很多時(shí)候，“利益驅(qū)動(dòng)”是企業(yè)乃至產(chǎn)業(yè)向更深層次發(fā)展的重要推力。同樣的，能否為企業(yè)創(chuàng)造實(shí)際收益也是傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。
對(duì)于工業(yè)制造領(lǐng)域而言，不同細(xì)分領(lǐng)域的每家工廠都可以看作是一個(gè)小型生態(tài)，有供應(yīng)端、需求端、銷售端等完整的產(chǎn)業(yè)鏈。顯而易見，銷售端是可以直接帶來收益的角色，這也是工廠從不吝嗇于做推廣營(yíng)銷的重要原因。而所謂開源節(jié)流，除了需要擴(kuò)大銷路外，降低供應(yīng)鏈成本是工廠間接提高收益的主要手段。
一直以來，很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也都是在圍繞訂單側(cè)與上下游供應(yīng)鏈來為工廠提供解決方案，但是鮮少有人關(guān)注工廠內(nèi)部的供應(yīng)端，蘑菇物聯(lián)則是另辟蹊徑，看似錯(cuò)失了工廠銷售端的大好機(jī)會(huì)，卻走出了真正的工業(yè)SaaS價(jià)值之路。
蘑菇物聯(lián)創(chuàng)始人沈國(guó)輝在家用電器制造集團(tuán)格蘭仕工作了十年，是最早一批接觸智能家居與AIoT技術(shù)的先行軍。也正是因?yàn)榭吹搅宋锫?lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)為傳統(tǒng)家電帶來的歷史性革新，以及智能家居行業(yè)在推進(jìn)AIoT時(shí)所遭遇的阻礙與滯后性，所以，他毅然改換了一個(gè)新的身份——蘑菇物聯(lián)創(chuàng)始人，并選擇了工業(yè)制造領(lǐng)域來實(shí)踐其AIoT創(chuàng)想。
日前，物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)創(chuàng)始人、物女皇彭昭與蘑菇物聯(lián)創(chuàng)始人沈國(guó)輝進(jìn)行了一次深度對(duì)話，聊了聊AIoT產(chǎn)業(yè)的未來風(fēng)向。
談及從智能家居到工業(yè)制造的大跨步，沈國(guó)輝直言，單臺(tái)價(jià)格幾百元的智能家居設(shè)備都能實(shí)現(xiàn)連接，那么動(dòng)輒幾十萬、幾百萬的工業(yè)設(shè)備背后的連接價(jià)值更加值得挖掘。所以蘑菇物聯(lián)將目光鎖定在了通用設(shè)備以及由通用設(shè)備所構(gòu)成的公共輔助類車間，專注于為其提供AIoT SaaS軟件。
正如沈國(guó)輝所言，AIoT時(shí)代，“連接”的價(jià)值不容忽視，如果價(jià)值比較“薄”的話，很容易導(dǎo)致“只連接不使用”，即為了連接而連接；只有價(jià)值足夠“厚”，才能真的賦能產(chǎn)業(yè)。
告別“概念糾結(jié)”
邁向“價(jià)值追求”
彭昭：“觀今宜鑒古，無古不成今”，AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展一步一步走來，每一步都有它的意義，請(qǐng)沈總回憶一下今年以來，您個(gè)人以及蘑菇物聯(lián)經(jīng)歷過哪些令您印象深刻、令您驚喜，或者是對(duì)AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到關(guān)鍵性作用的節(jié)點(diǎn)/重要事件？
沈國(guó)輝：今年讓我印象比較深刻的主要有兩件事情——蘑菇物聯(lián)AI模型的突破，以及整個(gè)行業(yè)從概念的糾結(jié)期走到了價(jià)值的追求期。
首先，對(duì)于公司內(nèi)部而言，我們實(shí)現(xiàn)了單一AI計(jì)算模型的突破，增加至5個(gè)計(jì)算模型，可謂是革命性的變化。其中，壓降的AI計(jì)算模型可以實(shí)現(xiàn)壓降的智能計(jì)算；需求突變的AI預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)工廠內(nèi)的溫濕度改變等；供需特征的AI識(shí)別模型可以為工廠提供供需特征曲線；供需差異的AI匹配模型可以通過識(shí)別供需特征來進(jìn)行供需差異的智能匹配等……
