当地的中小企业将网络、传感器、智能设备、生产装备连接一体 , 所有生产线上的人员、仪器、材料、零部件也都能在系统中“可见” 。
换句话说 , 整个经开区的工业都被搬到了网上 。
而通过调用平台AI大脑的资源 , 各个企业都能实时监测工厂的安全生产、能源消耗、人员流动、设备管理等情况 。
比如说 , 通过AI视觉识别 , 在一些特殊的生产车间 , 监管设备能立刻检测到没有按规定消除静电的人员 , 并闪烁红灯发出示警 , 让生产工人的操作行为保持安全规范 。
又比方说 , 过去有的工厂安全生产依靠人工巡检 , 巡检人员要一直在流水线上来回检查 , 每天运动步数都在两万步以上 , 时刻绷紧了神经 。
现在AI接管了巡检这一块工作 , 人力可以被用到更有价值的地方 。 而且AI可以根据监控学习 , 提供一些生产环境的优化方案 。
贵州一家包装材料公司在今年5月接入平台 , 通过AI学习提供的解决方案 , 调节工厂里的能耗和设备运转情况 , 已经节约了10万块的电费 。
随着百度开物工业互联网平台的搭建 , 贵阳还精准解决老工业区的一大痛点——设备维修 。
今天的中国工厂里 , 制造装备和仪器仍然有很多舶来物 , 最典型的就是数控机床 。 这些关键设备一旦发生故障 , 就只能找对应的外国公司寻求维修 , 遇到要更换零部件 , 修理时间动辄以月计算 。
机器坏了没法开工 , 对生产影响很大 , 有时候会决定一个企业的生死 , 而这种情况在贵阳的老厂区太常见了 。
当地一位工程师表示 , “很多公司没有专业团队 , 不少工业企业要高薪聘请工程师 , 或者联系设备厂家、在外省寻找专业维修团队” 。
当地一名工程师在维修设备
接入了开物工业互联网后 , 工厂设备出现问题可以即时被检测到 , 并马上在平台合作公司里匹配对口的维修服务 。
这相当于在国内又形成一个工业互联网的生态链 , 将群智群力、专业优势连为一个有机整体 。
按规划 , 百度可能复制贵州这里的经验 , 继续在重庆、苏州、泉州、桐乡、广州等区域广泛落地 , AI带来的效率优势已经渐渐体现了出来 。
未来 , 人类目光所及 , 信号所覆盖 , 电流所连接之处 , 都会是AI的试验场 。
在11月24日 , 《人民日报》刊发的高层署名文章里 , 提出:
“要调整优化科技结构 , 真正形成以企业为主体的创新体制 , 发挥大企业引领支撑作用 , 支持中小企业成为创新重要发源地 , 加强创新领域国际合作 。 ”
二战之后 , 开启工业化进程的国家不少 , 但真正能跨过中等收入陷阱、跻身发达国家地区的只有韩国、新加坡、
在中国的经济体系里 , 处于半现代化、低效和过时的部分还有很多 。 能否成功跨越中等收入陷阱 , 关键是从要素投入驱动 , 转为技术创新驱动 。
我们还需要更多的500强级别的公司 , 带头往前冲 。 我们也需要更多的“小巨人”、“隐形冠军” , 每突破一个关键技术 , 就能在一个细分行业盘活整个产业 。
在这个过程中 , AI化就是最新的现代化 。 加快运用AI的能力 , 大量的民营企业都会是“专精特新”的好苗子 , 成长为支撑中国产业升级的中流砥柱 。
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