國聯股份，作為一家致力于產業互聯網探索的平臺，以工業電子商務為基礎，以互聯網大數據為支撐，致力于互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能等新技術與傳統產業的深度融合，力爭不斷促進傳統產業降本增效的價值使命。
按工信部的規劃，工業電子商務是工業互聯網的重要環節，是務實有效推進工業互聯網平臺發展的有效抓手。工業互聯網的核心在“互聯”，而工業電子商務的核心在“商務”。工業互聯網通過機器或設備的互聯互通沉淀了大量的數據流，而工業電子商務則以供應鏈為核心形成信息流、商流、物流、資金鏈等閉環，可以有效實現從工業互聯到數據增值、從工業互聯到供應鏈增值，從工業互聯到跨界生態，從而成為工業互聯網落地深耕的重要抓手。
公司產業互聯網戰略的核心是“平臺服務、科技驅動、數據支撐”，以平臺、科技、數據構建全新的垂直產業互聯網生態。在多年的發展中，我們在不斷推進從工業電子商務開始的各階段戰略規劃，通過平臺運營滿足實體企業交易、交付、資金、生產、鏈接等的經營需求，并以交易數字化工具、供應鏈數字化工具、生產經營數字化工具構建平臺運營的科技驅動體系。伴隨平臺運營的推進，科技驅動對供應鏈和生產經營各環節的數字化改造及通道銜接，進而在交易端、供應鏈端、生產端沉淀海量數據，形成大數據支撐，由此以平臺、科技、數據體系構建產業鏈閉環，實現工業互聯網的高效運轉，產業互聯的核心價值，是用數據打通多個產業環節，最終達到價值提升和增效降本的核心目的，也可以說產業互聯網正在逐步培育自己的生態。
所以AI在產業互聯網的應用，隨著產業轉型的逐步深入，未來“AI+產業互聯網”應用模式可能呈現出兩個特征：第一，以大量數據采集為算料基礎，以機器學習或深度學習算法為核心，通過建立人工智能模型解決特定的診斷、預測等問題。第二，以用戶需求為導向，實現全產業鏈覆蓋，為企業提供生產控制優化、供應鏈優化、物流調度優化、市場銷售預測等方面的決策輔助支撐。（源自：央廣網）
人工智能對實體經濟的提升體現在各個環節，例如在制造業的生產智能化方面，AI能作用于包括自動分揀、質量檢測、設備運行、生產工藝優化等多個方面，在每個環節都能帶來巨大的提升。“智能互聯”對產業互聯網的作用已被不斷證明，但真正落地，既需要載體，也需要生態。需要以人工智能能力為核心，能去感知用戶，實現用戶自然交流的數據化，并且以軟件和服務實現與云連接的設備。基于此來看，產業互聯網平臺就是這樣一個載體和生態。
我們認為AI技術是優化生產效率和創新商業模式的重要手段之一。在過去幾年里，公司已經在AI領域進行了大量的研究和應用，尤其是在電商平臺的智能推薦、銷售預測、采購預測和機器視覺等領域。
為了更好地滿足不同行業的用戶需求，我們采用了深度學習算法，根據用戶的歷史點擊記錄、購買記錄、偏好和標簽等數據，為用戶提供個性化的推薦服務。這種推薦算法基于用戶行為數據的累積和分析，可以更加準確地預測用戶的需求，從而提高用戶滿意度和購買轉化率。同樣，除了商品的推薦，利用推薦算法我們可以在更多的領域去應用他，例如在工廠的生產制造過程中，通過采集以往的投料記錄、采購記錄、操作記錄，可以為生產人員提供原材料的配比推薦，為DCS人員提供生產系統的操作推薦，如根據原材料的含量指標，推薦在什么時間加什么料，加多少，溫度控制在多少，化學反應持續多長時間；以及在大宗物流運輸領域，也可以預測最佳線路和預測的運費有多少。公司有大量的產業資訊數據、產能分布數據、交易數據、客戶數據、生產數據、物流數據，這就為我們的模型訓練提供了更多維度的分析優勢。我們可以預測未來1-3月的市場需求和供應情況，根據歷史交易數據預測平臺用戶的交易預測。