過去，在工業(yè)領(lǐng)域使用人工智能技術(shù)都很“克制”，因?yàn)榭紤]到智能系統(tǒng)以及AI模型的不可控性，可能為工廠帶來無法挽回的損失，所以用戶對(duì)于數(shù)字化系統(tǒng)的接受度不高，這也就導(dǎo)致了AI模型的數(shù)據(jù)積累不足。但是，長(zhǎng)期以來，工廠數(shù)字化水平不斷提升，在數(shù)據(jù)閉環(huán)的場(chǎng)景中，AI也在逐步從嘗試性應(yīng)用向深度應(yīng)用過渡。
其次，對(duì)于市場(chǎng)環(huán)境而言，整個(gè)行業(yè)已經(jīng)逐漸告別“概念糾結(jié)期”，走到了“價(jià)值追求期”?；仡?020年，我們可能還需要和工廠解釋什么是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、什么是AIoT、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)之間有什么關(guān)系……今年，用戶明顯已經(jīng)不關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能制造這些名詞與物聯(lián)網(wǎng)、AI之間會(huì)產(chǎn)生什么火花，而是更加在意我們的產(chǎn)品能做什么、能帶來什么價(jià)值。我們可以明顯感覺到，整個(gè)市場(chǎng)的大環(huán)境都不再執(zhí)著于講概念，而是注重AIoT的價(jià)值輸出。
彭昭：您在介紹蘑菇物聯(lián)AI計(jì)算模型時(shí)提到了“供需”，能否為我們?cè)敿?xì)介紹一下這里的“供”和“需”分別指代什么？以及蘑菇物聯(lián)創(chuàng)建“供需”AI模型的初衷是什么？
沈國(guó)輝：以蘑菇物聯(lián)比較專注的空壓站領(lǐng)域?yàn)槔諌赫揪褪侨藗兂Ｕf的壓縮空氣站，由空氣壓縮機(jī)、儲(chǔ)氣罐、空氣處理凈化設(shè)備、冷干機(jī)等設(shè)備組成，主要通過管道將壓縮空氣輸送至各個(gè)有用氣需求、配置了氣動(dòng)工具的生產(chǎn)車間，比如汽車廠中的噴涂車間、熔噴布生產(chǎn)車間等，我們將這些用氣車間統(tǒng)一稱為需求側(cè)。而空壓站則無疑是壓縮空氣的供給側(cè)。
我們之所以建立了“供需”模型，主要是因?yàn)橛^察到了目前的供給側(cè)與需求側(cè)都處于變化之中。在供給側(cè)，空壓站的設(shè)備投入量、設(shè)備的運(yùn)行功率及頻率與設(shè)備參數(shù)均可能發(fā)生變化；在需求側(cè)，生產(chǎn)車間的產(chǎn)能配置可能變化、工人的生產(chǎn)進(jìn)度也不盡相同。而我們針對(duì)供需兩端建立的AI模型則可以分別識(shí)別供給側(cè)與需求側(cè)的變化特征，再根據(jù)特征進(jìn)行供需差異匹配。
在工廠內(nèi)，提供水電氣冷熱這一系列綜合能源的車間被稱為公共輔助車間，其中水、煤炭、石油、天然氣等屬于一次能源，經(jīng)過加工后形成電力、煤氣、蒸汽、熱水等屬于二次能源，而我們剛剛提到的壓縮空氣是需要先把煤轉(zhuǎn)化成電，再把電轉(zhuǎn)化成壓縮空氣，屬于三次能源。
所以，在某種意義上，我們講的壓縮空氣的“供需”問題，逐本溯源，其實(shí)是水、電、氣在整個(gè)工廠內(nèi)的供給與需求的匹配。
蘑菇物聯(lián)的供需特征識(shí)別AI模型可以分別繪制一條供給的曲線，一條需求的曲線，這兩條曲線是相互咬合的，但是中間不斷地會(huì)有差值。顯然，兩條曲線之間的差值越小，說明供需越匹配，即能源利用率越高、越節(jié)能。針對(duì)于此，蘑菇物聯(lián)通過智能算法來減小差值，讓供給曲線與需求曲線盡可能地咬合在一起，讓其壓力波動(dòng)減少，提升供給和需求間的匹配度。
彭昭：您所提到的工廠能源利用率也與國(guó)家的“雙碳目標(biāo)”息息相關(guān)，這對(duì)于蘑菇物聯(lián)來說有哪些新機(jī)遇？
沈國(guó)輝：最初，企業(yè)都是將重點(diǎn)著眼于工廠的訂單與供應(yīng)鏈，更愿意花錢去做市場(chǎng)營(yíng)銷、推廣來拉動(dòng)訂單，以及降低供應(yīng)鏈成本，這一點(diǎn)不會(huì)因?yàn)閿?shù)字化升級(jí)而改變。但是，隨著能源的戰(zhàn)略地位不斷提升，工廠作為能耗大戶，必須要有所行動(dòng)，需求的提升無疑為整個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來了更大的發(fā)展空間。
