在徐國看來，工業(yè)智能化并非易事，紙上談兵終覺淺，沉入場景談創(chuàng)新。

自2017年以來，隨著消費互聯(lián)網(wǎng)紅利的消散與我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)利好政策的到來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)升溫，后在機器人、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展的拉升下，2018年下半年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)熱潮終洶涌起來，眾多科技公司涌向了能源、制造、環(huán)保等工業(yè)領(lǐng)域。

但易見的是，在駛向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來的路上，應(yīng)用與架構(gòu)設(shè)計融合的高難度就已經(jīng)讓很多人“擱淺”。就這樣的話題，我們采訪了安徽領(lǐng)云物聯(lián)科技有限公司（LINCOOS，下文簡稱“領(lǐng)云物聯(lián)”）CEO徐國。

圖 | 領(lǐng)云物聯(lián)CEO 徐國

從需求出發(fā)，貼合用戶做解決方案

由HRG（合肥）國際創(chuàng)新研究院孵化，領(lǐng)云物聯(lián)成立之初專注的就是工業(yè)領(lǐng)域，而技術(shù)出身的徐國也十分直率，推門落座后他就開門見山得表達(dá)了自己的想法，“我希望今天能夠更偏向?qū)嶋H案例去探討。”

作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的“前線老兵”，徐國在訪談伊始拋出的這句話其實已經(jīng)給出了今天議題的答案：想要做好工業(yè)領(lǐng)域的智能化解決方案，必須從實際需求出發(fā)。

徐國解釋說，“工業(yè)的應(yīng)用來自于實際需求，物聯(lián)網(wǎng)、AI等技術(shù)其實都是工具，真正解決用戶的需求才能推動這個行業(yè)發(fā)展，這也是我更想要探討實際案例的原因。”

作為行業(yè)內(nèi)初創(chuàng)公司大軍中的一員，領(lǐng)云物聯(lián)有著一支年輕的隊伍，其中80%以上持985/211碩士學(xué)歷，但他們都有著豐富的工作經(jīng)驗。這一點則要歸功于徐國，“我不會讓他們整天坐在辦公室，經(jīng)常去工廠深入場景是我們公司每一位員工的必修課。”

重視場景，這樣的效果是顯而易見的。經(jīng)過不到兩年的努力，領(lǐng)云物聯(lián)已經(jīng)與國內(nèi)外10多家企業(yè)達(dá)成業(yè)務(wù)深度合作，其機器人云診斷、工業(yè)安全生產(chǎn)等解決方案也陸續(xù)落地新加坡、蘇州、安慶等地。

“離炮火最近的地方才是真正的戰(zhàn)場”

其實，在做技術(shù)研究的過程中，因為深入場景，領(lǐng)云物聯(lián)的方向有過一次小的調(diào)整。也正是這樣的調(diào)整之后，徐國才意識到，應(yīng)用場景中的剛需并不都是那些看起來核心而明顯的方向，還有一些易被忽視但卻也并不容易處理的細(xì)微之處。

“一開始，我們做機器人云診斷方向，并且參與了國家科技部智能機器人重大專項，但是后來深入到工業(yè)場景中，我們才發(fā)現(xiàn)工廠不僅關(guān)心機器人、數(shù)控機床等重要設(shè)備的健康，還有人員監(jiān)管和環(huán)境感知。”

如徐國所言，隨著工廠在機器人布設(shè)上的成熟應(yīng)用，機器人的設(shè)備健康、能耗環(huán)保、安全生產(chǎn)等需求逐漸衍生，因此它們都是亟待解決的問題。了解到這一層需求，徐國在自己的技術(shù)研發(fā)基礎(chǔ)上面向應(yīng)用做了調(diào)整，他提出了AIoT+工業(yè)安全生產(chǎn)解決方案，通過人員-環(huán)境-設(shè)備（Human-Environment-Device，簡稱HED）立體感知與智能輔助決策平臺，幫工廠做智能化安全生產(chǎn)管理，而這樣的調(diào)整也讓他的新方案更加周全而貼合需求。

圖 | 領(lǐng)云物聯(lián)工業(yè)安全生產(chǎn)智慧監(jiān)測平臺

“很多人都小看了這些事情，包括我們最開始也是如此。但在真正去做之后，我們發(fā)現(xiàn)裝個水表都是一件很費勁的事情。”

他解釋說，“因為安裝過程需要考慮到水質(zhì)成分、是否滿管、酸堿度、污染物大小等因素，所以安裝智能水表就變得需要行業(yè)經(jīng)驗。”這也讓他頗有感觸，“離炮火最近的地方才是真正的戰(zhàn)場，紙上談兵并無大用。”

提煉真正有效的大數(shù)據(jù)，方能走向智能

現(xiàn)如今，在不斷的試錯和積累之后，立足合肥，徐國已經(jīng)為周邊包括安慶、蘇州等地在內(nèi)的多家工廠做了智能升級，團隊也有了自己的厚厚一本“實戰(zhàn)經(jīng)驗指南”。

確實，在這場理論與現(xiàn)實的博弈中，研究人員想要用好AI技術(shù)并非易事。對于做數(shù)據(jù)采集和智能分析的他們來說，總會被現(xiàn)實中很多看似簡單的場景“虛晃一下”，而這都是需要避免的坑。

圖 | 領(lǐng)云物聯(lián)解決方案應(yīng)用場景

“沒有這些源于場景的知識，企業(yè)如果盲目去做，就可能會面臨比較大的損失。比如你訂購了幾百臺流量計，去裝的過程中發(fā)現(xiàn)由于不滿管數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，這幾百臺設(shè)備怎么辦？如果不用將損失很大；即便選對了流量計，不同點位的數(shù)據(jù)信號強度不一樣，也會影響丟包率。這些都是讓人焦頭爛額卻不得不去解決的事。”

在徐國看來，只有這些細(xì)小的點點滴滴才是真正需要注意的行業(yè)知識，而正是因為有這些經(jīng)驗，技術(shù)與場景才得以恰當(dāng)?shù)萌诤显谝黄?，也才能提煉出真正有用的行業(yè)數(shù)據(jù)。

“客戶有提到過，在他們遇到過的產(chǎn)品中，還是我們的解決方案好用。”對于徐國而言，“好用”一詞勝過千萬嘉獎，而這自然歸功于團隊在場景中的千錘百煉。

最后

智能化遠(yuǎn)非一件輕松就可以達(dá)成的事情，它需要無數(shù)工程師投入到現(xiàn)實場景中，不厭其煩去反復(fù)嘗試，打通線下與線上，以實現(xiàn)最終的“數(shù)據(jù)沉淀”。

帶領(lǐng)團隊走向場景創(chuàng)新，徐國的本意正是如此，“很多人把裝攝像頭理解為場景的智能化提升，但是我們認(rèn)為真正的智能是一定要加入人工智能、大數(shù)據(jù)分析的元素。無論是工業(yè)領(lǐng)域，還是其他行業(yè)，分析這些海量數(shù)據(jù)才會進入真正的智能時代。”

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