對話數之聯創始人傅彥:AI行業趨勢轉向 AI+智慧製造拐點何時將至?

9月1日,以“智聯世界 元生無界”為主題的2022世界人工智慧大會在上海開幕。會場中,除了有讓人眼花繚亂的人形機器人、機器狗和元宇宙展廳,產品看起來更加“其貌不揚”的AI+智慧製造企業同樣備受關注。

根據中國網際網路絡資訊中心最新發布的第50次《中國網際網路絡發展狀況統計報告》顯示,截至目前,全國已有超1000家工業網際網路平臺,具有一定區域和行業影響力的工業網際網路平臺超過150個,28家企業加快建設跨行業跨領域工業網際網路平臺。重點平臺工業裝置連線數超過7900萬臺(套)、工業APP數量59萬餘個。毫無疑問,工業網際網路已成為全社會數智化升級程序中最為重要的領域之一。

在2022世界人工智慧大會的現場,數之聯創始人、董事長傅彥分享了“AI+智慧製造”行業見解。

AI發展轉向

普適性的工業AI或大資料平臺,無法達到理想效果

自2012年開始,國內AI市場進入了突飛猛漲的爆發期。彼時的“AI四小龍”等企業風華正茂,接連拿下大筆融資。然而,在2017年達到巔峰時刻之後,AI領域的投資卻逐漸收縮,曾經的明星企業也不得不面臨鉅虧、裁員、流血上市的危機,甚至有AI企業走到了裁員倒閉的境地。一時間,曾經備受追捧的AI賽道似乎正遭受越來越多的質疑。

與AI賽道的發展趨勢稍微有所不同的是,數之聯創始人、董事長傅彥透露,在AI備受投資人熱捧的那幾年,數之聯並沒有得到特別多的關注。

她介紹道,數之聯是一家以技術驅動的公司,與平臺型企業不同,其自身發展在AI技術起步的早期受到了不少限制。傅彥坦誠地表示,“數之聯的戰略方向可能跟其他企業有一點差異,一開始我們更多地想作為技術輸出的公司,在這個過程中,數之聯其實在前幾年錯過了一個比較好的視窗期。”

同時,她也認為,前幾年投資火熱的AI賽道中實際上出現了一些估值泡沫,這導致了市場中湧現出不少亂象。“有很多企業拿到投資以後,不惜一切代價在市場中進行惡性競爭,甚至有很多企業不要客戶一分錢,也要來幫你做這個市場,這樣的話就會導致整個市場出現非常混亂的競爭狀態。”

談及行業內的種種弊病,傅彥並不為自身企業的“晚熟”而感到遺憾。她表示,“雖然沒有在一開始就得到資本的青睞,但是透過前幾年的沉澱,加上選定了一些非常好的賽道,我們相對而言起步較早,也就在這些原本不被看好的賽道上有了一些成績,讓投資人真正看到了數之聯未來的發展空間。所以,反而這幾年投資人對我們是相對看好的態度。”

事實上,投資人的態度轉向,正折射出AI市場在經歷了爆紅與遇冷之後的趨勢轉向。

在AI和大資料領域中,想讓研發出的工具真正為業務場景服務,需要對行業有更深入的理解。也就是說,普適性的AI或大資料平臺,如果無法與應用行業達到深度融合,在實際使用、解決問題時,就很難達到理想效果。傅彥稱,“一方面要有底層的技術能力,另一方面還要跟行業深度融合繫結,才有可能讓大資料和人工智慧真正發揮它應有的實力。”

傅彥分析認為,早期的平臺式AI企業類似網際網路公司,需要大量的資本投入才能讓其產生巨大價值,但對於初創企業而言,生存壓力很大,市場對平臺的認可也需要一定的接受週期,因此在發展上較為困難。“我們認知到這件事後,在2016年就快速地深入到了一些行業。跟我們類似的企業有些一開始也是想做平臺,在2017、2018年左右也慢慢開始進行轉型,深入到一些細分行業中去。”

對話數之聯創始人傅彥:AI行業趨勢轉向 AI+智慧製造拐點何時將至?

AI+智慧製造拐點何在?

