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天澤智云“工業(yè)界GitHub工具箱”里都有什么?

2021-04-08 08:54:21 來源：中國網科學

工業(yè)人工智能與工業(yè)互聯(lián)網

2020年國家密集部署“新基建”政策,將人工智能與5G、工業(yè)互聯(lián)網、數(shù)據(jù)中心等七大領域共同列為“新基建”的政策范疇。工業(yè)互聯(lián)網成為激活我國工業(yè)高質量發(fā)展的源動力。

2020年3月20日,工信部發(fā)布了20項措施推動工業(yè)互聯(lián)網加速發(fā)展,將“加快新型基礎設施建設”作為首要任務,目標于2025年基本形成具有競爭力的基礎設施和產業(yè)體系。據(jù)賽迪顧問統(tǒng)計預測,未來三年工業(yè)互聯(lián)網市場將保持每年14%的增長率,將形成萬億級市場規(guī)模。

自2017年以來,工業(yè)互聯(lián)網在政策層面之所以“炙手可熱”,因為中國制造業(yè)已經到了不得不轉型升級的歷史關口。500強的利潤率已從2010年5%的高位,跌到了近年的2%左右。隨著近年來人口紅利的消失,人力成本的上漲,廉價勞動力已不再是中國工業(yè)的競爭力,以工業(yè)互聯(lián)網、工業(yè)人工智能等為代表新技術就成了被寄予厚望的突破口。

然而,工業(yè)互聯(lián)網產業(yè)卻可以用“冰火兩重天”“雷聲大雨點小”來形容。2020年上半年,青桐資本的一份調研數(shù)據(jù)顯示,目前工業(yè)互聯(lián)網方案商的收入規(guī)模在1000-3000萬區(qū)間的占53.3%;1億規(guī)模以上的僅占20%。

一方面是政府、工業(yè)互聯(lián)網平臺的熱情高漲,另一方面卻是工業(yè)企業(yè)的躊躇觀望。

工業(yè)互聯(lián)網“落地難”最主要的原因在于:行業(yè)應用太少,尤其是缺乏直擊痛點的應用。不同行業(yè)之間“隔行如隔山”,甚至不同的企業(yè)之間的需求都千差萬別,不存在一個包打天下的通用平臺。

是不是工業(yè)互聯(lián)網熱潮注定是一場飄在空中的泡沫?是不是工業(yè)互聯(lián)網在“千企千面”面前注定無解?在“新基建”時代的機遇面前,工業(yè)互聯(lián)網如何真正從概念走向落地?

面對這份時代給出的“考題”,登上《人民日報》頭版的天澤智云給出了自己的高分“答卷”。它是騰訊、思科、富士康、微軟、等工業(yè)互聯(lián)網領軍行業(yè)的合作伙伴與供應商,獲得2020年北京市專精特新企業(yè)以及中關村瞪羚企業(yè)稱號。

雖然是一家成立才四年的創(chuàng)業(yè)公司,天澤智云卻站在一位工業(yè)前沿技術領域先鋒的肩膀上,傳承了它20年在幾十個行業(yè)、100家世界知名企業(yè)工業(yè)智能化領域的成功經驗。將這些經驗智慧、技術提煉成了賦能每一家工業(yè)企業(yè)的“內功心法”。

當絕大部分工業(yè)互聯(lián)網平臺都停留在“設備互聯(lián)、數(shù)據(jù)上云”層面,它卻清醒地認識到工業(yè)互聯(lián)不是終點,工業(yè)智能化才是最終目的。當很多平臺迷信于機器學習等“高大上”的人工智能技術,而它卻深信不能拿著錘子找釘子,只要能解決客戶痛點的技術就是適用的技術。

當整個工業(yè)互聯(lián)網領域都在被數(shù)據(jù)孤島、場景碎片化、知識壁壘所困,它卻遵循“工欲善其事,必先利其器”的思路,通過打造工業(yè)智能基建系統(tǒng),實現(xiàn)快速流程化、標準化、系統(tǒng)性地為客戶交付可持續(xù)傳承的工業(yè)智能解決方案,在風電、鋼鐵、煙草、機加工、軌交、化工等行業(yè)深耕落地應用。

工業(yè)和信息化部于2017年發(fā)布的《深化“互聯(lián)網+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網的指導意見》,提出到2025年,形成3—5家具有國際競爭力的工業(yè)互聯(lián)網平臺,實現(xiàn)百萬工業(yè)APP培育以及百萬企業(yè)上云。

