在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）正從實驗室和概念驗證階段，大步邁向產(chǎn)業(yè)核心。華為云人工智能領(lǐng)域總裁賈永利近期指出，AI將深度“進入生產(chǎn)系統(tǒng)”，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將成為這一進程的關(guān)鍵載體，從根本上重塑企業(yè)的生產(chǎn)模式。這一論斷，不僅描繪了技術(shù)演進的方向，更為人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務開辟了廣闊而深刻的實踐疆域。
一、AI從“賦能”到“嵌入”：進入生產(chǎn)系統(tǒng)的深刻變革
賈永利所強調(diào)的“AI進入生產(chǎn)系統(tǒng)”，標志著人工智能角色的一次根本性轉(zhuǎn)變。過去，AI更多扮演的是輔助決策、優(yōu)化流程的“工具”或“外腦”角色。而“進入生產(chǎn)系統(tǒng)”則意味著AI將成為生產(chǎn)流程中不可或缺的、具有自主感知、決策與執(zhí)行能力的“內(nèi)在組件”。
這種嵌入體現(xiàn)在多個層面：
- 在工業(yè)設備層面：通過嵌入AI芯片和算法，生產(chǎn)線上的機器設備具備實時質(zhì)檢、預測性維護、自適應加工等能力，從“自動化”邁向“智能化”。
- 在生產(chǎn)流程層面：AI調(diào)度系統(tǒng)能夠動態(tài)優(yōu)化排產(chǎn)計劃，實時平衡產(chǎn)能、物料與訂單，實現(xiàn)全流程的柔性制造與效率最大化。
- 在質(zhì)量控制層面：基于計算機視覺的AI質(zhì)檢系統(tǒng)7x24小時不間斷工作，識別缺陷的精度和速度遠超人工，并能持續(xù)學習新的缺陷模式。
- 在能源管理層面：AI模型通過分析全廠區(qū)的能耗數(shù)據(jù)，自動調(diào)節(jié)設備運行參數(shù)，實現(xiàn)節(jié)能降耗的精細化控制。
AI的深度嵌入，使得生產(chǎn)系統(tǒng)從一個需要大量人工干預和固定規(guī)則的剛性體系，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€能夠自我學習、自我優(yōu)化、自主應對復雜情況的智能有機體。
二、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：AI融入生產(chǎn)的“神經(jīng)網(wǎng)絡”與基石
AI要順暢、高效地融入生產(chǎn)系統(tǒng)，離不開一個強大的數(shù)字基礎(chǔ)設施——工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。賈永利將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)視為重塑企業(yè)生產(chǎn)模式的核心，正是因為其構(gòu)成了連接物理世界與數(shù)字智能的“神經(jīng)網(wǎng)絡”。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)廣泛連接人、機、料、法、環(huán)等全要素，匯聚海量實時數(shù)據(jù)。這為AI提供了不可或缺的“燃料”。平臺提供的云計算、邊緣計算能力，則為AI模型的部署、運行與迭代提供了靈活的算力“引擎”。具體而言：
- 數(shù)據(jù)貫通與價值挖掘：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打破了企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)孤島，將研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈、運維等各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)打通。AI得以在這些高質(zhì)量、全鏈路數(shù)據(jù)上進行訓練和分析，發(fā)現(xiàn)人腦難以洞察的深層規(guī)律與優(yōu)化點。
- 云邊端協(xié)同智能：復雜的AI模型訓練可在云端完成，而推理決策則下沉到邊緣側(cè)或設備端，滿足工業(yè)生產(chǎn)對實時性、可靠性和數(shù)據(jù)隱私的嚴苛要求，實現(xiàn)“大腦”與“四肢”的高效協(xié)同。
