阿里雲閔萬里談ET工業大腦：找到1%的支點，實現良品率提升1%，成為業內前1%

雷鋒網按：4月26日，阿里雲棲大會·南京峰會召開。本次會議主題涵蓋教育、製造、政務等多個行業，會議上，阿里雲人工智慧科學家閔萬里發表了《1%的征程——阿里雲工業大數據解決方案》主題演講。

雷鋒網據公開資料了解到，製造的人口成本優勢正逐漸消失，而人工智慧是其一個發展新機遇。目前，無論是企業自主轉型還是借勢工業互聯網平台，大多停留在智慧產品階段，良品率是重要指標之一。阿里的ET工業大腦目標正是提升工廠良品率，而實現良品率提升1%，正是阿里雲已經實現的小目標。

以下是雷鋒網整理的演講全文，並進行了不改變原意的編輯：

今天我講三個問題，第一，什麼是ET工業大腦？第二，怎麼做？第三，做到哪一步了？未來將要做到哪一步？

什麼是ET工業大腦？

10年前，紐約時報上經常有專家說這樣一句話：「If something can be made，it can be made cheaper in china。」但是，10年過去了，我們的人口紅利已經不在了，製造業成本上去了，那我們的出路在哪裡？

2010年的製造業站在全球第一，被冠以世界工廠，我們有強大的人力成本優勢，當這個優勢沒有的時候，我們的出路在哪裡？大家都在思考這個變化，企業家們的應對之策想了很多，43%的企業表示已經制定了宏觀的變革戰略，科技論壇上也有很多關於此的討論，但是我們的實踐狀況究竟如何呢？

德國、日本、美國的職責分工、行動分工的比例非常高，但這個比例卻是個位數。所以當我們還在思考的時候，工業革命轉型已經在發生，稍不留神，就可能落後了。那是否會落後呢？

如今有了人工智慧和雲計算，ET工業大腦給大家一個答案。我們的應對之策是：找准1%的支點，從「芯」出發。這是什麼意思？

打一個比方，一個拖拉機綁上IPAD也變不成自動化，因為最核心的部分沒有改變。如今，我們欲提升工業製造，不能忽視對「芯」的改造。

我們從德國、美國、日本進口了大量的精密生產線，但我們對參數的調整卻束手無策，而且技藝的傳承也淡化了，有許多江湖絕藝師傅的技藝沒有傳承下來。但是今天有了工業大腦、物聯網、數據等，這一切變的有可能。我們的生產線上流淌的不僅僅是產品，更多是數據，每秒、每分產生的數據量不比移動互聯網少，一台飛機發動機一秒鐘產生的數據就是海量的，那麼，這些數據價值在哪裡？沒有雲沒有大數據時，沒有人知道這個問題的答案。但我們今天告訴大家這些數據的價值是無法想象的，只要找准這1%的支點，從最核心的製造業生產線上的精益調控著手。

ET大腦如何做到？

我們與江蘇協鑫的合作是最早的一個工業大腦案例，我們參觀了他們的生產線，數據實時上傳彙集到ET工業大腦中，之後進行參數控制，改寫生產流程以提升其效率。我們第一次拿到協鑫的數據時，如看天書，隔行如隔山，要去問工人、工藝控制人員數據的具體含義，隨著我們深入生產線，提煉生產流程，充分挖掘這些數據，便積累了原始數據，用阿里雲的人工智慧找出數據當中最核心的規律。

最後我們得到怎樣的效果呢？第一，整個生產流程的數據狀態實現實時化，對危險狀況進行預警；第二，整個流程每個環節的可靠性、關聯性全串聯。比如，第3個和第10個環節可能高度串聯，以往工人是崗位負責制，只負責自己的環節，這種孤島式行動可能造成鏈條的崩潰，但是今天不會了，因為這個大腦一直在工作。最終，我們實現良品率提升1%，這就是1%的來源，找到價值密度最高的環節，做到別人沒有想到的事情。以前，大家認為互聯網人只關注做點擊率、轉換率、商品推薦等，其實不是的，互聯網技術可以到生產線的最核心，可以到最複雜的工廠去，實在地幫助工人師傅。

