從制造如何到智造，亞馬遜云科技+施耐德電氣一起打個樣兒

制造業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，是立國之本。

數(shù)據(jù)顯示，2022年我國制造業(yè)資產(chǎn)總計1,177,246.1億元，同比增長10.8%，規(guī)模穩(wěn)居世界第一。過去十五年里，中國從制造業(yè)大國向制造業(yè)強國穩(wěn)步邁進，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成果顯著。

如今，隨著生成式AI加速融入到制造業(yè)場景之中，對產(chǎn)品開發(fā)和設(shè)計、制造運營、供應(yīng)鏈、營銷和銷售、智能客服及知識庫等方面產(chǎn)生積極影響，眾多制造業(yè)企業(yè)又面臨著一個關(guān)鍵節(jié)點：如何在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的時代中與時俱進，充分利用人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)實現(xiàn)制造業(yè)的再次躍遷。

近日，在亞馬遜云科技賦能制造行業(yè)加速創(chuàng)新媒體溝通會上，亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡認為，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已步入深水區(qū)，高端化、智能化、綠色化是未來重要的趨勢，亞馬遜云科技正與包括施耐德電氣等客戶緊密合作，推動包括生成式AI等技術(shù)在制造業(yè)的落地。

機遇與挑戰(zhàn)并存，制造業(yè)該如何面對

事實上，中國制造業(yè)目前面臨著機遇與挑戰(zhàn)并存的局面。

從挑戰(zhàn)來看，傳統(tǒng)制造業(yè)已經(jīng)進入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，需要加速邁向智能化升級。相關(guān)規(guī)劃表明，國家希望未來十年數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造在全國工業(yè)企業(yè)基本普及。另外，隨著雙碳目標的頒布，制造業(yè)也需要在綠色節(jié)能和可持續(xù)發(fā)展等下功夫，逐步實現(xiàn)綠色制造。

同時，隨著生成式AI浪潮的興起也在深刻影響著制造業(yè)的方方面面，對于身處轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期的中國制造業(yè)而言，的確是一個難得機遇。例如，Gartner數(shù)據(jù)顯示，到2027 年，30%的制造商將使用生成式AI 提高產(chǎn)品研發(fā)的效率，制造業(yè)全面擁抱生成式AI已是大勢所趨。另外，制造業(yè)出海也是中國制造業(yè)面臨的一大機遇。

因此，亞馬遜云科技認為，制造企業(yè)當前需要從四個方面入手來推動轉(zhuǎn)型：

首先，傳統(tǒng)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)有一定基礎(chǔ)，隨著轉(zhuǎn)型深化，僅僅依靠ERP、MES等流程管理軟件遠遠不夠，需要加速應(yīng)用數(shù)據(jù)分析、AI等技術(shù)來提升效率；其次，需要加速擁抱生成式AI，嘗試在產(chǎn)品開發(fā)和設(shè)計、制造運營、供應(yīng)鏈等場景中使用生成式AI技術(shù)；第三，出海的中國制造企業(yè)需要借助數(shù)字化技術(shù)快速完成本地化運營能力的建設(shè)；最后，制造業(yè)需要利用數(shù)字化技術(shù)來推動綠色制造，實現(xiàn)制造企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

顧凡介紹，今天越來越多制造企業(yè)把AI、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術(shù)真正跟產(chǎn)品設(shè)計、制造、工廠供應(yīng)鏈等核心業(yè)務(wù)做融合，亞馬遜云科技希望持續(xù)深耕制造行業(yè)，利用多年的經(jīng)驗、生成式AI等領(lǐng)先的數(shù)字化技術(shù)、全球布局的基礎(chǔ)設(shè)施和綠色節(jié)能方案來幫助中國市場的制造企業(yè)全面轉(zhuǎn)型升級。

如今，亞馬遜云科技的制造行業(yè)解決方案已經(jīng)涵蓋供應(yīng)鏈管理、智能產(chǎn)品與服務(wù)、智能制造、工程和設(shè)計、可持續(xù)等多個方面，并且在中國市場服務(wù)了眾多制造企業(yè)。

