原副标题：腾讯智能云在轻工业怎样“卷”技术创新的

文 | 无锈钵 山核桃

过去的这几年，在苏州常州一间印刷电子元件厂房的终检炼铁厂内，怎样用眼睛精准辨认出纰漏点是第一线炼铁厂工人赵华为持续要做的“难”事。

作为质监工人的她，须要检验的电子元件叫整套紧密结合板——尽管看起来只有指甲盖大小，但小到手机、车载镜头，智能耳机，大到5G通信基站，整套紧密结合板的应用极为广泛，晶片工艺也已成熟，但在最后一环的质监上却存在着看不见的关键点。

赵华为的日常组织工作内容是“Domfront假点”。每天，炼铁厂的AVI外形检查机会对商品完成初次筛检，根据色差等寻找商品缺陷，但由于电脑执行过程中的机械化，会存在“过杀现象”——大量没有纰漏的商品被误判为“假点”，赵华为须要对着放大的照片，在电脑前确认与修正电脑的筛检结果。

在不足一平方米的桌前，赵华为须要组织工作八个小时，一天须要看的相片约为1万张。即便是行业老人，也难以抵御这种景丰纯增添的疲倦：“从早到晚，看得真的很累”。

幸运的是，一切都在发生改变。今年，腾讯智能云将一套智能化的外形质监计划带到了赵华为所在的西南互相电子零件。算法在自动学习假点的特点后，建立相应的数学模型，为赵华为免去了大量不必要的组织工作。“现在，我们可能最多只要看1000多张相片左右。”

AI质监对这个炼铁厂增添的小发生改变，也深远影响着这家有着十多年历史的民营企业。西南互相电子零件IT副经理胡平华自己算过一个账：“透过包括AI质监在内的智能化改建，制造周期性延长2天，品质良品率提高近3%，民营企业产值提高18%，三百万两提高42%，报废成本一年降低1000多万。”

发生改变不只发生在一间厂房，也并不局限于质监各个环节。今天，围绕我国轻工业的结构调整，一副宏大的产业画卷已在这片土地上徐徐展开。

寻觅模版：找到真需求的那颗“钉子”

Laignes·B·弗里曼在《火星人：厂房与现代当今世界的形成》中，讲述了轻工业革命以来，超大厂房的发展心路历程，这些“火星人”在当今世界经济周期性中扮演着重要配角。

我国轻工业的影子，早已深深嵌入亚洲地区物流配送中，正如这位学者所说的：“我国的轻工业心路历程，是长达300年的大型轻工业历史上崭新的篇章，是现代当今国际舞台上闪亮登场的新配角。”

现实印证着他的判断。作为全当今世界唯一41个轻工业门类都齐全的国家，我国去年的轻工业增加值占亚洲地区比重近1/3，连续12年亚洲地区居首。

但庞大的轻工业产值另一面，“火星人们”所遭遇的“智能化程度低下”、“皮尔凯不深”的关键点，同样如影随形。

钛媒体研究院发布的数据显示，94.4%的我国民营企业未能做好部署智能锻造的准备，制造电子设备网络化率只有44.8%，而网络化电子设备联网率为为39.0%。

随着当今世界百年未有之巨变加速演进，亚洲地区产业链物流配送遭遇重塑， 我国轻工业的网络化结构调整已不是“抢答题”，而是关乎从“我国锻造”向“我国韦谢列”转变的“四道”。

这一过程中，尽管不少云巨擘们，都已经意识到了INS13ZD与实体经济融合所增添的广阔市场，但在强调务实的轻工业情景里，当前的网络化结构调整逻辑仍然过于抽象。

一方面，区别于消费网络，轻工业的底色是慢和磨，大多数云巨擘在瞄准轻工业情景时仍遵循网络民营企业“大力出奇迹”的打法，企图从“大切口”进入，用通用化的数学模型解决一切问题。