IoT、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI
推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)升級(jí)
彭昭：如此看來，蘑菇物聯(lián)的解決方案是進(jìn)一步將AI落地于工廠供需調(diào)配之中。如今，整個(gè)AIoT的市場(chǎng)環(huán)境與產(chǎn)業(yè)落地都處于快速發(fā)展之中，逐本溯源，自然離不開技術(shù)底座的有力支撐。所以，站在技術(shù)的角度，您認(rèn)為接下來哪些技術(shù)迭代會(huì)深刻影響新一年的產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程？
沈國(guó)輝：回答這個(gè)問題之前，我們不妨先了解一下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)成。首先，IoT技術(shù)將生產(chǎn)線、設(shè)備、車間連接起來；其次，IoT所帶來的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需要在云端進(jìn)行計(jì)算、反饋；隨后，因數(shù)據(jù)量龐雜，所以在云計(jì)算階段需要引入大數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)等技術(shù)；最后，在海量數(shù)據(jù)支撐下，利用AI挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
可以說，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI綜合構(gòu)成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。其中，AI不斷深化落地，賦能價(jià)值凸顯，面向工業(yè)垂直場(chǎng)景，AI也將與工業(yè)機(jī)理、工業(yè)know-how相結(jié)合，進(jìn)一步推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。
而IoT也在隨著通信技術(shù)的不斷迭代，處于快速發(fā)展中。如今，藍(lán)牙、Wi-Fi、LoRa、NB-IoT、5G等通信技術(shù)百花齊放，盡管都可以在不同的適用場(chǎng)景中獨(dú)當(dāng)一面，卻也都存在不同的bug，所以通訊技術(shù)的迭代升級(jí)也將為AIoT的場(chǎng)景應(yīng)用保駕護(hù)航，提供更加穩(wěn)定的連接。
數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷發(fā)展也為AIoT企業(yè)帶來了巨大變革。隨著終端連接量的不斷增長(zhǎng)，海量的、實(shí)時(shí)高并發(fā)數(shù)據(jù)涌入，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)效率提出了更嚴(yán)苛的要求，近年來，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展在很大程度上緩解了企業(yè)的存儲(chǔ)壓力。
而云平臺(tái)、APaaS則是大大降低了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的交付工作量，尤其是在面對(duì)擁有幾十年生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的大企業(yè)時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)往往需要與其管理邏輯相匹配，APaaS便是一個(gè)非常重要的手段。如今，APaaS本身也在快速發(fā)展中，所以搭建APaaS的技術(shù)要求也更加苛刻。
總結(jié)來看，如今，AI已經(jīng)從淺層次的嘗試過渡到了深層次的應(yīng)用落地，加之物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)的快速迭代升級(jí)，將為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展注入更強(qiáng)的動(dòng)力。
