阿里雲與廣東製造的故事：工程師下車間裝「大腦」

下車間、跑招聘會、新人培訓，這幾乎是阿里雲演算法工程師鄧超日常工作的全部。去年底，他和另一位同事來到廣州，負責組建阿里雲全國工業雲總部的人工智慧團隊。

按照規劃，阿里雲將在原有團隊基礎上招募1000名雲計算和人工智慧工程師，組成廣東研發中心。在工業製造方面，阿里雲將全國工業雲總部定於廣州，計劃深度再造ET工業大腦，目標是服務全國10萬家製造企業。

「這就要求團隊既要懂演算法，又要懂製造業，這樣的跨界人才太難找了」，鄧超說，「下車間學習」就成了解決團隊知識背景單一的最快手段。

通常來說，如果要進入一個新行業新場景，鄧超團隊需要用1個月時間才能完成對工藝知識、業務需求、數據基礎的掌握。「女工程師爬到8米多高的鍋爐上，跟工人師傅了解每一個器件的作用」，這樣的場景鄧超可以列舉很多。

中國換道超車互聯網與工業製造首次握手

現在全球正掀起新一輪科技革命和產業變革，曾經互不相關的互聯網技術與新工業革命歷史性匯期。物聯網、雲計算、大數據和人工智慧技術被證明能夠在生產效率提升、降低成本、提升良品率等方面發揮巨大價值。

一個典型案例是，阿里雲幫助全球規模領先的光伏組件供應商天合光能提升電池片A品率7%，僅次一項預計可提高年利潤數千萬。

中國工程院院長周濟說，中國在互聯網技術，特別是下一代人工智慧上，要比傳統製造強國日本、德國更有優勢。中國的智能製造，在這一次完全有可能實現轉型升級、跨越式發展，真正走到世界前列。

亞洲規模領先、全球前三的阿里雲支撐了阿里巴巴的雙11、國民訂票軟體12306等，構建的ET大腦已經開始在杭州試點調度城市交通資源。4月2日，在2018中國（廣東）數字經濟融合創新大會上，阿里雲總裁胡曉明說：「我們擁有世界領先的互聯網技術，而廣東擁有中國更成熟、更強大的工業製造產業，這種結合將成為『中國智造』創新的火車頭」。

正如胡曉明所言，廣東以佔全國1.9%的土地面積、8%的常住人口，貢獻了超過全國10%的國內生產總值。以2016年數據為例，廣東工業產值佔全國的11 .6%。在《中國工業統計年鑒》公布的主要工業產品產量中，超九成產品廣東都有生產。

胡曉明說，今天阿里雲已經為廣東超過10萬家企業提供服務，這代表了客戶對阿里雲技術的認可。工業會是我們在廣東重要的服務方向，廣東已經成為阿里雲新製造戰略的大本營。

此前，廣東一批製造業骨幹企業已經開始使用阿里雲的雲計算和人工智慧技術，來解決轉型升級過程中的痛點。這份名單包括：珠江啤酒、OPPO、珠江鋼琴、金立、美的等。即便是順德地區的中小工廠也在廣泛使用阿里雲的技術。他們以極低成本搭建了從產品研發、數據管理到工藝製造、生產、排序等核心功能一應俱全的系統，可隨時監控設備狀況。

幾天前，廣東省人民政府發布了關於印發《廣東省深化「互聯網＋先進位造業」發展工業互聯網的實施方案》。實施方案提出，到2020年，在全國率先建成完善的工業互聯網網路基礎設施和產業體系。推動1萬家工業企業運用工業互聯網新技術、新模式實施數字化、網路化、智能化升級，帶動20萬家企業「上雲上平台」。

廣東智造 大象起舞

京信通信、木林森和迪森熱能是鄧超團隊目前正在重點支持的三家企業。

京信通信是全球前三的通信天線廠商，在智能柔性車間、柔性流水線、智能人機協同作業等技術領域一直保持著全球領先。他們曾通過產品數據採集分析，智能壓縮83%的老化測試時間，一年節約電能72萬度。

同阿里雲ET工業大腦團隊合作，他們希望能在調試和測試環節實現突破。因為通信產品的特殊性，這兩個環節佔用了整個生產的大部分時間。包含春節在內，鄧超團隊用了2個月時間完成了ET工業大腦的訓練和適配，模擬模擬中成績喜人：產品調試效率提升了35%～50%。

位於中山的木林森則面臨的另一個難題：如何提升上萬台設備的利用率和產品良品率。木林森是全球規模領先的LED封裝企業，每個月生產500億顆的LED晶元。鄧超說，「如果每個產品有10條數據，那這種千億級別的數據量就已經超越了所有的傳統資料庫能夠承載的負荷。沒有數據基礎，就談不上智能」。

強大的數據存儲和計算能力，這正是雲計算的優勢。在完成前期的車間調研和初步論證後，雙方技術團隊確定了此次攻堅的目標：在生產良品率和設備利用率上尋求提升。

鄧超提到的女工程師爬8米高鍋爐的故事，發生在迪森熱能。迪森熱能是一家集熱能運營服務和熱能設備生產製造的國內上市公司，他們的工業鍋爐為徐福記等知名企業提供了源源不斷的蒸汽熱能。

雙方現在正在利用ET工業大腦實現對鍋爐健康狀況的評估，目標是能夠提前6~12小時發出預警，提前檢查、排除故障。鄧超對這項任務顯得信心滿滿，「我們之前曾幫助盾安新能源打造了風機故障智能預警演算法模型，能夠實現提前3-5天對風機的潛在故障進行預警，準確率達到85%。」

採訪結束後，鄧超匆匆忙忙地離開了辦公室，出發去另一家工廠做調研。「我們首先要是生產工藝師，其次才是人工智慧演算法工程師。」

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