例如，西門子中國與亞馬遜云科技合作，上線基于自有模型的智能知識庫暨智能會話機器人“小禹”；海爾創(chuàng)新設(shè)計中心與計算美學Nolibox合作，通過亞馬遜云科技的云服務(wù)調(diào)度實現(xiàn)AIGC工業(yè)設(shè)計解決方案，降低概念設(shè)計成本；施耐德電氣與亞馬遜云科技合作云-邊協(xié)同AI視覺檢測平臺，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量缺陷的智能檢測。

施耐德電氣攜手亞馬遜云科技，樹立智能制造標桿

施耐德電氣是全球能源管理和自動化領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)先企業(yè)，業(yè)務(wù)遍及全球100多個國家和地區(qū)，擁有超過8萬全球供應(yīng)鏈員工，五家燈塔工廠。

作為一家制造業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，施耐德電氣近年來在自身的轉(zhuǎn)型中全面擁抱云計算、人工智能等先進的數(shù)字化技術(shù)，為智能制造樹立了標桿。

以質(zhì)量檢測為例，過去產(chǎn)品的外觀質(zhì)量檢測由人工肉眼判斷或傳統(tǒng)視覺檢測完成，利用工業(yè)照相機對每件產(chǎn)品進行外觀拍攝，將照片與“標準樣品（golden sample）”比對與判斷。“傳統(tǒng)方式的確存在檢測效率低、誤檢率高的情況?！笔┠偷码姎馊蚬?yīng)鏈中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型總監(jiān)冒飛飛如是說。

為此，施耐德電氣與亞馬遜云科技進行合作，構(gòu)建云邊AI視覺檢測平臺：云端負責模型訓練和迭代及模型全生命周期管理，邊緣端軟件是邊緣檢測系統(tǒng)。

冒飛飛介紹，該云邊AI視覺檢測平臺已經(jīng)部署在中國區(qū)13家工廠產(chǎn)線之中，實現(xiàn)了檢測自動化和智能化，誤檢率能降到0.5%內(nèi)、漏檢率降為0；不僅如此，借助云邊AI視覺檢測平臺，產(chǎn)線實現(xiàn)了檢測人員配置優(yōu)化和協(xié)同效率，提升了生產(chǎn)效率；最后，云邊協(xié)同的模式實現(xiàn)了云邊端側(cè)的統(tǒng)一管理、迭代升級，大幅提升管理效率和降低管理成本。

除了云邊AI視覺檢測之外，施耐德電氣也在積極探索人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用。施耐德電氣今年推出的EcoStruxure AI引擎，旨在完善算力與數(shù)據(jù)等要素供給為基礎(chǔ)，以模型算法創(chuàng)新為關(guān)鍵，以場景應(yīng)用為牽引，構(gòu)建活躍的AI創(chuàng)新應(yīng)用生態(tài)。

針對目前大模型、生成式AI對于制造業(yè)帶來巨大影響，冒飛飛直言：“AI在工業(yè)場景的應(yīng)用具有二八定律，像安防類場景模型等可以被規(guī)?；瘧?yīng)用；但AI模型在工業(yè)領(lǐng)域遇到的最大問題是場景的碎片化特異性。像制造涉及焊接、注塑等工藝流程具有很高的行業(yè)壁壘，且碎片化情況嚴重，需要一機一模型?！?/p>

因此，施耐德電子認為大模型出于發(fā)展早期，大模型與小模型并不矛盾，而是一體兩翼，相輔相成和長期存在。據(jù)悉，施耐德電氣沉淀了大量語料與經(jīng)驗，正在積極探索大模型在工業(yè)能源降碳、財務(wù)、人力資源、維修等場景的應(yīng)用，未來有望先從企業(yè)內(nèi)部知識管理、智能知識問答等產(chǎn)品與場景做切入。

“施耐德電氣現(xiàn)在推行AI for All的策略，鼓勵所有員工積極認識和使用AI技術(shù)，讓AI惠及到每一名員工，幫助他們更好地解決業(yè)務(wù)問題、提升效率和創(chuàng)新能力?！泵帮w飛最后表示道。

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