彭昭：可以說，AI已經(jīng)成為了蘑菇物聯(lián)各類解決方案中不可缺少的技術(shù)底座，那么，此處的AI和我們經(jīng)常提到的AI四小龍所專注的AI是同一種概念嗎？還是面向工業(yè)領(lǐng)域重新定義了“工業(yè)AI“的概念？
沈國(guó)輝：我認(rèn)為，AI四小龍講的AI主要是是面向泛場(chǎng)景，特別是C端的海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景，例如人臉識(shí)別、聲音/圖像處理，他們通過底層AI框架、通用AI模型或算法，在上億數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)落地。
但工業(yè)制造場(chǎng)景目前顯然稱不上“海量”，雖然工廠設(shè)備種類與數(shù)量很多，但工業(yè)領(lǐng)域的商務(wù)拓展較為繁瑣，沒辦法像人臉識(shí)別技術(shù)一樣快速普及，工業(yè)AI很難快速落地在億級(jí)設(shè)備上。所以，工業(yè)AI一定是面向垂直場(chǎng)景的AI應(yīng)用。
彭昭：所以蘑菇物聯(lián)與AI四小龍之間并不存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系？
沈國(guó)輝：是的，他們主要面向海量數(shù)據(jù)的泛場(chǎng)景，更加注重AI模型、AI算法在海量數(shù)據(jù)中的訓(xùn)練，但我們則是面向精準(zhǔn)場(chǎng)景，重視數(shù)據(jù)積累、垂直場(chǎng)景的特征學(xué)習(xí)，以及系統(tǒng)穩(wěn)定性，也就是現(xiàn)在常提到的“魯棒性”。
APaaS和IPaaS
彭昭：最近一段時(shí)間，業(yè)內(nèi)頻繁提到對(duì)于“APaaS”這個(gè)詞，這個(gè)“A”到底指代什么？
沈國(guó)輝：A就是Application，Application platform as a service，應(yīng)用平臺(tái)?，F(xiàn)在還有人提出了IPaaS，I就是Infrastructure，基礎(chǔ)設(shè)施。
簡(jiǎn)而言之，IPaaS是指靠近基礎(chǔ)設(shè)施層的PaaS的技術(shù)，APaaS則是靠近應(yīng)用層的PaaS技術(shù)。
目前的APaaS并沒有達(dá)到大眾化、工具化以及標(biāo)準(zhǔn)化，只有部分企業(yè)已經(jīng)開始布局APaaS，確實(shí)為交付提供了很大便利。自去年起，蘑菇物聯(lián)就已經(jīng)著手布局APaaS，以滿足客戶的定制化需求。
彭昭：目前，工業(yè)領(lǐng)域的不同企業(yè)都有哪些差異化需求？蘑菇物聯(lián)分別為其提供了哪些產(chǎn)品？
沈國(guó)輝：在工業(yè)制造領(lǐng)域存在不會(huì)改變的五大要素：人（人力）、機(jī)（機(jī)械設(shè)備）、料（物料）、法（標(biāo)準(zhǔn)）、環(huán)（環(huán)境）。其中，機(jī)械設(shè)備涉及的三大主體“FSU”，亦是工業(yè)設(shè)備產(chǎn)業(yè)鏈的三端，即F—設(shè)備制造企業(yè)、S—設(shè)備服務(wù)企業(yè)、U—設(shè)備使用企業(yè)都是蘑菇物聯(lián)服務(wù)的對(duì)象。
以設(shè)備使用企業(yè)為例，蘑菇物聯(lián)推出了“云智控”數(shù)智化控制系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與分析、遠(yuǎn)程智控與調(diào)參、在線點(diǎn)檢、預(yù)測(cè)性維護(hù)等功能，同時(shí)可通過規(guī)則引擎和AI算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)設(shè)備組控制，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)車間節(jié)能10-30%。
產(chǎn)業(yè)落地如登山
彭昭：目前，市場(chǎng)大環(huán)境的轉(zhuǎn)變大家有目共睹，那么從現(xiàn)階段發(fā)展來看，您認(rèn)為市場(chǎng)正在誕生哪些新的需求？刺激行業(yè)的哪些新發(fā)展？
