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经过 40 多年的发展,中国经济已经由高速发展阶段转入高质量发展阶段。制造业作为实体经济的主体,如何利用新兴科技推动制造业创新,加快产业转型升级步伐,成为中国在全球发展中保持竞争优势的关键。据普华永道预测,到 2030 年 AI 将为全球 GDP 带来 15.7 万亿美元的增长,其中中国市场获益最大,增长将达到 7 万亿美元。埃森哲则指出,到 2035 年 AI 有望将中国的劳动生产率提升 27%。AI 在制造业领域的应用带来 2.7 万亿美元的 GDP 增长,推动制造业年均增速提升 2%,提升率在 15 个行业中位居第 1。

作为全球企业级应用软件的领跑者,德国最大市值公司SAP(思爱普)看到了其中蕴藏的巨大商业价值。面对新一轮的数字化浪潮,SAP 利用 AI、区块链等创新技术,打造数字化创新系统,实现智能生产流程、智能商业模式和智能工作方式,为企业提供智慧化解决方案,支持客户的业务创新。

中国是制造业大国,但制造业在新兴技术上真正的投入还远远不够。根据新一代人工智能研究院对于中国排名前 300 位的智能企业投融资领域的分析,23.4% 的资金投向了消费零售领域,18.3% 投到了自动驾驶。毫无疑问,2C 拿到了最大的投资。但是在制造业占经济主体的中国,制造业拿到的融资却不到 1%。这样的强烈对比也彰显了制造业提升的未来潜力。

SAP 全球高级副总裁、中国总经理李强认为,数字化对实体经济,特别是制造业,将产生深远的影响,人工智能将改变传统制造业的生产流程、商业模式和工作方式。全世界最大的风机制造商维斯塔斯的故事,就是拥抱新技术后,SAP 助力制造业重回高增长的一个成功案例。

维斯塔斯在成为全世界最大的风机制造商之后,向全世界最大的风机运维服务提供商转型。SAP 通过一系列的新技术应用帮助维斯塔斯实现了这个梦想。据 2016 年维斯塔斯财报显示,服务收入已经超过了销售风力发电机的收入。

当 SAP 确定与维斯塔斯合作后,第一件事就是让每一台风机在制造过程中就进行全面的智能化,将大量的传感器分布在风机的每一个部位的核心部件。通过分析经由传感器采集的风机数据,能够及时了解风机运营的状况,由此维斯塔斯可以对风机进行预防性的检修,有助于大幅降低维修成本,避免非故障停机带来的损失。除此以外,维斯塔斯在维修过程中也采用了许多新的科技,如可视化、无人机等来提高效率。

这只是人工智能对于制造业的影响之一。李强认为,除此以外,人工智能对制造业的影响还有智能的生产流程和智能的工作方式两方面。在极客公园 Rebuild2018 科技商业峰会上,SAP 全球高级副总裁、中国总经理李强详细阐述了人工智能对制造业影响的这三个方面,描绘了 AI 技术让制造业重回高增长的美好蓝图,还谈及了 AI 在中国制造业领域的应用现状和未来前景。

以下是在李强 2018 极客公园 Rebuild2018 科技商业峰会上的演讲实录(经过极客公园编辑,略有删减):

看一组数字,今天中国是全世界最大的消费互联网的国家,拥有全球最多的网民,特别是电子商业和移动互联网,中国引领全世界。10 年前中国只占 1%,而今天占到了 42%。移动支付我们是美国的 11 倍。我们在消费互联网取得的非凡成绩刺激了资本和创业者继续向 2C 领域迈进。在这一轮的投资热潮里面,这是一组人工智能研究院对于中国排名前 300 的人工智能投融资的分析。23.4% 的投资投向了消费零售领域,18.3% 投到了自动驾驶。毫无疑问,2C 拿到了最大的投资。但是在制造业占经济主体的中国,我们看到制造业的投入不到 1%,如此大的落差会让我们失去什么样的机会呢?