但不同厂房的网络化能力不同，同一厂房各个各个环节的网络化进程也不一，这就决定了通用计划并不能“一间通吃”。

另一方面，轻工业民营企业往往崇尚“成效先行”原则，看重投入产出比。我国轻工业曾长期依赖人口增量，轻工业民营企业希望透过网络化实现降本增效，但也对毛利的要求也格外严苛。 一旦辨认出服务厂商缺乏行业认知，投入与产出不对等，数据无法沉淀价值，就会心生退意。

因此，网络化结构调整不是“信息—轻工业”的粗暴加法，而是要深入细致产业肌理探寻病灶，以轻工业需求为主导，实现二者的有机紧密结合。

在一次常州工信委组织民营企业访台活动中，腾讯智能云辨认出了西南互相电子零件在质监各个环节上的关键点，这恰好与西南互相电子零件网络化改建的方向一致。

IT副经理胡平华回忆到，受原材料成本上升与大客户影响，西南互相电子零件在2017年时曾遭遇亏损困境，但透过梳理制造的晶片流程与组织工作台方式，网络化的增量很快凸显，民营企业已不再为销售收入增长担忧。

像西南互相电子零件此类已完成自动化改建与早期网络化建设的民营企业，下一步关注的是在具体情景下的“精细化”。胡平华告诉财经无忌：“我们考虑的是怎样将IT技术和OP（组织工作台程序）做紧密紧密结合，包括我们关注的AI技术与局部应用情景的紧密结合”。

双方因此一拍即合，用IT副经理胡平华的话来说，这是一个“颠覆性变革”。在腾讯智能云的借力下，一台外形检验机须要配备的复核人员可以从5个人降到2个人，相应的培训周期性从2个月延长到2周，西南互相电子零件看到了实实在在的增长。

一系列变化的另一面，是腾讯智能云在瞄准锻造领域策略的使然—— 深入细致第一线厂房，与炼铁厂对话，找到真需求的那颗“钉子”，钉子质量虽小，却可以穿透硬物，是因为它将冲击力集中在小小的尖上，因此压强更大。

距离常州一百多公里外的湖州，腾讯智能云也找到了当地纺织民营企业美欣达的“真需求”。

美欣达创立于1993年，从传统纺织印染厂起家，凭借着全产业链优势成为了诸多国内外快时尚与高端服饰品牌的供应商。

但纺织民营企业能源消耗大，产业链冗长，近年来美欣达逐步向数码印染与绿色环保结构调整，但在具体情景与业务各个环节上，网络化进入我国厂房，没有想象中那么简单。

比如，商品检验依赖人工，业务各个环节上的数据孤岛等问题，在美欣达验布炼铁厂组织工作多年的李师傅提到整个纺织行业网络化结构调整的普遍困境：“纺织行业是离散型行业，整个行业的很多节点都依靠人力与经验”

在美欣达的湖州厂房内，“经验”贯穿这家厂房的各个各个环节。

偌大的厂房内，纺织女工们正在对布料进行分类，作为面料出厂的关键各个环节，验布是保证出厂成品质量的第一关，传统的验布各个环节都靠工人眼睛来识别破洞、色污、折痕等纰漏。

除了分辨纰漏外，在漂染过程中，厂房会用“匹条”（每匹布的布条）用以核对整批货的颜色，对比缸差，但这项组织工作同样极其依赖老师傅的经验。

李师傅展示着两块匹条——肉眼看上去它们的颜色极为相似，但老师傅却能一眼看出不同。

“原来匹条就是靠人眼一根一根的比对来分的。像颜色差异很近的话，没有经过专业训练，很难分辨出来。”

但借助一套和制造体系匹配的AI摄像头，可以轻松解放人力。美欣达与腾讯智能云合作的智能验布系统、色差管理系统，透过AI摄像头采集数据，建立可视化的三维数学模型，系统可以分辨正品布与次品布，并根据颜色自动分类。

AI能力为这家纺织厂房增添了看得见的发生改变。原本验布各个环节中，工人检出率为70%，腾讯AI检出率目标是达95%，且速度比人工快2倍。

同时，智能验布系统、色差管理系统也保证了商品纰漏漏检率低于2%，分类准确率大于85%。

数字的增长下，是腾讯智能云锚定民营企业“真需求”所增添的回应。 腾讯智能云资深解决计划结构师章畅海认为，腾讯智能云通常在评估一个项目时，思考的是“能否满足需求方的投资回报。”