在這樣一個國家級戰(zhàn)略中,天澤智云要扮演一個什么樣的角色?CEO孫昕認為,百萬工業(yè)APP背后是百萬工業(yè)場景中的痛點,是中國從制造大國邁向制造強國要解決的關鍵問題。重點不是“百萬”,甚至不是“APP”,而是能持續(xù)解決問題的專業(yè)知識和能力。

這是天澤智云賦予自己的使命,為百萬工業(yè)APP的開發(fā)者提供工業(yè)界的GitHub,即無限接近完善的一套集成的開發(fā)工具,將跨領域人才的專業(yè)知識和能力匯聚并沉淀積累為可傳承的資產,賦能工業(yè)企業(yè)工程化地化解工業(yè)智能化落地應用的挑戰(zhàn),讓成千上萬智能化場景的進程加速。

天澤智云“工業(yè)界GitHub工具箱”里都有什么?

智能化并不是只有大量的數(shù)據(jù)或者做到了自動化控制就能實現(xiàn),而是要搭建一個從數(shù)據(jù)采集到知識沉淀再到動作執(zhí)行的閉環(huán)系統(tǒng),更重要的是兼具工程化能力和效率。根據(jù)這樣的思路,天澤智云把“模力工場”抽象為三層結構,分別對應三套工具:

工業(yè)物聯(lián)與邊緣計算系統(tǒng)EdgePro—實現(xiàn)高低頻混合數(shù)據(jù)采集與處理,端邊云協(xié)同及模型一鍵部署;

工業(yè)大數(shù)據(jù)服務中臺CyberDataHub—實現(xiàn)多源異構數(shù)據(jù)集成、體系化的數(shù)據(jù)資產管理與服務;

工業(yè)智能模型研發(fā)平臺CyberCube—工業(yè)智能建模與分析,工業(yè)智能模型全生命周期管理。

區(qū)別于通用性設備的接入和數(shù)據(jù)獲取,只考慮工業(yè)設備的特點,也不具備深入理解工業(yè)領域數(shù)據(jù)的特點,天澤智云堅持要做自己的邊緣計算硬件和數(shù)據(jù)采集管理系統(tǒng),不是與客戶搶奪數(shù)據(jù)資產,而是為了確保數(shù)據(jù)質量。

技術研發(fā)VP金超用了一個形象的比喻:“這就跟做壽司一樣,要自己去魚市看魚,好的廚子也要是懂魚的人,能判斷出食材新鮮的程度。我們也一樣,有這樣的能力,才能保證最終交付的東西可以滿足客戶需求。”

天澤智云的EdgePro能夠不被國外廠商的壟斷所限制,通過靈活的外加傳感器等方式,實現(xiàn)高價值數(shù)據(jù)的獲取,結合邊緣計算提升數(shù)據(jù)質量,支撐實現(xiàn)工業(yè)智能化的業(yè)務目標。

在與某國內3C加工巨頭合作的過程中,針對上百臺不同種類不同型號的設備,獲取振動、聲音等高頻數(shù)據(jù),并進行實時處理,EdgePro的工程化能力輕松實現(xiàn)5步快速接入:硬件連線—添加設備—關聯(lián)測點—配置策略—獲取數(shù)據(jù),將物聯(lián)數(shù)采的效率提升了4倍。

設備數(shù)據(jù)采集上來之后,還需要經過一個十分重要的過程,那就是數(shù)據(jù)的匯集與管理。因為工業(yè)數(shù)據(jù)來源于多個系統(tǒng),也包括大量第三方外部系統(tǒng)數(shù)據(jù),“碎片化”問題嚴重,所以在數(shù)據(jù)可進行分析建模之前,需要對大量的原始數(shù)據(jù)進行集成、降噪、對齊、去重等預處理,還要對數(shù)據(jù)資產進行質量校驗、分層體系化存儲管理。

工業(yè)大數(shù)據(jù)服務中臺CyberDataHub,凝結了天澤智云自成立以來,交付近百個工業(yè)智能化項目經驗,同時結合全球領先的工業(yè)智能理念和方法論,以及對工業(yè)大數(shù)據(jù)3B(Bad Quality、Broken、Background)特點的深刻理解。

其中,對于工業(yè)領域尤為重要的數(shù)據(jù)質量的管理,是其他產品所不具備的功能。“不僅僅能告訴你數(shù)據(jù)采集上來了,你能看到它什么樣,還能告訴你這個數(shù)據(jù)有什么問題。你的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)有什么問題,保證采集到的數(shù)據(jù)是能用的。”金超表示。

