作者｜桑明强

“一个新员工上手做外观检测过去需要培训2个月，如今一天就可以熟悉操作。”在质检车间工作多年的胡师傅怎么也没想到，令人头疼的质检难题，如今被AI轻松解决。

位于苏州常熟，一家4万多平米的车间内，正进行一场不同寻常的“生产改革”：一块块指甲大小的PCB电路板，在装有人工智能算法模型的摄像头下，精准快速地完成了外观检测，包括那些头发丝大小的瑕疵。

胡平华是东南相互电子的一名IT经理，用他的话说，传统粗放式的生产经营模式已经到头了。这些年，东南相互电子一直在尝试通过多种办法解决质检难题，直到在常熟政府组织的一次“智改数转”活动上，东南相互电子与百度智能云建立了合作，情况才发生一些转变。

其实在工业制造需求最旺盛的长三角地区，有过类似境遇的企业不在少数。

问题是，虽然现在很多企业对云计算已经有了一定的认知，机器也都联网，甚至有的还搭建起自己的私有云，但把云服务的灵活性和配套性发挥出来的，让智能算法实现随取随用，真正做到 “深入产业”的，还是极少数，以至于云计算在很长一段时间处于舆论中心，实际进展却十分缓慢。

背后的根本症结在于，工业制造类企业的智能化转型升级，不像互联网来得那般剧烈，它是重服务属性的，前期的调研、后期的跟踪和中期的交付一样重要，任何一个环节出现一点缺陷或者短板，都可能导致项目中断、甚至流产，这也解释了“为什么国内很多传统云应用已经不再适应现在的环境，在PMF逐渐失效的情况下，玩家也就慢慢地掉队了”。

那么，智能制造的“中国样本”究竟需要什么样的云呢？

这篇文章来我们好好聊一聊。

我们先从地处长三角的另外一家公司开始谈起，它和东南相互电子有些类似，都是不露声色的黑马级玩家。成立于1993年的美欣达集团，是浙江当地有名的纺织类企业，类似优衣库、江南布衣这样的一线品牌，都是它旗下印染公司的客户。

“美欣达正在进行一项‘秘密实验’。”李师傅在美欣达工作多年，据他介绍，“集团眼下在筹备打造高端印染，在这之前，需要对既有的车间生产模式进行数字化改造，做一个试点工程，如果实践效果好的话，就进行规模化部署。”

和东南相互电子一样，美欣达也选择了百度智能云，理由很简单：一方面，百度自成立以来一直是技术导向，它对技术的坚持投入，也把压强式创新刻在了百度智能云的基因里；另一方面，它的“云智一体，深入产业”战略听起来更务实，而且，它拥有的从单点场景到为企业提供系统级解决方案的全栈能力，以及在工业制造领域积累下来的大量经验，是其它玩家所不具备的。

以百度智能云开物2.0平台为例，它是百度智能云去年推出的工业互联网品牌，对比1.0版本，它除了在应用、平台、AI核心进行了迭代升级，还探索了更多重点行业，并主动把场景收窄、聚焦，放在了工业制造领域最为关心的3大模块上：质量管控、安全生产以及能耗优化。

这其实也是因扰工业制造许久、令很多“一号位”十分头大的问题。

我们都知道AI、云计算是个好帮手，但最难的点在于，很多时候明明知道问题出在这里、却硬是找不到最优解或者最合适的工具。比如发生在美欣达印染车间里的场景，传统识别印染疵点十分依赖人工识别，而且印染排产也比较低效——由多个排产计划员，通过插、拔U盘的方式进行排产，但这种设计模式的问题在于，一旦排产计划发生更改、或者加塞了新的任务，效率就会立即被拉扯下来。

此时你会发现，其实智能制造最难的点，不在于能不能解决好单点问题，而在于如何把多个单点问题进行系统化集成，逐个击破，然后达整体降本增效的目的。其实这也是百度智能云开物平台的解题思路：先基于天工AIoT平台收集数据，经过飞桨进行数据标注和模型训练，最后形成各类具体的算法应用模型。