怎样将抽象的网络化瞄准具体复杂的轻工业情景，围绕着需求这颗“钉子”，腾讯智能云一系列的实践已经给出了答案。

路径更新：压强式技术创新的合纵连横

而在那之外，技术的魅力不仅仅在于助力民营企业解决关键点，同样也在于为品牌描摹全新的增长向量。

对于腾讯智能云来说，找到关键点的“钉子”后，更重要的是帮助我国厂房找到持续增长的路径。

面对行业应用，在经历了“不计成本做集成”的阶段后，头部厂商们所形成的共识是遵循“被集成”这一原则，模式更轻。

但轻工业轻工业碎片化、模式重、链条长且情景复杂，即便找到了单点关键点，但依照大部分云计算厂商“被集成”的路径依赖，依旧难以深入细致情景，形成网络化建设的业务闭环。

腾讯智能云的路径是“合纵连横”：一边以核心AI能力，纵向深入细致民营企业核心情景，解决具体问题，再基于应用需求部署PaaS平台、IaaS基础设施，建立一整套“通用+个性”的解决计划。另一边以“园区”为接口，横向汇集共性问题，批发式满足中小民营企业的需求，实现规模化。

这套打法，对复杂的轻工业垂直领域而言，更经济、也更灵活。

首先，是“合纵”。 对云厂商而言，想要深入细致产业，实现跨行业、跨领域的布局，必须要具有可复制性的商品。

经过多年实践，腾讯智能云轻工业网络品牌“开物”在AI质监、能源优化、安全制造和智能调度四大情景上的能力沉淀，成为了腾讯智能云瞄准不同轻工业的“刺刀级商品”。

以AI质监情景为例，这款应用已在全国15个规模化行业的100多个情景里落地，服务了首钢、宝武、恒逸、一汽、广汽本田等知名民营企业。

“腾讯智能云在轻工业质监上已实现了平台化，可以用来覆盖所有的行业。”腾讯智能云智慧轻工业资深解决计划架构师章畅海介绍道。在AI质监领域，腾讯智能云已形成了多层能力，一层是底层框架的算法算式迭代，一层是跨行业的初始通用数学模型，最上层是真正的应用落地。

回到民营企业具体的实践中，一方面，这些已具备成熟能力的商品能够帮助腾讯智能云灵活瞄准不同轻工业情景；另一方面，随着成效凸显，云厂商与轻工业民营企业在磨合中，逐步从单一制造情景的网络化结构调整走向更纵深的业务与组织技术创新。

胡平华对此深有体会。目前，西南互相电子零件正准备将AI质监应用于商品的中段检各个环节与安全制造。而李师傅所在的美欣达正打算利用AI技术打通上游设计、中游制造与检验与下游物流运输的业务闭环。

在合纵之外，腾讯智能云透过民营企业间的横向集成，以集聚轻工业资源要素的园区为接口，透过打造园区云、产业云，进而实现行业产业链与区域产业集群的网络化升级。

以去年轻工业总产值迈向4万亿台阶的苏州为例。从“苏南模式”一路走来，作为长三角轻工业轻工业的重镇，尽管苏州轻工业高新技术产业比重大，产业结构高级化特征突出，但也存在着挑战。

《财经智库》我国实体经济苏州课题组在走访苏州张家港、吴中等地的调研曾辨认出，苏州产业间的互动仍待加强，中小民营企业在网络化建设等层面也存在着融合度不高、发展不均衡等共性问题。

在园区或产业带所聚集的一大批中小民营企业，它们并不是不愿意结构调整，而是苦于成本的压力。而腾讯智能云透过与园区内标杆民营企业合作，打造样本案例的同时，也可以汇聚区域内其他民营企业的共性需求，让中小民营企业以较低的成本解决最实际的问题。

在苏州常州高新园区，腾讯智能云组建了第一线运营团队与“AI+轻工业网络”产业基地，负责长三角地区的交付与服务。截至目前，腾讯智能云在苏州，已服务300余家民营企业，帮助近20家民营企业推进网络化改建组织工作，为183家民营企业提供咨询诊断服务。