準確的銷售和采購預測可以幫助平臺更好地把握市場趨勢和供應鏈變化，從而優化產品組合和供應鏈管理，可以更好地把握市場需求和供應鏈變化，從而做出更加準確的預測和決策，為客戶提供更加精準和高效的服務。公司在2021年實施了“三年百家云工廠”的計劃，主要是為了給工廠端提供更多的供應鏈服務和數字技術服務。其中數字技術中，我們應用了機器視覺的技術，通過相機和傳感器等設備來監控生產線上的生產過程、人員行為分析、倉庫的貨位異常變動、火災報警等，在工廠安全管理方面可以大大提高安全監測和控制的精準度和效率，幫助企業實現更加智能化和高效的生產管理，為保障工人的人身安全和生產的穩定性做出貢獻。例如：工廠的攝像頭一般有幾十個到幾百個，中控室的監控屏幕上也是密密麻麻的監控，工廠也會安排人員去盯著看，但這種人工的方式的非常低效的，那我們通過在邊緣部署相應的視頻盒子，去幫助工廠看這些監控，可以看到人員的流動、溫度的異常、儀器儀表的讀數、是否有火災、抽煙、汽車和叉車的軌跡，通過低廉的價格為工廠提供更優質的AI服務。公司有一個工業元宇宙的項目，叫元企。元企可以為機器視覺技術的發展提供大量的仿真視頻數據。在傳統的機器視覺技術中，獲取大量的訓練數據是一個比較困難和耗時的過程。而在元宇宙中，可以通過游戲引擎和仿真環境來生成大量的仿真數據，這些數據可以用于訓練各種機器視覺模型，例如目標檢測、圖像分割、姿態估計等。由于仿真環境可以精確控制各種參數，例如光照、材質、環境等，因此生成的數據質量也很高，可以提高機器視覺模型的準確性。此外，通過元宇宙中的游戲引擎和仿真環境，還可以生成各種復雜的場景和動態效果，例如交通流量、人員密集度等。這些數據可以被用于訓練智能監控、安全檢測等模型，從而提高安全管理和預警能力。在ChatGPT方面，作為重要的新型人工智能技術，其算法在產業數字化、經濟數字化上打開了發展新思路。目前，公司內部已全面接入ChatGPT，全體員工可以在內部管理平臺中使用此項功能。研發人員可以通過使用ChatGPT來編寫一些基礎性的代碼以及一些方案的設計工作，加速相關系統和平臺的開發過程。例如，通過與ChatGPT對話可以生成系統的表結構，或讓其編寫Python代碼去實現網絡爬蟲，或實現代碼和UI的自動化測試等等功能。在使用過程中，我們的產品和技術人員可以利用其獲得更全面的設計和代碼，可將更多的精力投入到科技創新和服務。其次，視頻團隊可以通過使用ChatGPT生成一些視頻腳本和直播腳本，提高視頻拍攝的效率；銷售客服人員也可以用來組織和精煉回復的內容。同時，我們也正在積極對接百度的文心一言和阿里云的通義千問，研發部門也正在基于這些模型和服務，構建一款企業AI應用來提供給公司多多平臺的上下游客戶。
雖然近年來AI在工業設計、生產、管理、營銷、銷售多個環節中均有滲透且成熟度不斷提升，但實際上整體還處于發展初期，AI在產業層面應用占比還是偏低的，實施成本仍然較高，例如一個模型的構建需要幾百萬元的投入，本質上還是因為國內AI人員的缺少，以及市場熱度造成的。所以，公司也希望未來可以通過我們自己平臺的訓練和一定時間的努力，能夠降低整個產業AI的使用門檻，讓AI能夠進入到傳統產業的方方面面，能夠為實體企業提高更高的效率和創造更多的價值。
我們認為，產業互聯網就是一個筐，什么都能往里裝。AI、區塊鏈、云計算、大數據、GPT等這些現代化的技術，都可以在產業互聯網中找到對應的應用場景，并且能落地實踐。作為產業互聯網領域的推動者之一，我們將會在產業數字化的進程中全面擁抱AI等技術對于產業和供應鏈的升級改造，積極促進新技術與傳統產業的融合。
文章來源：產業互聯網大視野
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