随着 AI 技术的成熟,行业数字化应用迎来爆发点,将为中国实体经济带来巨大的商业价值。据普华永道预测,到 2030 年 AI 将为全球 GDP 带来 15.7 万亿美元的增长,其中中国市场获益最大,增长将达到 7 万亿美元。埃森哲则指出,到 2035 年 AI 有望将中国的劳动生产率提升 27%。AI 在制造业领域的应用带来 2.7 万亿美元的 GDP 增长,推动制造业年均增速提升 2%,提升率在 15 个行业中位居第 1。因此,实体经济是 AI 在中国最有潜力的应用领域。

制造业经历过不同的阶段,从工业自动化、业务流程自动化到数字化转型,以及到今天谈的智慧企业。我们看到从 1990 年到现在,科技包括工业自动化等等,对于制造业的推动而带来的劳动生产力的改变是非常低的,年均是在 1% 以下,平均在 5/1000,但是未来在人工智能的推动,各项指标会有非常大的提升。比如总的生产率方面改善率高达 5%,人工成本的改善率是以往的 9 倍,物流与运输的成本改善在 11 倍。资金与库存水平的改善是 12 倍,质量 12 倍,按时交货高达 13 倍,人工智能会推动制造业进入指数级增长的时期。

人工智能对于制造业的影响有哪些方面,会带来什么创新和变化呢?主要体现在三个方面:第一个是智能的生产流程,第二是智能的商业模式,第三是智能的工作方式。

智能的生产流程

我们先来看第一个,AI 打造智能的生产流程,让大规模定制变为现实。定制并不困难,如果我们不考虑成本的因素,任何产品都可以满足定制的需求。但是大规模定制讲的是在交货时间没有发生变化,甚至缩短的情况下,在成本没有发生大幅上升的情况下,如何大规模的满足消费者的个性化需求?

这是一个比较案例。右边的视频是宝马 7 系的生产线,汽车工业经历了 100 年的变化,到今天,汽车行业已经是整个制造业水平最高的行业。无论是大规模的自动化控制应用,机器人的应用,还是很多先进的管理经验,比如说零库存生产、供应链管理等等,都是从汽车业开始的。90 年代,汽车行业的 OTD 已经做到了 20 天以内。去年全美的 OTD 平均是 40 天,为什么回升了?因为消费者越来越多的有个性化的需求,他们提出了更高配置的要求,使得 OTD 反而回升了。汽车行业遇到了非常大的瓶颈,如何在流水线大规模生产的情况下,满足消费者的需求。左边是德国某协会的一个设想,在 2036 年,我们能够通过对大规模流水线生产的改变,来实现汽车行业的个性化的定制。但是这个规划是 5 年前的。今天,人工智能让未来提前到来,让我们的畅想变为现实。

另外一个案例是奥迪在在匈牙利的智慧工厂。ACD 跟奥迪一起做了联合创新,首先我们把流水线变成了一个个独立的加工岛,开展智能的模块式生产,不同的加工岛可以任意的组合,来满足不同生产工艺的要求。并且我们大量的使用 AGV 来运输待加工的汽车,这个汽车根据指令,在不同的加工岛之间流动,甚至我们可以通过无人机来投送一些关键的零部件。那这样做的好处是什么?首先我们不需要在单一的产线上只能生产单一的车型,我们可以根据消费者个性化的要求,让这些汽车在不同的加工岛之间,按照设定的个性化的生产工艺的流程,进行组装、进行生产。而这些零部件也可以通过无人机的方式,能够投送到加工岛上。最重要的因素是什么?如此庞大的组合和变化,传统的计算机已经不能够解决了,后台最重要的超级大脑就是人工智能。人工智能让这一切提前到来。

智能的商业模式

我们再来看一下人工智能对于实体经济、对于制造业商业模式带来了很多变化,但是最重要的一点是加速了制造业服务化的转型。什么是服务化转型?为什么需要服务环转型?服务转型最大的特点,首先是服务收入占比会越来越高,盈利能力将能够得到大幅度的提升。当经济下滑,我们很多中国的企业受到这样的影响。当经济下滑的时候,当产品销售出现问题的时候,服务收入是能够大幅的降低经营风险。

