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工业数智化浪潮下的挑战与机遇

工业数字化,是在工业领域基于网络信息技术,推动技术进步、组织变革和效率提升的融合应用模式。20 多年来,我国以电子信息制造业为重点,大力推动一、二、三产业信息化发展,部分重点产业如电子信息制造业、通信业取得较大突破。当前,我国工业数字化产业整体规模持续增加,工业数字化应用持续延伸至数十个国民经济大类中,并催生了平台化设计、智能化制造等新模式和业态。

2021年底,工信部、国家发改委等8部门印发了《“十四五”智能制造发展规划》(下称“规划”),提出了我国智能制造“两步走”战略。预计到2025年,规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化,重点行业骨干企业初步应用智能化;到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化网络化,重点行业骨干企业基本实现智能化。

随着《规划》的出台和“双碳”目标的提出,在劳动力成本上升,消费结构升级,新技术推广等多种因素加持下,我国制造业正加速向数智化方向推进,智造发展已成趋势,人工智能(AI)技术助力下的工业“数字化”将进一步升级为工业“数智化”。

可以预计未来两到三年,在物联网、人工智能、边缘计算、大数据等技术与工业制造等新兴技术的加持下,工业电子领域将迎来大爆发。不过,众多传统工业制造企业仍然面临着多种转型挑战,尤其是企业组织、业务、产品和价值链的复杂性,为制造企业的数智化转型带来诸多障碍。

6月8日,全球电子技术领域知名媒体集团AspenCore联合深圳市新一代信息通信产业集群举办了“2023 国际AIoT生态发展大会”,同期的工业物联网&机器人论坛上进行了主题为《工业数智化浪潮下的挑战与机遇》的圆桌论坛,邀请到来自工业制造领域上下游产业链的行业专家们,同时从机遇和挑战两个角度,分享他们的观点。

由左到右依次是:

刘于苇,电子工程专辑执行主分析(主持人)

杨岳明,磐启微市场总监

赵勇,盛博科技总裁

章异辉,华为新ICT高级专家

王光能,大族机器人CEO

虽然我国近年来在信息化、工业化发展水平上持续上升,但数字化转型仍需加力。之前工信部的数据显示,我国在研发、制造、营销等环节的数字化指标值较高,但在集成互联、智能协同指标值仍较低。这说明制造业数字化改造进展较快,但在网络化、智能化方面的数字化转型进展上,依然较慢。来自各个领域专家所在的公司或行业,都是工业数字化的重要一环,也从各自角度分析了阻碍工业数字化发展的最关键问题。

作为一家专注工业领域无线通信芯片设计的公司,磐启微处于工业数智化领域的中上游。杨岳明认为,“在工业数字化进程中,芯片厂商更多扮演的是助力者的角色,需要更多依靠这些下游合作伙伴或客户、需求方来提供驱动力。” 他说到,芯片厂商主要负责解决数字化过程中的一些具体技术难题,比如传感器需要达到低功耗,数据需要更远距离的传输以及部分控制。

芯片公司看到的工业数字化阻力,主要来自工业场景的碎片化。由于单颗产品价值较小,芯片公司要做很多领域才能形成规模化盈利,但任何一个工业细分领域在杨岳明看来体量都还不够大。以国内水表市场为例,全国一年的量可能只有几千万只,这几千万只给这么多芯片公司分,每家只能分到一点点。

因此杨岳明认为,要能够全面地服务于碎片化的工业市场,需要形成通用的参考方案。这就要依靠芯片厂商的下游,行业类型的方案商、模组厂商以及终端大客户来帮助上游逐步上量。尽管这个上量的过程比较慢,但回报率比消费行业更高,回报周期也比较长。

盛博的定位是一家嵌入式方案公司,在赵勇看来,做应用的企业往往会觉得工业领域太过碎片化,但是作为工业领域的嵌入式方案商要去发现共性。“(工业)里面的技术共性其实非常多,作为一家平台型公司,我们要去找到这些共性并与时俱进。”

赵勇认为,所有工业产品中的最大共性就是可靠性,比如汽车、高铁、飞机的可靠性要求都不一样,要求越高相对的成本也会越高,可以说是个“无底洞”。虽然现在新出现的很多IT技术宣称是颠覆式的,能够用新技术替代旧技术实现更高的效率。“但工业应用不太一样,控制方式的升级虽然能提升效率,但确从另一个角度看工业逻辑控制就是不断重复一个简单的动作,在大量的循环中最重要的仍然是可靠性问题。”