之後，我們發現數據化有多個環節，每個環節要面臨巨大的數據挑戰，有各種複雜的信息系統要對接，這就是為什麼我們第一次看到數據時簡直嚇傻了，覺得難如天書，但是為什麼後面又做到了？

君子善假於物。如同登月的成功是返回地球，如今企業上雲的目的是為了落地，數據上了雲智慧要回到車間。當數據閉環成功時，這個鏈有可能像永動機一樣轉起來。為什麼是永動機呢？因為生產線源源不斷產生數據。這是一個新的語言，用上人工智慧的新技術，打造新製造的物種，這就是工業大腦做的事情。

現狀如何？未來將發展到哪一步？

• 大腦聯合體

為什麼阿里雲能做到這件事呢？有2方面。

我們有一系列的產品，從底層計算架構到大數據平台，再到人工智慧的演算法，我們能提供一整套服務。我們能做到，大家也能做到，我們的使命是做一個樣板，讓大家知道可以用這些工具做成什麼樣的效果，將來更大的任務和機會還是要在座的各位一起完成。

除工具外，我們還有1%的實踐。從光伏切片轉移到橡膠行業，隔行如隔山，但我們四周的時間就做成了，跨界的複製和轉移的速度之快連我自己都沒有想到。在新能源行業，我們能預測每個太陽能發電板上未來6小時內每小時的發電功率，對區域網提供預測性的指導。我們還能實現工廠生產的即時調度，讓成本變的更加可控。

這些總結起來就是一個大腦聯合體，是基於阿里雲的產品體系，再結合工業具體場景，打造的一個聯合體。

我們培養一個行業專家，需要上學、上技校、拜師、學藝到最後上崗，最後成才至少28-30歲。但從協鑫到中策橡膠的複製，我們用了28天。因為其中60%的東西是可複製的。當我們在雲端找到了跨行業的最小充分抽象時，我們找到了工業製造最核心的精髓，找准了發力點，也就是1%的支點，這個支點既可以起支撐光伏產業也可以支撐起橡膠產業，本質上講都是流程製造，60%是可複製。從去年4月20號到現在，工業大腦已經在5個垂直行業成功落地了，產生了實際效果，在370天裡面做了5個行業。我們打破了行業的壁壘，尤其是進口國外生產線的壁壘，找到了控制核心生產線的參數規律。

如今，師傅退休、跳槽也不怕了，因為數據都已經固化，這是永不退休、永不下班，並且能自我強化，一個「永動機」大腦實現的。

• 未來的行業

未來我們還會進軍其他行業嗎？答案是肯定的。

馬雲老師說，人算不如天算，天算不如雲計算。可能下一次雲棲大會，我們在做晶元，也可能在做電力能源網，可能做一個鍊鋼行業，沒有什麼是不可能的，只要是數據密集型的行業我們都有勇氣去碰，只要是最難的題目我們都敢挑戰。

8年前，王堅博士創建阿里雲時，定義我們的夢想為飛天，那時我們承擔的一個夢想就是把科技界的使命感提升到戰略的高度，我們承擔的是一個行業的使命。如今，製造業要提升為智能製造時，我們怎麼發力呢？

雲計算是我們的翅膀，人工智慧是我們的發動機，是我們的核心燃料，我們要在垂直的行業中落地，抓住眼下每一個1%的價值支點。

「If something can be made,it can be made better in China。」不是一個夢想，我們已經在5個行業做到了。如今，我們知道一些最先進的切片生產線上的參數，儘管這可能是德國進口的機器。之後，我們還將進入晶元行業，這可能是工業製造中最精華的一個產業，裡面有幾百個流程，這也是外國對我們封鎖的一個產業，封鎖並不可怕，只要有數據，有雲計算，我們有這樣的技術手段和決心，去打破，去突破，去打造智能製造的新的標杆。