CyberDataHub幫用戶探究數(shù)據(jù)質量背后可能的問題來源,比如發(fā)現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)異常之后,天澤智云正在申請的專利能夠判斷這是由電磁干擾造成的、還是電源不穩(wěn)定,可以直接指導數(shù)據(jù)采集如何更加科學、精確。

致力于打破工業(yè)制造經驗認知孤島的工業(yè)智能模型研發(fā)平臺CyberCube,堪稱天澤智云的獨門絕技殺手锏。

早在IMS的時候,金超就曾經想在內部推動一個名為Project Excellence的項目,把IMS十多年來獨有的一些案例、方法固化成為領域算子和行業(yè)模版,將建立模型的流程固化為通用工具。

然而,產品化在高校內部很難落地,“因為它不以規(guī)?；癁閷?不會想到要把研究的脈絡、創(chuàng)新的方法沉淀下來,對于學生來說,最迫切的問題是如何能畢業(yè)”,而不是把這套體系傳承下去。

到了天澤智云這樣一家商業(yè)化公司之后,金超終于有機會大展拳腳。將他在數(shù)十個工業(yè)項目中遇到的真實需求,挖掘其建模價值,再集成IMS 20年來積累的工業(yè)智能建模的專業(yè)經驗,通過“數(shù)據(jù)清洗——標簽生成——機理特征提取——場景化模型訓練”四個步驟,降低企業(yè)的建模門檻,提升模型質量。

經過四年項目實踐和十幾輪迭代,天澤智云打磨出端到端的、覆蓋工業(yè)智能全流程的算法工具包、數(shù)千個模型,以及20多個行業(yè)模板,瞄準解決工業(yè)用戶在設備運維、良率提升、與節(jié)能降耗方面的痛點,覆蓋工業(yè)領域多個行業(yè)。

早在2017年,這套工業(yè)智能分析與建模的概念就面向市場進行了發(fā)布,受到了工業(yè)界的高度評價。

CyberCube在很大程度上降低了工業(yè)智能分析的門檻,為企業(yè)跨部門的不同角色,如數(shù)據(jù)科學家、軟件工程師、IT運維人員等提供統(tǒng)一的工具平臺和運行管理環(huán)境,提升模型的研發(fā)效率、降低模型維護與管理成本。

工業(yè)基因與工程基因結合,模型驅動的工業(yè)人工智能平臺

隨著越來越多智能化項目的交付,天澤智云發(fā)現(xiàn)隨著智能資產的積累,模型的研發(fā)效率固然重要,但流程、自動化和跨團隊協(xié)作則更加重要?；谶@樣的認知和實踐,借鑒孫昕在IBM時推行的DevOps理念,天澤智云構建了完整的跨領域、跨部門、跨階段、跨環(huán)境的工業(yè)人工智能體系,從數(shù)據(jù)的采集與管理,到算法的設計、探索、驗證,以及監(jiān)控和部署,將模力工場進一步升級為的以模型為驅動的工業(yè)人工智能平臺。

初期目標是為了大幅提升工業(yè)AI應用的開發(fā)效率。

比如,工況分割是工業(yè)領域大數(shù)據(jù)分析的第一步,目的是要把設備在不同運行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)分割出來,做有針對性的信號處理與特征提取,只有先做好工況分割,才能進行下一步的處理和分析。

在過去,工況分割主要靠工程人員利用經驗知識來實現(xiàn),天澤智云則開發(fā)一整套工況自動切割的方法,沉淀在了EdgePro和CyberCube里面,成為組件,提升數(shù)據(jù)預處理的效率;CyberDataHub通過可視化方式幫助開發(fā)者快速驗證數(shù)據(jù)質量,整個數(shù)據(jù)分析與模型開發(fā)過程得到大幅提升。

再比如,在算法開發(fā)這一過程中,利用AutoML、異常檢測包等工具開發(fā)工業(yè)AI算法與模型,能夠縮短70%以上的模型開發(fā)時間。與此同時,模力工場減少了95%代碼量,可以通過拖拉拽式進行可視化建模。

“CyberCube不只是開發(fā)工具,還把這些積累都變成資產庫,變成了一個將來驅動商業(yè)變革的算法交易市場。”孫昕如此看待CyberCube的戰(zhàn)略意義。

早在CyberCube的概念剛成型的時候,騰訊就看中了天澤智云這一整套“建模、管模、用模”的能力,認為這將是工業(yè)互聯(lián)網的核心組成部分,也是團隊遍尋中國科技圈找到的唯一一家深諳工業(yè)人工智能專業(yè)領域知識,并且具備全面能力的企業(yè)。