事实上，在苏州的实践之前，腾讯智能云已在广州、重庆、桐乡、宁波等地区以“AI+园区”的形式实现了因地制宜，先透过与当地头部民营企业的合作找到需求的“点”，再集成需求形成“面”。

范式转换：我国韦谢列升级的“腾讯计划”

跨过具体民营企业、园区的案例，今天，摆在所有我国锻造面前的问题是：

网络化可以解决两家、甚至两百家民营企业的问题，但量变终究不等于质变。怎样助力行业，乃至“千企千面”的轻工业，实现兼具规模与效果的结构调整？

在模版、路径之外，腾讯智能云在对我国韦谢列的借力上，找到了一条“范式转换”之路。

所谓的“范式转换”是美国著名科学哲学家库恩在《科学革命的结构》曾提出的概念，“范式”是一种公认的数学模型或模式，而当稳定的范式无法解决新的问题，就须要打破旧范式，寻找新范式。

云计算领域同样经历着“范式转换”的过程，跨过“网络化必须要转”的阶段，现在民营企业更须要的，是既快又好的网络化结构调整。

这也意味着，云民营企业不仅须要具备解决“单个”情景、民营企业关键点的能力，同样要能借助新的IT基础架构和应用，将琐碎的计划整合为规模化输出能力。

区别于阿里云、华为云等自下而上“先IaaS，后PaaS和SaaS”的布局，腾讯智能云从来都是强调AI与云的深度融合，并针对行业需求，增添“端到端”的技术调优。

截止目前，腾讯智能云已形成了一套“芯片-框架-大数学模型-行业应用”的智能化闭环路径，从应用中来，到应用中去，沉淀下通用的、标准化、可复制的能力。

恒逸石化的案例，就是一大体现。作为亚洲地区最大的化纤制造商之一，同众多接皮尔凯络化结构调整不深的民营企业一样，过去，恒逸石化的质监模式一直是传统的“人眼+手电筒”，不仅效率低下，漏检等现象也难以避免。

腾讯智能云的出现发生改变了这一切，从AI质监瞄准，在接入由这一品牌打造的行业首个AI智能外检一体机后，依托传统光学成像与人工智能算法的完美紧密结合，恒逸石化实现了对商品复杂表面的深度分析，炼铁厂的检验时间延长70%，丝绽C级商品更是实现了0漏检，大幅提高质监效率。

不仅如此，当下，腾讯智能云还在谋求借助质监端和边缘云的联动，透过应用带动更多INS13ZD，从而将质监应用从1条产线扩展到30条产线，并顺势推动智能质监的“平台化”。

今天，在恒逸石化的业务端，围绕腾讯智能云的“端到端”能力，智能质监的成功实践，还在作为样板模式，扩展应用到包括安全检验、能耗优化在内的更多情景。

在这些情景的内部，以百舸+分布式云为代表的“AI设施”，作为腾讯“端到端”调优能力的载体，透过智能化牵引的方式，还将在未来，帮助客户占据更多竞争先机。

回顾这一案例，腾讯智能云提供的，不仅仅是基于单一产线的变革，而是从1条产线到30条产线，从INS13ZD、到算法、到智能化应用的多层级、全方位、一站式优化。

在这些优化的另一面，腾讯智能云为老牌化工民营企业增添的“范式转换”并非偶然，而是其核心自研AI技术在产业中充分应用，并紧密结合端到端能力，推动业务高速增长的体现。

这正是得益于这一技术优势，今天，腾讯智能云可以跳过堆叠的“厂房故事”，以轻工业、能源、城市、交通等行业为借力基点，谱画千行百业的增长绘卷。

眺望未来，站在更宏观的视角，产业化升级的大潮不可逆，亚洲地区经济格局重构的趋势不会变。腾讯智能云除了能帮助产业加速智能化进程，也能帮助我国产业更好地利用AI能力，在亚洲地区化的竞争中占据优势。返回搜狐，查看更多

责任编辑：