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

自2017年以來(lái)，隨著消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)紅利的消散與我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)利好政策的到來(lái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)升溫，后在機(jī)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(lái)，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(lái)的路上，應(yīng)用與架構(gòu)設(shè)計(jì)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(jiǎn)稱“領(lǐng)云物聯(lián)”）CEO徐國(guó)。

圖 | 領(lǐng)云物聯(lián)CEO 徐國(guó)

從需求出發(fā)，貼合用戶做解決方案

由HRG（合肥）國(guó)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(guó)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(guó)在訪談伊始拋出的這句話其實(shí)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(shí)際需求出發(fā)。

徐國(guó)解釋說(shuō)，“工業(yè)的應(yīng)用來(lái)自于實(shí)際需求，物聯(lián)網(wǎng)、AI等技術(shù)其實(shí)都是工具，真正解決用戶的需求才能推動(dòng)這個(gè)行業(yè)發(fā)展，這也是我更想要探討實(shí)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(duì)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(yàn)。這一點(diǎn)則要?dú)w功于徐國(guó)，“我不會(huì)讓他們整天坐在辦公室，經(jīng)常去工廠深入場(chǎng)景是我們公司每一位員工的必修課。”

重視場(chǎng)景，這樣的效果是顯而易見的。經(jīng)過(guò)不到兩年的努力，領(lǐng)云物聯(lián)已經(jīng)與國(guó)內(nèi)外10多家企業(yè)達(dá)成業(yè)務(wù)深度合作，其機(jī)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(chǎng)”

其實(shí)，在做技術(shù)研究的過(guò)程中，因?yàn)樯钊雸?chǎng)景，領(lǐng)云物聯(lián)的方向有過(guò)一次小的調(diào)整。也正是這樣的調(diào)整之后，徐國(guó)才意識(shí)到，應(yīng)用場(chǎng)景中的剛需并不都是那些看起來(lái)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(jī)器人云診斷方向，并且參與了國(guó)家科技部智能機(jī)器人重大專項(xiàng)，但是后來(lái)深入到工業(yè)場(chǎng)景中，我們才發(fā)現(xiàn)工廠不僅關(guān)心機(jī)器人、數(shù)控機(jī)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(guó)所言，隨著工廠在機(jī)器人布設(shè)上的成熟應(yīng)用，機(jī)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(wèn)題。了解到這一層需求，徐國(guó)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(guò)人員-環(huán)境-設(shè)備（Human-Environment-Device，簡(jiǎn)稱HED）立體感知與智能輔助決策平臺(tái)，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(cè)平臺(tái)

“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(gè)水表都是一件很費(fèi)勁的事情。”

他解釋說(shuō)，“因?yàn)榘惭b過(guò)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(yàn)。”這也讓他頗有感觸，“離炮火最近的地方才是真正的戰(zhàn)場(chǎng)，紙上談兵并無(wú)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(cuò)和積累之后，立足合肥，徐國(guó)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(jí)，團(tuán)隊(duì)也有了自己的厚厚一本“實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)指南”。

確實(shí)，在這場(chǎng)理論與現(xiàn)實(shí)的博弈中，研究人員想要用好AI技術(shù)并非易事。對(duì)于做數(shù)據(jù)采集和智能分析的他們來(lái)說(shuō)，總會(huì)被現(xiàn)實(shí)中很多看似簡(jiǎn)單的場(chǎng)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(chǎng)景

“沒有這些源于場(chǎng)景的知識(shí)，企業(yè)如果盲目去做，就可能會(huì)面臨比較大的損失。比如你訂購(gòu)了幾百臺(tái)流量計(jì)，去裝的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)由于不滿管數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，這幾百臺(tái)設(shè)備怎么辦？如果不用將損失很大；即便選對(duì)了流量計(jì)，不同點(diǎn)位的數(shù)據(jù)信號(hào)強(qiáng)度不一樣，也會(huì)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(guó)看來(lái)，只有這些細(xì)小的點(diǎn)點(diǎn)滴滴才是真正需要注意的行業(yè)知識(shí)，而正是因?yàn)橛羞@些經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)與場(chǎng)景才得以恰當(dāng)?shù)萌诤显谝黄穑膊拍芴釤挸稣嬲杏玫男袠I(yè)數(shù)據(jù)。

“客戶有提到過(guò)，在他們遇到過(guò)的產(chǎn)品中，還是我們的解決方案好用。”對(duì)于徐國(guó)而言，“好用”一詞勝過(guò)千萬(wàn)嘉獎(jiǎng)，而這自然歸功于團(tuán)隊(duì)在場(chǎng)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(wú)數(shù)工程師投入到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，不厭其煩去反復(fù)嘗試，打通線下與線上，以實(shí)現(xiàn)最終的“數(shù)據(jù)沉淀”。

帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)走向場(chǎng)景創(chuàng)新，徐國(guó)的本意正是如此，“很多人把裝攝像頭理解為場(chǎng)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(wú)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(huì)進(jìn)入真正的智能時(shí)代。”

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