于是,騰訊與天澤智云展開合作,先將它的幾套工具組件接入自己的工業(yè)云平臺。然后雙方以此為杠桿,在智慧城市、智慧產業(yè)戰(zhàn)略中快速賦能更多的行業(yè),撬動更多工業(yè)生態(tài),沉淀更多工業(yè)數(shù)據(jù)資產,在此基礎上挖掘各種商業(yè)模式的可能性。騰訊工業(yè)互聯(lián)網平臺WeMake于2020年底入選工信部工業(yè)互聯(lián)網雙跨平臺清單,也是在與天澤智云的專業(yè)能力整合基礎之上所收獲的成果。

如今,模力工場立足于解決工業(yè)行業(yè)客戶的共性關鍵問題,積累并提煉了大量具備強通用性的算法,也已沉淀了豐富的場景化核心技術,包括機理與數(shù)據(jù)驅動融合建模、領域特征增強、深度模型輕量化邊緣部署等。這成為其本身的“工業(yè)基因”。

此外,作為以模型為驅動的工業(yè)人工智能平臺也兼具“工程基因”。得益于孫昕和團隊當年作為首批專家將全球領先的軟件工程落地中國的親歷經驗,模力工場融入了大量系統(tǒng)工程和軟件工程的技術理念,將工業(yè)知識、軟件工具進行標準化和規(guī)范化,能夠以低成本經濟化的方式交付高效的業(yè)務成果。

工程思維對于制造業(yè)非常之關鍵。V-Model是典型的系統(tǒng)工程的開發(fā)模型,除開軟件工程本身,對于機器、系統(tǒng)的開發(fā)也同樣適用。甚至,如孫昕的解讀,一個工業(yè)產品的全生命周期也可以套用V模型的思維框架。

一個工業(yè)產品比如生產設備,從設計研發(fā)到生產制造所用時間少則幾個月,多則幾年,然而都抵不過該設備自被制造出來后投入運行的生命周期時長。針對設備運行的狀態(tài)管理與運營維護,周期往往長達數(shù)十年。模力工場從設備的運維數(shù)據(jù)入手,將預測性維護作為核心的落地場景之一,并逐步拓展至工藝優(yōu)化和能耗優(yōu)化等應用場景。

經過數(shù)十個項目的磨礪,模力工場積累了大量具備強行業(yè)屬性/功能的算法模板,能夠極大地提升模型的復用效率,助力工業(yè)智能模型高效生成、讓跨行業(yè)應用快速落地。將工業(yè)AI落地全過程的時間縮短65%,人力減少70%。這些模型持續(xù)積累、迭代成長,成為模力工場中最具價值的資產。

天澤智云懷抱著一種開放且開發(fā)中立的態(tài)度,可以把核心能力“嵌入”任何一個工業(yè)互聯(lián)網平臺中去服務最終用戶。對于具體客戶而言,模力工場既可以選擇把這些工具部署在自有服務器上,可以部署在私有云上,甚至部署在其他工業(yè)互聯(lián)網平臺上。

不僅如此,客戶完全可以根據(jù)需求和成熟度來選擇適合自己的工具。

“如果一個企業(yè)已經有研發(fā)能力,需要一個平臺來支撐從數(shù)據(jù)管理、分析到模型的開發(fā)、部署、管理能力,那么天澤智云模力工場的全套產品會是它的最佳選項;如果一所科研院所更關注研發(fā)體系,CyberCube就可以滿足它的需求;如果一家企業(yè)未來準備建設自己的研發(fā)能力,目前先做數(shù)據(jù)匯總或數(shù)據(jù)互聯(lián),那么CyberDataHub或EdgePro也能夠匹配它的階段性需求。”孫昕表示。

相比于市面上大部分工業(yè)互聯(lián)網平臺的“整體解決方案”,可以按需點菜的“模力工場”更適合企業(yè)的個性化需求。而對于航空航天、汽車制造、精密電子等信息化程度、管理成熟度已經足夠高的行業(yè),在進一步向智能化升級的過程中,引入一整套“模力工場”無疑將會事半功倍。

長期目標寄托了為國家搶占下一代工業(yè)軟件制高點的愿景,“模力工場”將幫助那些有能力構建愿景、有研發(fā)能力的組織,在智能化過程中不再受制于人,不再落后于一些歐美廠商,使中國工業(yè)在邁向高質量發(fā)展的進程中完全做到自主可控。（張銘陽）

標簽：天澤智云工業(yè) 人工智能