盛博经过多年积累,深刻地了解工业行业的特点,尤其是在推动智能化进程中,方案公司增加与客户之间的粘性非常重要。“这不再是单纯的买卖关系,而是深入作为客户的一部分去帮助他们定义产品。” 赵勇说到,到了工业物联网和人工智能时代,这张大网中大家要维持之间的关系,更要找到技术之间的共性和联系。

章异辉所在的华为政企业务部门,主要使命是用数字技术为政府和企业实现数字化转型。他认为数字化转型中涉及到大量的产品和技术,其实不是华为一家能做完的,“华为主要聚焦链接层和平台层,链接层包含各种网络,平台层则是以计算、存储、安全、数据中心等构建的云平台,来使能这些数据和AI应用。最上层的应用层主要是华为合作伙伴来做。”

虽然目前大家都在谈数字化,但当前实现的远程办公或智能安防只是一些基础辅助业务,真正数字化转型更复杂,涉及到核心生产系统的数字化。“华为需要和客户、伙伴一起来做终端、应用以及软件开发工作,比如成功案例中的煤矿无人采煤、远程采煤以及港口的无人化操作等。”

每一个客户的新需求会带来的创新,把一系列华为的、客户的产品组合起来做成方案,拿来就可以放到千行百业中使用,这就叫产品组合和行业解决方案。“但数字化转型的障碍恰恰也在这里,里面需要像华为这样做数字技术的,要有懂得垂直行业运作的客户,要有能够开发解决方案的伙伴,大家一起来做确实是一个挑战。”

大族机器人主要做智能协作机器人,王光能坦率地说,虽然大家都认为能用机器人来做事,感觉很高大上,但“实际上到目前为止,很多采用机器人的客户都是在不得不用的时候才用,例如恶劣环境下无法人工操作时。很有意思,一些积极采用机器人的客户并不是我们印象中那些头部制造企业,而是一些做五金、焊接等操作环境较差的小公司。”这类企业离我们想象中高度数字化、物联网化的先进公司相去甚远。

这也是他看到目前实现数字化的最大障碍,大型制造企业非常看重投入产出比,只愿意投资能很清楚算得出收益的产品,如果不容易算出收益,则采用机器人的意愿没那么强烈。“一些小企业本身生存状况就比较差,可能在办公和ERP上都还没实现数字化,寄望于他们投资产线数字化是比较难的。”

由于工业现场应用和设备品牌非常复杂,导致工业物联网的网关和通信协议五花八门,那么通信标准不统一是否会长期阻碍工业物联网的普及?

杨岳明,磐启微市场总监

杨岳明认为,工业领域由于相对封闭,所以通信协议不统一并不是障碍。工业行业一般会有几家头部玩家把持,他们所定义的通信的方式已经成为了行业的标准,并且互相之间不能兼容。

据悉,磐启微在做工业市场时基本上是围绕几家行业大客户,例如电力融合终端市场上用于与周边传感器的通信标准,既不用Wi-Fi,也不用蓝牙,而用2.4G的私有协议或ChirpLAN™协议。“这部分客户并不希望用通用协议,因为这些通用协议往往在传输速率、功耗上不如针对行业特点优化过的私有协议。”

至于选择用兼容LoRa协议的ChirpLAN方案切入工业市场,杨岳明认为工业行业的特殊性和企业的技术优势有关,在做市场推广过程中他们发现,工业中用到传感器的应用很多,同时对低功耗、远距离传输需求量很大,而在2013年左右国外很多相关领域在用LoRa。“我们当时看好工业物联网市场的成长,就做了这种低功耗远距离的传输方案。当然,我们也有用于实现配网的蓝牙、2.4G产品以及OpenMCU的应用,使产品线更丰富。其中OpenMCU相当于ChirpIoT™的主控芯片。”虽然磐启微一直主推ChirpIoT™、ChirpLAN™产品,但据杨岳明透露,在实际应用过程中为公司创造更大价值的其实是工业型蓝牙等应用。

过往人们对嵌入式系统的印象往往是小众、专业性强,但这点恰好对应了物联网碎片化的特点。那么如今的工业物联网嵌入式开发,与过去几十年的工业嵌入式开发最大的不同在哪里?