- 應用快速集成與復制：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，將AI能力（如視覺識別、語音交互、預測分析）封裝成可調(diào)用的服務或微服務，能夠像“積木”一樣被快速集成到不同的生產(chǎn)場景中，極大加速了AI應用的落地和規(guī)模化推廣。
因此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅是連接的基礎(chǔ)，更是承載AI、釋放AI價值的操作系統(tǒng)和生態(tài)平臺，是企業(yè)構(gòu)建未來智能生產(chǎn)模式的數(shù)字基石。
三、人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務：打通“最后一公里”的關(guān)鍵角色
愿景與技術(shù)路徑已然清晰，但從藍圖到現(xiàn)實，面臨著巨大的落地挑戰(zhàn)。行業(yè)知識壁壘深、生產(chǎn)環(huán)境復雜、現(xiàn)有系統(tǒng)異構(gòu)、投資回報不確定等問題，使得企業(yè)單靠自身力量難以高效完成AI與生產(chǎn)系統(tǒng)的融合。這正是人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務的價值所在，它扮演著將通用AI技術(shù)與特定行業(yè)生產(chǎn)需求緊密結(jié)合的“橋梁”和“總承包商”角色。
專業(yè)的系統(tǒng)集成服務應涵蓋：
- 深度行業(yè)洞察與需求共創(chuàng)：服務商需深入理解制造業(yè)、能源、交通等垂直行業(yè)的工藝、流程與痛點，與客戶共同定義AI能夠創(chuàng)造核心價值的業(yè)務場景。
- 端到端的解決方案設計與交付：這并非簡單的軟件部署，而是涵蓋技術(shù)選型（如選擇合適的AI框架、傳感器、工業(yè)網(wǎng)絡）、方案架構(gòu)設計（云邊端協(xié)同）、數(shù)據(jù)治理、模型開發(fā)與訓練、系統(tǒng)集成（與MES/ERP/SCADA等現(xiàn)有系統(tǒng)無縫對接）、部署上線及持續(xù)運維的全生命周期服務。
- 知識轉(zhuǎn)移與賦能：在交付過程中，幫助客戶團隊建立AI運維和迭代的能力，確保智能系統(tǒng)能夠持續(xù)進化，而非一次性項目。
- 生態(tài)聚合與最佳實踐推廣：優(yōu)秀的集成服務商能夠聚合硬件伙伴、算法伙伴、行業(yè)應用伙伴，形成合力，并將在一個場景中驗證成功的解決方案快速復制到行業(yè)同類企業(yè)，降低整體落地成本。
四、展望未來：邁向全場景、自進化的智能生產(chǎn)
賈永利的觀點預示著一個更加智能化的工業(yè)未來。隨著AI更深地進入生產(chǎn)系統(tǒng)，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的支撐下，通過專業(yè)的系統(tǒng)集成服務落地，我們將看到：
- 生產(chǎn)模式從“規(guī)模標準化”走向“大規(guī)模個性化定制”，滿足日益多元的市場需求。
- 企業(yè)運營從“經(jīng)驗驅(qū)動”走向“數(shù)據(jù)與AI雙驅(qū)動”，決策更加精準、前瞻。
- 產(chǎn)業(yè)形態(tài)從“鏈式分工”走向“網(wǎng)絡化協(xié)同”，供應鏈的韌性與效率同步提升。
- 人機關(guān)系從“替代”走向“增強與協(xié)作”，工人將從重復勞動中解放，專注于創(chuàng)新、管理和異常處理等更高價值工作。
AI進入生產(chǎn)系統(tǒng)已不是“是否”的問題，而是“多快多深”的問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建與成熟，為這場深刻變革鋪平了道路。而人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務的專業(yè)化與規(guī)模化發(fā)展，將成為加速這一進程、幫助千行百業(yè)成功跨越智能化轉(zhuǎn)型鴻溝的關(guān)鍵力量。企業(yè)需要以戰(zhàn)略眼光，積極擁抱這一趨勢，攜手生態(tài)伙伴，共同繪制智能生產(chǎn)的新藍圖。
