè)AI”實(shí)際上只是常規(guī)大模型換個(gè)殼子）。所以，工業(yè)AI要從研發(fā)到成熟應(yīng)用還有很長(zhǎng)的路要走，看似具備了前置條件，但是還欠缺AI技術(shù)和細(xì)分行業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)的磨合，這最為關(guān)鍵的一步，是咫尺，也可能是天涯。
國(guó)內(nèi)廠商在工業(yè)AI的突破
近年來(lái)，國(guó)內(nèi)廠商在工業(yè)AI領(lǐng)域加速布局，通過(guò)技術(shù)與場(chǎng)景持續(xù)結(jié)合，逐步構(gòu)建起工業(yè)AI類(lèi)產(chǎn)品的解決方案。頭部企業(yè)如華為、百度、阿里云等依托資金和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推出工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能排產(chǎn)等平臺(tái)化產(chǎn)品。
工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，以中控技術(shù)為代表的上市企業(yè)大力發(fā)展AI技術(shù)，推出了一系列的工業(yè)AI解決方案，幫助工廠實(shí)現(xiàn)自主生產(chǎn)、自主監(jiān)督和自主優(yōu)化。還有一眾更關(guān)注垂直領(lǐng)域的廠商，聚焦細(xì)分場(chǎng)景，在汽車(chē)制造、半導(dǎo)體、能源等行業(yè)形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力。
由此可見(jiàn)，工業(yè)AI這個(gè)領(lǐng)域可謂是百花齊放，各家企業(yè)都想分一杯羹。這種分層競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)也反映出工業(yè)AI落地的核心邏輯——必須深度綁定OT運(yùn)營(yíng)技術(shù)知識(shí)沉淀，在具體生產(chǎn)場(chǎng)景下創(chuàng)造價(jià)值。
AI廠商類(lèi)型和優(yōu)劣勢(shì)
以老胡所在的工業(yè)控制領(lǐng)域?yàn)槔?，老胡還是更加看好中控技術(shù)的AI技術(shù)發(fā)展，原因有三。
一是之前我們一直提到的數(shù)據(jù)。搞工業(yè)AI是需要“基因”的，大量的工業(yè)數(shù)據(jù)是工業(yè)AI的基因。工業(yè)AI是領(lǐng)域知識(shí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的深度耦合，其價(jià)值不在于技術(shù)先進(jìn)性，而在于對(duì)工業(yè)場(chǎng)景中隱性知識(shí)的顯性化能力。得益于數(shù)十年的工業(yè)know-how積累，中控技術(shù)在工業(yè)AI研發(fā)的過(guò)程中，喂養(yǎng)了超過(guò)100EB的工業(yè)數(shù)據(jù)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加貼合生產(chǎn)場(chǎng)景。
二是資金。錢(qián)對(duì)于技術(shù)研發(fā)來(lái)說(shuō)，說(shuō)它是最重要的因素也不為過(guò)。部分自動(dòng)化企業(yè)雖有數(shù)據(jù)積累，但面對(duì)發(fā)展AI技術(shù)產(chǎn)生的大量資金需求，心有余而力不足。作為自動(dòng)化領(lǐng)域的頭部上市公司，中控技術(shù)在全力發(fā)展AI的基調(diào)下，大概率是不缺資源支持的。
三是業(yè)務(wù)構(gòu)成，這也是最容易被人忽視的一點(diǎn)。試問(wèn)哪些企業(yè)最愿意且有能力去當(dāng)?shù)谝粋€(gè)吃“螃蟹”的人？答案有二，一是規(guī)模化生產(chǎn)的企業(yè)，旨在創(chuàng)造規(guī)模化效益（即上文的規(guī)?；卣鳎欢怯绣X(qián)的企業(yè)，旨在使用新技術(shù)，試驗(yàn)創(chuàng)新方案是否能有創(chuàng)新成果。中控技術(shù)的核心業(yè)務(wù)主要在石化、化工領(lǐng)域，近年來(lái)大力推動(dòng)AI發(fā)展，輻射千行百業(yè)。它的大客戶(hù)畫(huà)像就是有規(guī)模且資金充裕的頭部工業(yè)企業(yè)，相信這類(lèi)客戶(hù)對(duì)于落地工業(yè)AI會(huì)有不小的興趣。
中控SCADA應(yīng)用實(shí)例圖
在AI之外，中控技術(shù)還開(kāi)放了SCADA全系產(chǎn)品給用戶(hù)使用，這一塊老胡真的是推崇備至，本來(lái)幾萬(wàn)塊的SCADA軟件，中控這邊直接免費(fèi)拿來(lái)用，數(shù)采、組態(tài)、數(shù)據(jù)庫(kù)、流程圖、報(bào)警、報(bào)表、Web、APP等功能全部開(kāi)放，并且也接入了許多AI工具，如3D模型生成、AI助手、腳本生成等。目前用了兩年，實(shí)測(cè)無(wú)收費(fèi)項(xiàng)目，中控技術(shù)此舉讓我等一線工程師也能感受到AI帶來(lái)的便利，也為工程實(shí)施降本增效，確實(shí)是給工控人送福利了。老胡受人之惠，用了人家的免費(fèi)軟件，在此分享出來(lái)，為中控SCADA提提人氣。
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最后，老胡想說(shuō)，很多朋友對(duì)于AI畏之如虎，其實(shí)也沒(méi)必要。因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展不會(huì)一蹴而就，留給大家去學(xué)習(xí)、適應(yīng)的空間還很大。AI也不是一個(gè)完全獨(dú)立運(yùn)行的系統(tǒng)，依舊需要你我這樣有經(jīng)驗(yàn)的人從旁設(shè)計(jì)、輔助、維護(hù)，這也是時(shí)代給予的機(jī)遇。老胡祝大家都能夠玩懂AI工具，工作更加輕松，玩通AI技術(shù)，切實(shí)提升企業(yè)和自身的收益。