第0697章 雲智聯+制造

9月10日，國家正式出台了《產業升級的3年發展建議》，建議指出產業升級需要更加細化，需要重點扶持一些已取得初步成效的技術。

同一天，大風集團邀請了國內包括汽車，電子消費品在內上百家制造業企業代表來參加一場關於雲智聯+制造的會議。

此次會議由孟謙親自擔任主講。

“這兩天不少老朋友都打電話問我突然搞這麽一個會議的目的到底是什麽，畢竟大風全球開發者大會剛結束還不到3個月。

其實就是因為在第四屆大風全球開發者大會過去的兩個多月裏我們跟全球制造業500強企業中超半數企業進行了溝通，並針對各方面的細節問題做了完善的總結和分析。

在這個過程中我們注意到，全世界現在都知道我們大風集團接下來的一個重點發展方向就是雲智聯+制造。

但現在用戶對這個東西的理解還更多在產品上，比如智能家電，智能汽車，但今天來的各位心裏都清楚，雲智聯+制造並不是簡單的拿出一個智能產品，給傳統的產品賦予智能系統和聯網功能這麽簡單。

雲智聯+制造的根本目的是為了產業升級，所以在《建議》出台的今天，借著這兩個月多月了解的市場情況，我們決定邀請大家過來再好好聊聊這個事情。”

孟謙說到這打開了PPT，所有人的注意力也都集中了起來，“在我們跟國內外傳統制造企業接觸的過程中我們注意到了一些現狀。

傳統制造業的根基起源於工業時代的大規模標準化生產，管理模式都是以金字塔，多層次，細分化為主，這種管理模式靈活性差，很難適應快速變動的制造任務和客戶需求。

與此同時，制造業細分領域實在太多，每個細分的行業標準又不一樣，當雲智聯進入制造業之後更談不上什麽標準了。

就比如我們最常見的一個問題，企業車間往往有大量不同廠牌的數字化機床以及工業自動化產品，設計各種不同的工業以太網和現場總線標準，廠家軟硬件更是很難兼容，傳統制造業這種缺乏相關標準和復雜的生產線狀態正在阻礙著雲智聯+制造的發展。

所以為了適應雲智聯+制造，幾乎所有的傳統制造企業都需要進行一場顛覆性的大改造。

然而這對企業來說是一筆巨大的投資，這會涉及大量的設備，軟件以及硬件的更新乃至改造，投資周期長，短期難以見效。

我們可以看到一個有意思的數據，從今年年初開始來跟我們洽談雲智聯+制造的企業其實已經超過了一萬多家，但到目前為止真正意義上開始大規模建設雲智聯+制造的企業還不到200家。

我不知道大家看到這個數據的時候有什麽想法？”

孟謙故意停頓等大家回應，只聽見不知道誰說了一句任重而道遠，孟謙這才繼續道，“沒錯，確實任重而道遠，所以當我第一次看到這份報告的時候我激動的幾乎一晚沒有睡覺。

因為我們接觸的是全球的制造企業，我們收集的是全球制造業信息，我們得出的是全球制造業結論，也就是說，這種猶豫不僅僅是我們華夏制造業的專屬問題，而是全球制造業的共同態度。”

孟謙話說到這，不少人的眼神開始變化起來，“換個角度想，這不就是我們的機會麽？當別人都在遲疑的時候，不就是機會來臨的時候。

當然，前提是技術值得讓人相信，所以我今天先從實踐本身來展示三個成功應用方向，這是雲智聯目前在制造業中比較成功乃至成熟的應用。

首先是智能檢測。

在這次我們與國際汽車巨頭的交流中，我們智能檢測成為了全行業關注的焦點，像汽車這種行業的制造過程工序極其復雜，在線檢測任務異常繁重。

但一直以來大家始終是以人工檢測為主，結果顯而易見，人工識別的精度是非常有限的，不見容易出現誤檢，檢測速度也慢。

再加上檢測工人的流動性大，經驗難以積累，各大車企每年都要投入一大筆資金在培訓上。

但我們大風集團推出的智能檢測系統在比亞迪和吉利工廠取得了非常顯著的效果，我們通過工業相機記錄下生產過程，將視頻交給人工智能進行機器檢測。

一開始，我們的人工智能需要跟工人進行雙重檢查以達到雙保險目的，而隨著人工智能不斷積累檢查經驗，深度學習開始發揮明顯作用。

截至目前，我們在比亞迪使用的人工智能已經替代了工人50%的檢測工作，不良品檢出率高達86%，並且這個數據隨著經驗的積累正在不斷優化。”

孟謙說到這開始視頻展示智能檢測在比亞迪的應用情況，給大家一個更加直觀的感受。