赵勇,盛博科技总裁

赵勇认为,在工业3.0时代之前,行业中的各种总线标准都是由各大利益集团提出,保持稳定的。但今天整个工业物联网处于一个洗牌的过程,欧洲在制定标准时往往强调实用性,美国制定标准则喜欢技术颠覆式,例如安卓平台诞生后相关的物联网协议越做越丰富。“对于中国来说,如果大家不清楚自己的战略,不去实现积累,那么即使某个新行业发展很快,但都是基于别人的平台和标准。”

谷歌曾经放话,称互联网的时代已经结束,未来将是物联网时代。“未来物联网的各项标准如果普及,那么嵌入式行业的思路一定要调整,因为原来的开发方式已经发生改变。”赵勇说到,当然这里涉及到欧美标准制定方之间的利益冲突,美国往往认为一个标准如果起量就可以把之前的颠覆,但欧洲不买账,所以有了所谓的工业4.0标准,只是在原有标准上进行升级,而不是放弃经典标准。

赵勇认为务实才是工业的本质,用所谓颠覆性的标准一下把以前的东西完全抛弃是不可能。工业物联网中一定要采用通用、共用的效率提升方式,所以大部分人赞成工业4.0的做法,把物联网共性技术用了进去。“标准的力量还很强大的,所以我认为现在大家要制定好清晰的战略和技术融合,针对行业制定全球标准体系,而不是自己搞一套只在国内能用的标准。”

华为在数字化转型方面可以说是国内甚至全球企业的标杆,在2022年AspenCore举办的工业4.0论坛上,章异辉曾经谈过企业数字化转型面临的挑战和应对措施。那么华为在工业数字化方面,有哪些先进经验可以分享给其他企业呢? 

章异辉,华为新ICT高级专家

章异辉表示,华为所做的数字化业务是跨行业和跨产业的。以很多行业都用到的中高压电力设备为例,往往配有各种开关柜、配电柜、数字柜、计量柜,都属于电力行业专用设备,却不属于电力局管理。“我们发现这些行业不但用到公有电力设备,还用了大量自己的特有设备,其中的问题就是在通信协议和操作系统上‘七国八制’。而做万物互联和数字化转型,首先就要把设备、物、人连起来,标准不统一是一个难点。”

对此华为有自己的做法,比如操作系统上的“鸿蒙化”,由华为提供根技术,行业中的生态合作伙伴做二次开发。据悉在煤矿行业已经有了“矿鸿”系统,港口行业则有了“港鸿”,智慧城市应用中则叫做“城市鸿蒙感知”。通过操作系统的标准化,在设备端实现了语言的统一,让链接变得更方便。

物联网通信协议方面也是五花八门,日常用得最多的IP协议最大的问题在于只能“尽力而为”。章异辉解释道,IP协议发数据包的做法是只管发数据,至于对方收没收到不要紧,没收到再发一次,直到收到为止。“这样的做法在工业控制、数据中心网络中是不能接受的。如今的人工智能大数据时代,数据中心有海量的数据要存储,需要专门的存储FC(Fibre Channel)网络,数据带宽更大,实时性更高。”

再到人工智能领域常用的GPU,要求带宽更高且不能丢包丢数据,一旦丢失算力损失非常大。

“但是IB(NVIDIA Quantum InfiniBand)交换机、FC协议等都是来自美国的技术,并且只有一家公司产,容易被卡脖子。” 章异辉说到,“华为正在研究的方式还是用IP协议,但是通过AI技术及设备本身迭代更新,把过去‘尽力而为’的IP网络变成了确定性的网络,数据不丢包的同时,让交换机来连接存储。”这种IP网络也可以用在工业控制中,比如链路层用光通信就可以实现远距离高速传输。

机器人的话题近几年一直很火,但在工业领域过去我们认知中的工业机器人基本上是一些辅助的机械臂,或是AGV、AMR小车。王光能在当天论坛的演讲中着重提到了AI技术加持下的协作机器人,但目前这类机器人在国内制造业中的采用情况似乎还没达到爆发的程度,其中的原因是什么?要实现与机器人四大家族的竞争,国产机器人企业除了价格优势外,AI加持会是另辟蹊径的超车道吗?