未來市場將由一批價值上億的專精特新“小巨人”組成

以AI技術驅動的智慧製造和工業智慧化轉型是繼消費網際網路之後又一輪劃時代的數字革命,也是近年來投融資市場中最炙手可熱的賽道之一。據財聯社創投通資料顯示,今年以來,工業網際網路領域已完成29筆融資,深創投、紅杉中國、高瓴創投、寧德時代、軟銀中國、百度等投資機構與產業資本均參與其中。

傅彥認為,中國製造業體量位居全球第一,但製造業任何單一行業的應用需求都不會形成巨無霸的規模,沒有一家“AI+智慧製造”企業能夠輕易覆蓋超過10個細分應用領域。隨著人工智慧和大資料的發展,無論從國家戰略、政策導向還是市場驅動,這個市場將是由一批價值上億的專精特新“小巨人”組成,數之聯就是其一。

與此同時,傅彥也直言,AI+智慧製造這個賽道其實非常難。“第一,作為IT公司,我們其實對很多真正的工業應用場景並不熟悉。在這個過程中,我們做的首先是工業,而大資料、人工智慧只是支撐技術,為此必須要進行更多的學習和了解,同時也會邀請行業專家共同研發軟體;第二,工業軟體需要對工業的工藝、機理結合,比如在工業生產流水線中,如果我們做的軟體不能達到99%甚至更高要求的話,企業就很難去採用你的產品;第三,AI+智慧製造對演算法的要求也非常高,即使已經有了一些優質的演算法,但真正實際應用當中還是有可能效果不佳,所以在技術層面上,對我們的要求也非常高。”

另一方面,在整個國內工業體系中,工業數智化轉型才剛剛開始。在這場方興未艾的科技更替中,仍需要社會全行業的長期努力。

“無論數之聯還是其他AI+智慧製造企業,目前都屬於早期階段。在整個工業賽道中看,目前基本上也還是頭部客戶在前端試水。我認為還需要5年到10年的時間,才能夠真正讓全工業體系成員都開始嘗試AI和大資料產品。對於一些規模較小的企業,當前可能還沒有這樣的認知,所以這就需要頭部企業起到帶頭作用,用親身效果來影響更多的企業,才能夠真正推動整個工業領域發展。”傅彥說道。

談及使用者培育,傅彥感觸頗多。“實際上我們在發展的頭三年,更多的工作是去教育客戶,對客戶進行相應的輔導,讓他們認知到大資料和人工智慧對於工業企業可能帶來的變化。但說實在的,工業智慧化改造是長期過程,想幾年就有大變化是不現實的。飯得一口一口吃,生產力得一點一點提升。自2019年起,我們客戶的交易逐漸變多,終於看到了成效。所以我們也特別感謝第一個吃螃蟹的企業。”

對話數之聯創始人傅彥:AI行業趨勢轉向 AI+智慧製造拐點何時將至?

如何想象未來工業技術市場?

選擇國家最需要的賽道發力,深入產線助力提升工廠整體效益

科研出身的傅彥並不“唯技術論”,她曾多次提及,“我們要做的事一定是國家最重要的事情,所以我們在賽道上,都是選擇國家最需要的賽道,希望能夠為國家的未來助力。”

傅彥認為,最近幾年,泛半導體、新能源等領域會成為未來工業中非常重要的賽道;因此,數之聯也正在開始向這幾大行業進軍。對於整個工業的關注焦點,傅彥認為仍在在智慧質檢和良率提升兩個方面。“最近幾十年裡,中國已經在工業上有了非常大的進步,但跟海外工業強國相比仍存在差距。但凡國內工廠良率提高0。1%,對於整個工廠的經濟效益都會有巨大的提升。”

此外,她也提到了全產業鏈管理的重要性,“整個工廠的全產業鏈管理,全產業鏈數字化轉型升級,可能也是未來工業關注的焦點。現有企業在進行資訊化、自動化建設時,仍然屬於離散狀態,未來肯定需要把這些全鏈條打通,從上游的原材料採購到下游工廠的生產線管理,都應該整合到一起。”

對於行業、市場、競爭對手帶來的挑戰,傅彥顯得並不焦慮。她說,“我們選擇出來做企業,就已經沒有回頭路可言。”最後,她還表示,企業既要在有價值、有意義的賽道上堅定不移的走下去,也要在賽道上快速站穩腳跟,只有這樣,才能在殘酷的競爭中立於不敗之地。

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