阿里巴巴展示超级AI实力,阿里云工业大脑2.0版本问世,赋能工业智能升级!

作者:流程君 文章来源:流程工业 发布时间:2019-09-27
由阿里巴巴集团主办的2019杭州云栖大会在本周三拉开序幕,流程君也来到现场,参与这场盛大的科技盛宴,感受青年人创新、创业的蓬勃生机。

由阿里巴巴集团主办的2019杭州云栖大会在本周三拉开序幕,流程君也来到现场,参与这场盛大的科技盛宴,感受青年人创新、创业的蓬勃生机。在9月26日的阿里云·飞天智能峰会上,阿里巴巴首次披露其人工智能的调用规模和整体布局,并宣布“新头衔”:中国最大的人工智能公司。阿里强大的AI技术如何布局,产业AI又是如何赋能工业制造行业?流程君为你整理了如下内容。

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阿里巴巴首次公布人工智能调用规模:每天调用超1万亿次,服务全球10亿人,日处理图像10亿张、视频120万小时、语音55万小时、自然语言5千亿句。

在AI芯片、AI云服务、AI算法、AI平台、产业AI,阿里巴巴实现全线领先!

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阿里巴巴副总裁、达摩院人工智能中心负责人、高级研究员华先胜表示,人工智能在实验室是美好的,在现实生活中却是骨感的。“现实生活中遇到的困难不外乎三个方面:算不准、算不快、不能产生核心价值。”

那么如何解决?阿里云专有云事业部兼企业应用事业部总经理马劲提出,产业实践是检验AI价值的唯一标准。在过去几年,阿里也一直在坚持实践。“只有在产业里提出明确的具体需求,AI才有明确的改进方向。产业里有真实的数据,可以建立很好的模型。”

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在过去三年多时间里,阿里云依托在城市、工业、农业领域的探索,找到了一条颇具特色的产业AI之路,阿里云率先推进互联网技术与传统产业的融合,联合合作伙伴推进产业落地。

9月26日,阿里云正式发布工业大脑开放平台2.0,全新升级的工业大脑开放平台具备数字孪生、云边协同、模块化智能应用组装和智能御数四大全新特性。

基于工业大脑开放平台2.0强大的全流程数据建模和精炼能力,工业企业可以快速搭建产线数字孪生应用,实现物理设备的实时监控感知,并对具体工业场景进行“乐高”式的模块化智能应用组装。同时工业大脑开放平台2.0能将云端大数据分析优化输出的业务规则或模型,通过4级安全保障下放到边缘侧,实现毫秒级过程优化与控制。

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从2017年正式发布以来,阿里云工业大脑历经AI单点优化的拓荒时期、赋能多行业价值重塑的引领时期,再到今天,工业大脑开放平台2.0的发布,标志着阿里云产业AI使众人行的角色转变。

未来3年,工业大脑开放平台将服务10万工业客户、连接100万台设备和机器、发展1000家合作伙伴,推动工业产业数字化转型和智能化升级。

数字转型的铜陵模式

作为最早与阿里云工业大脑开放平台2.0合作的客户之一, 安徽铜陵借助工业大脑走出了一条“政府搭台、企业唱戏、生态共赢”的区域工业智能之路,打造了首个城市级工业大脑。

现已聚集当地2大产业集群、6大行业、超过10家龙头企业入驻,通过生产经营数据的打通和深度挖掘,为企业找到增长新动能,未来更将实现产业上下游的跨厂跨流程智能协同,完成产业链的整体升级。

与此同时,铜陵市还培育起第二产业生态体系,为产业数字化的深入提供源源不断的动力 。

铜陵与工业大脑开放平台2.0的实践,开启了传统工业城市数字化转型的新模式。

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加速垂直行业快速升级

此次发布的工业大脑开放平台2.0还搭载了11个新增的行业引擎,集中在钢铁、水泥、化工、装配等垂直行业,均可通过API服务实现随时调用和集成。能将相同需求的实现周期缩短至最低4周,帮助工业企业快速获取效益提升。

这些行业引擎来自于阿里云工业大脑与工业企业的深度探索,将强大的数理能力与行业机理结合,找到解决垂直产业核心痛点的法门 。

下面,流程君详细介绍下阿里云工业大脑的技术思路和实践。

阿里云作为高技术企业进入工业制造领域,其工业大脑的对生产的优化思路:

在不进行大规模硬件和工艺改造的前提下,是否可以提升1%的利润?如果有,那这些利润从何而来?

答案是:以数据预测技术的发展,给了我们快速的、清晰的、短周期的优化可能。

如果我们的预测技术成熟,那么就可以跟着曲线的波动进行控制,也就可以把这部分利润挤出来;所以,我们做不了工艺原理的改造(这往往要几十年),做不了装置的更新迭代(这基本要几年时间),但是我们可以用几个月的时间,把你现有的装置效能发挥到顶;这是个短周期、快速见效、低投入——但是高技术的事儿;做不了20%,30%,做个1%到5%,还是可以的。

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工业大脑就是在现有的工业化和信息化基础之上,以「数据」为核心,把工业产品的全生命周期( 研发、物资供应、生产、装配、包装、存储/物流、使用)的数据,传感器、机器、设备、设施、工厂等物理实体的数据,工业信息化应用的数据,人和流程的数据等等,进行融合加工处理,打通各个环节,形成工业的数字孪生,将人工智能和优化等算法相结合,提升工业能力,创造增量价值。

所谓核心的数据可以是以下这些数据:

▶ 生产类数据:包括MES中的工艺、计划、调度、库存、质量等生产过程中使用、产生的各类数据,也包括与ERP、PLM等上游信息化系统经过集成而来的数据,这是车间生产的主线。

▶ 设备类数据:各类数字化设备的状态信息及制造参数等,通过设备物联网或SCADA等系统采集而来,这类数据具有密度大、实时性强等特征,是保证设备正常生产与产品质量的基础。

▶ 外围数据:包括能耗数据、废水废气排放数据等,对这些数据进行深入挖掘,也将会对降本提质增效有很大的促进作用。

工业大脑为工业企业融合了各个环节各类数据,在实体层面把数据打通,建立工业数据模型,形成工业的数据资源平台。然后,在工业数据模型之上,提供控制优化、排程排产、预测性维护、工业视觉、供应链、工业知识图谱等各种AI能力。其次,工业大脑提供强大的计算能力,能够处理海量实时的工业时序数据。工业大脑优化工业制造流程,为企业实现降本、增效、提质等目标。

工业大脑将数据与企业工程师所擅长的生产能力配合、互补,找到企业放大增量及降低能耗的途径。工业大脑2.0作为全开放平台,将行业知识机理与海量产业数据相融合,并由AI技术重新关联和重构,从而产生显而易见的效益。

工业大脑2.0正面向制造业领域具有核心竞争力的企业,如火如荼地执行合作伙伴招募计划,目的是实现工业大脑智能化制造成功案例在全行业的规模化复制,完成对合作伙伴的全链条赋能,推动我国制造业企业的智能化走向加速转型之路。

目前,阿里云工业大脑已有水泥、钢铁、化工、垃圾焚烧等多个制造业行业成功案例。“流程工业”近期发布过阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据智能产品事业部总裁曾震宇(舟牧)先生的署名文章,结合他的精彩演讲,相信你会对工业大脑有更深刻的认识。

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