实际上，无论是美欣达，还是前面提到的东南相互电子，如果把它们正在遭遇的智能化改造痛点抽丝剥茧，你会发现，现在市面上流行的各类教条式的方法论根本解决不了问题，因为不同企业在不同发展阶段所需要的数字化适配方案千差万别，过去一套SOP打天下的时代已经过去了，但有一点是可以确定的：传统制造业需要跳出旧模式，而且越早越好。

在实地调研东南相互电子工厂期间，副总经理顾亚文曾详细梳理过企业的“上云进程”：

“现在东南相互电子的所有机器设备均以联网，底层数据也已经打通，车间完成了全制程数字化。”但他同时也强调“目前只是数字化工厂建设的第一步，后面会把精力在一些特定的应用场景上，比如安全生产管理、计划排产方面，运用AI人工智探索创造新增长模式。”

这背后其实是有说法的，因为就“智改数改”这件事来说，东南相互电子要走在不少同行前头，过去几年的实践，他们很清楚自己眼下缺什么、需要补什么，就如IT经理胡平华谈到的，“百度智能云的AI技术辅助机器视觉检测的方案，正是我们现在所需要的。”

据当时的一位车间质检工人介绍，在过去，他们一直有一个难题没有得到解决，“传统PCB检测通常使用AVI机进行产品质检，容易因过于敏感出现大量过杀现象，导致大量‘假点’出现。”而且，东南相互电子的部分产品是RFPCB软硬结合板，比PCB硬板尺寸更小，缺陷识别更困难。

那么，百度智能云究竟怎么做到用AI赋能的呢？

答案其实并不复杂。首先，AI对检验工人多年沉淀的复核经验进行学习，形成一个与资深人员拥有相同检验质量标准的AI模型，接着，把这个AI模型装入到产线。这样一来，如果是AVI机检验完的产品，就会被AI模型自动识别和复判，短短几秒钟就能判定成品是否异常。

这也是百度智能云和其它云厂商的能力差异性所在。

因为对于制造业来说，真正的智能云，应该走到工厂一线去。

章畅海是百度智能云资深解决方案架构师，他告诉新眸，“其实数字化发展这些年，在很多方面已经比较完善，甚至隐约摸到了瓶颈，这时候就需要AI智能化进场，把端到端优化做好，甚至可以向上追溯、改进原先的工艺，这也是现在百度智能云的发力点，比如在苏州地区汽车零部件、装备制造、纺织服装等重点特色产业，提供了‘芯片-框架-大模型-行业应用’端到端的技术服务。”

事实也的确如此，这些年国内云计算行业走了不少弯路，早前很多云厂商都在对标海外，大学产品、大搞规模，但后来的市场反馈告诉我们，这种思路是不对的。如果说过去云服务的路数是如何让客户快速获得资源，那么，现在的逻辑应该是如何让客户快速获得能力。

当然，这种顶层逻辑的思考来自于对底层需求的感知：在中国，除了人们耳熟能详的大企业，还有很多规模以上的中大型企业。像东南相互电子、美欣达这样的企业，国内其实不在少数，相比于简单的业务上云，他们更看中的是能不能用技术赋能业务增量，至于它叫什么云并不关键。

虽然都在经历着轰轰烈烈的云计算浪潮，但显然，国内外的市场走向已经发生了偏离：从市场份额、收入增速、利润规模等财务指标上来看，国内云与数字化市场的发展阶段仍处于中前期，市场规模和产业成熟度仍有待进一步提升，但这并不妨碍我们走出另外一条路，而且根据百度智能云的最新财报，也证明了这条路的可行性。

回到我们一开始讨论的问题上，智能制造的中国样本究竟需要什么样的云呢？

其实对于这个问题，也可以换成另外一种更具体的说法：就是所谓的智能云，它究竟是锤子、还是钉子？

当然，这个问题不同的回答，往往决定了它的产品、业务以及战略属性，就以正深入产业的百度智能云来说，它其实可以理解成“钉子+锤子”组合，AI人工智能就是各类钉子，它在端到端优化上的技术优势，能很快击破工业制造过程中各个痛点，然后用开物平台这把“锤子”，建立起系统性的平台，沉淀各种工业知识和服务，帮助企业从“算力”的随取随用进化到“智能”的随用随取。

和中国制造一起，云计算厂商正站在一个历史拐点。只不过，深入产业，用数赋智，这条路需要云厂商们和企业共同走完这最后一公里。