沈國(guó)輝：毫無疑問，現(xiàn)階段，整個(gè)社會(huì)的各行各業(yè)都處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的洪流之中，工業(yè)制造領(lǐng)域也都在向智能制造過渡。如今，對(duì)于工業(yè)企業(yè)而言，其最大的需求就是開源節(jié)流，簡(jiǎn)言之，就是賺錢、省錢。
而在數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)正在從一種“說不清、道不明”的賺錢、省錢，向可測(cè)量、可量化、可視化的開源節(jié)流轉(zhuǎn)變。在此背景下，對(duì)于AIoT企業(yè)而言，用“數(shù)字”向工廠證明自己的價(jià)值成為了第一要義，即讓工廠看到AIoT可以節(jié)省多少成本、如何提升效率……
彭昭：目前，業(yè)內(nèi)也有一個(gè)普遍的痛點(diǎn)，一些企業(yè)雖然涉足的行業(yè)很多，但是在每個(gè)行業(yè)內(nèi)都是“項(xiàng)目型”，只有一個(gè)典型用戶，其解決方案無法規(guī)?；瘡?fù)制，但是，我了解到，蘑菇物聯(lián)一直以來都是非常精準(zhǔn)地深耕通用設(shè)備領(lǐng)域，聚焦長(zhǎng)三角及珠三角地區(qū)，近年來取得了不俗的成果。那么，面向2022—2025年的新征程，我認(rèn)為這三年將是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵階段，您對(duì)于這三年有沒有一些趨勢(shì)和洞察可以與我們分享？
沈國(guó)輝：我也非常同意2022—2025年是非常關(guān)鍵的三年。我認(rèn)為，目前AIoT技術(shù)已經(jīng)確立了可落地性，下一步，最重要的就是實(shí)打?qū)?ldquo;抓落地”，也就是要從概念到價(jià)值、從連接到價(jià)值、從飄在空中到落地創(chuàng)造價(jià)值。
我認(rèn)為，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)落地就像登山一樣。如果面前有五座山，千萬不要把每座山都爬一半，而是要先把其中一座山爬到山頂，然后再下來爬另外一座山。此時(shí)，你爬第二座山的速度甚至可以達(dá)到最初的10倍以上，因?yàn)樵谂赖谝蛔降倪^程當(dāng)中，無論是電閃雷鳴、豺狼虎豹的窘境，還是坑坑洼洼的復(fù)雜路況，你都已經(jīng)經(jīng)歷過了，當(dāng)遇到同樣的困難時(shí)，你就會(huì)非常清晰地知道該如何應(yīng)對(duì)。當(dāng)然，前提是這些山不要有太大的差異，不要從黃山變成珠穆朗瑪峰，但從黃山過渡到泰山還是可以遷移經(jīng)驗(yàn)的。
蘑菇物聯(lián)在選擇應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)也是遵循同樣的方法。空壓機(jī)是我們選擇的第一個(gè)切入點(diǎn)，也就是第一座山，其重要性，可以在制藥行業(yè)中管窺一二：如果氣壓不穩(wěn)定，生產(chǎn)無法進(jìn)行；如果壓縮空氣不干凈，因?yàn)閴嚎s空氣會(huì)與藥片接觸，后果不堪設(shè)想。
水、電、氣對(duì)于家庭有多重要，對(duì)于生產(chǎn)就有多重要，圍繞水、電、壓縮空氣的通用設(shè)備如同基礎(chǔ)設(shè)施，在工業(yè)領(lǐng)域均有著有十分重要的地位。站在技術(shù)的角度，壓縮空氣的供給和需求與其他公輔能源類車間的供需模型在大的數(shù)學(xué)模型上其實(shí)是一樣的，但是在具體的細(xì)分工業(yè)機(jī)理上仍存在差別。換言之，我們可以憑借一座山的經(jīng)驗(yàn)，開始對(duì)第二座山的探索，在客戶的幫助下，探索更多工業(yè)機(jī)理。
彭昭：“落地”也是我感受最深的地方。幾年前，企業(yè)還需要做品牌營(yíng)銷和產(chǎn)品推廣，但是現(xiàn)在的企業(yè)大部分都已經(jīng)非常明確了聚焦的垂直細(xì)分行業(yè)、找到了業(yè)務(wù)抓手，已經(jīng)開始在該領(lǐng)域內(nèi)扎扎實(shí)實(shí)地落地。作為產(chǎn)業(yè)智囊服務(wù)平臺(tái)，物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)多年來也在持續(xù)幫助企業(yè)走進(jìn)行業(yè)、走進(jìn)區(qū)域。
感謝沈總的精彩分享！