我们来看一组数字,今天我们自豪的讲中国是世界上最大的制造业国家,我们在以一个领先的工程机械的领域。右边的例子是中国。中国生产了全世界最多的工程机械,今天我们中国哪怕最领先的行业服务收入占比也只是平均在 15% 左右,盈利能力、抗风险能力完全不可同日而语。另外一个新兴的制造业,风机的制造,全球最大的是维斯塔斯,这个业务开展近十年的时间。我们中国领先的风机制造业平均只有 13.8%,发生了什么,一个新兴的行业如何能够在这么短的时间内,也能够完成制造向服务的转型。

刚才提到维斯塔斯是全世界最大的风机制造业,但是他的战略是要成为全球最大的风力发电运营提供商。怎么做到的?首先解决智能制造的问题,与此同时,对所有出厂的风机大量的安装传感器,让每一台风机智能化。当风机安装在野外的时候能够实时的上载所有的风机运行的数据,同时我们可以通过互联网的方式来监控野外的零部件的库存的管理和供应链的管理。所有的数据上载了以后,人工智能就发挥了最大的作用。我们通过分析能够实时的预测这台风机可能出现故障的时间、位置,以及由此带来的影响是什么。

我们知道电力系统讲究的是稳定,任何一次非故障造成的损失是非常巨大的,那当我们能做到这一点的时候维斯塔斯就开始推出了一个新的商业模式,他告诉用户不需要再花那么多的钱,雇佣那么多的专家,搭建维修的班子,也不用再考虑野外的维修有多么的困难。维斯塔斯可以按照这台机主稳定运行的时间,按时间收费。但这个收费将会远远的低于自行建立维修班子的费用,更重要的是说能够大大的降低非计划停机造成的损失。这就是人工智能在背后发挥的作用,也是人工智能对于制造业的另外一个重大的推动。

智能的工作方式

人工智能已经在很多 C 端发挥了作用,但对于企业,我们怎么让那些企业享受人工智快捷的方式,更好的管理企业,或者是应用他的系统呢?

SAP 有一个解决方案叫做 Copilot,是语音交互系统。这个场景讲的是一家汽车行业的高管,在上班的路上如何跟系统的后台进行对话的。这是一个语音交互的例子,我们再来看另外一个案例,如何快捷的用白板书写的方式,跟系统进行交互。这个场景讲的是一个保险理赔员,会自动把保单调出来。保单上他可以随时的标注,包括加上批注,系统可以把相关的金额调出来,也可以加注其他的内容,比如说如果考虑到其他的损伤,总的赔付是多少,这是另外一个典型的例子。

当然,这一切如果从人工智能本身来讲,应用并不是特别的复杂,但是如果我们能够与后台庞大的系统联系在一起,将会彻底改变企业的应用系统的方式。

最后一个例子是 BASF,这里讲的是他如何利用人工智能来进行客服管理的。客服管理现在非常普遍,很多的呼叫中心已经大规模的应用人工智能了,SAP 跟 BASF 合作的智慧创新,虽然也解决了呼叫中心、语音识别、文字识别等常规的知识库更新和反馈的问题,但是还往前走一步。当那些待处理的客户要求,需要派人去现场解决的时候,人工智能再次发挥了作用,它能够从庞大的知识库中选取有相关技能的员工,根据他到达客户现场的距离,来自动生成派工单位,甚至提醒你使用相关的工具来完成客服的交付。80% 的派工已经通过人工智能来完成,而产生的效率是非常惊人的。想象一下,我们将会节约多少的人工成本,更重要的是说,每一次事故的处理,人工智能也能自动学习,给到下一次事故处理更好的解决建议,这一切就是人工智能今天给我们的不一样,在实体经济,在制造业带来的最大的变化。

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