王光能,大族机器人CEO

王光能表示,其实真正的AI协作机器人的发展还处于非常早期,市面上展示的基本都还是Demo而已,但所谓的泛人工智能机器人已经挺多了。“协作机器人相对工业机器人来说,就是有了智能以后能够判断每个动作会不会对人类造成危险,或是人类去拖拽它的时候,能够知道想叫它干什么事情。但这都还是泛人工智能的范畴。”

目前这类泛人工智能工业机器人在加入力感知功能后,主要用来做焊接、打磨、装配等工作。他认为工业机器人的难点在于要编程序,“如果只是一个动作重复很多的复制还好,但如今大家都在讲柔性制造,比如新能源电池制造中,前端非常标准化,后端则要根据不同客户来做不同的包装。产线要求经常变更,就要求柔性化制造,传统的工业机器人用在这种地方不划算。未来能够做到灵活切换工作程序的协作机器人,用于柔性制造会越来越多。”

但王光能理想中人工智能和机器人的结合远远不只这些,实际上早在2018年他就开始呼吁机器人要结合人工智能,不过当时还受限于AI技术的发展。如今AI技术爆发式的发展,让他觉得已经具备了这个基础。机器人本体就是一些机构加上运动控制,但大量的人工智能技术能够让机器人的使用门槛降低,同时使用场景大大扩展。

谈到国内机器人企业与国际机器人四大家族(即日本发那科、安川电机、瑞士的ABB以及库卡的合称)之间的竞争,通过AI这条赛道是不是更快一条捷径。王光能认为,实际上在“协作机器人+AI”这个方向,国内机器人企业已经处在世界前列,这包括大族自己的机器人。据他透露,大族机器人诞生的时间并不长,但已经有很多美国甚至日本传统的机器人企业,开始找大族贴牌生产协作机器人。“国产汽车卖到日本是很难的,国产机器人卖到日本也是很难的。但现在我们实现了一些突破,能够卖到那边去。”

虽然工业数字化在普及中,各行各业都遇到很多困难,但不可否认在当前中国人口红利退去、“双碳”目标等大环境下,工业数字化肯定还有大量机遇等待发掘。各位嘉宾也从自身角度分享了他们认为会在5年内从工业数字化浪潮中受益最大行业。

杨岳明认为,芯片行业肯定会受益,因为芯片在数字化进程中可以发挥巨大作用。传统工业领域很多都是用有线通信方式,无线通信芯片可以助力传统电力、工业自动化的无线化改造。“在这个过程中,芯片公司的产品需要先有企标,再有行标。”另外他也比较看好农/林/牧业,这些行业对资产健全的要求可能成为下一波数字化改造中非常重要的一点。

章异辉表示,现场的4位嘉宾有做芯片的,有做嵌入式计算方案的,也有做机器人的,而华为的目标是使千行百业实现数字化转型。在他看来,致力于实现数字化的行业本质上是一体的,所以要好大家都会好。至于少子化导致人口红利消失,虽然会从一方面加速数字化,但从消费趋势来看会让消费需求大量减少。“当前毕业生找工作困难的现象,未来是不是会加剧?我觉得跟文化、制度等方方面面都有关系——我们现在太卷了,大家都在加班加点,为什么欧美就没有加班文化?”但他认为,未来中国也一定会往“不卷”的方向走,这里面的基础就是智能制造,通过数字化、智能化提升整体工作效率。

章异辉在峰会演讲中提到了“泛劳动力优势”的概念,也就是工业化第一阶段用机器换人替换体力劳动者,第二阶段替换部分脑力劳动者。在他看来,未来物质财富的生产都会交给机器人做,人类主要的作用在于精神财富的创造。“有了机器人劳动力后,人类可能只需要生活在精神家园里,物质财富由机器生产后,通过国家再分配,这样人类就可以过上更好的生活。”

王光能也赞同“相关行业都是受益者”的观点,特别是机器人产业,同时整个社会也会因此受益。一些国外观点认为机器人替代了人类,让人类失业是不好的,但“先进的生产方式、生产力创造了更多的财富,这本身不是问题,怎么再分配财富才是问题。”

文章来自:https://www.eet-china.com/

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