|
2016年，马云在云栖大会上喊出“五新”，其中一个就是“新制造”。当时很少有人真正理解这些新名词，在一些人看来这又是阿里凭空造出的新概念。但在去年的云栖大会上，阿里发布全球首个新制造平台“犀牛智造”，其在制造领域的布局浮出了水面——实际上在2017年，阿里就开始着手用新技术改造制造业工厂了。 此前浅黑科技在《绝密计划：我在阿里打黑工》一文中，也曾详细描述了阿里在早期成立犀牛制造、并让程序员下沉到工厂的全过程。 放在今天看，“新制造”就是用新的互联网、AI、云计算等技术将工厂数字化，进而在提升效率的同时，实现柔性生产。不仅如此，阿里的触角也在从过去服装加工等轻工业渐渐涉足钢铁等重工业领域。 一位不愿透露姓名的智能制造从业者，向「甲子光年」讲述了他某位钢铁行业客户的一段经历。
2020年，某钢铁厂与一家头部科技大厂签下合作协议，后者运用其技术能力为其打造一个智慧工厂。在此之前的竞标中，这家大厂是排名靠后的，但是最后由于大厂领导亲自下场谈合作，最终其成功拿下了大单。
拿下大单之后，大厂也很重视该项目，招来数名应届博士生与公司技术人员驻扎在工厂。然而成果交付的时候，客户发现这些系统确实有一定的效果，可以用，但在一些细微的方面会出现状况，稳定性、功能实现上均达不到预期。
“他们特别喜欢用一些炫酷的方法来实现基本的功能。比如在钢铁厂架上各种通信设备、传感器，并引入各种生产管理系统。这些其实就是为了完成流程记录而已。”该从业者描述道。 对追求实用的钢铁厂来说，这并不是刚需。同时，互联网大厂更愿意聚焦提供一个系统通用、底层的产品（例如：5G、云存储等），但基数设施的铺设往往并不直接解决具体的生产需求，场景和产品的落地去解决一个实际具体的生产问题对工厂来说更具体、更迫切。
另外一个例子是，此前钉钉在为柳钢做数字化转型时，搭建起冷轧信息管理系统，涵盖了日常办公、生产管理、安全管理、设备管理、资金管理、知识库六大版块的50多个特色应用，涵盖了所有业务流程办理、设备巡检、危险作业管理、物资管理等。但一名熟悉业务的投资人却抱怨称，这些都是“花架子”，对生产并没有起多大的作用。
其背后的原因是，过去大厂一直存在惯性思维——做平台。即擅长在一个项目中做基础的架构和设施，但对上层的应用和实用化的细节处理是弱项。 一位在大厂工作了数年的程序员告诉「甲子光年」，按照大厂的机制，当一批程序员下到工厂时，需要相应的配套也下到工厂里，比如餐饮、出行、生活补贴等，再加上巨大的人力成本，出一次差很不划算；另外，长期在写字楼空调房里的大厂工程师对充满粉尘、燥热的工厂环境短时也难以适应，“待上一周就受不了”。 消费互联网时代，C端市场可以指数级扩张；但在工业工厂里，技术的每一步扩张都只能建立在一个个的生产环 节上。“在这里，原来那种平台化策略不管用了。”他说。 如今，进工厂的大厂已经找到了更舒服的姿势——与创业公司合作。 比如，易控智驾在矿区的自动驾驶车辆，就搭载了华为的自动驾驶计算平台；瓦特曼智能在钢铁厂的智能机器人，也要用到华为、腾讯的一些基础设备或架构。反过来，大厂越来越多地把工程中上层的应用部分分包给有重工业经验的创业公司。
钉钉与柳钢的合作也是如此。钉钉走进钢铁厂中完成了很多系统的布局和串联，但“这里面在细节上没有一件事是钉钉做的，包括边缘计算、智能识别。”一名熟悉阿里云的技术专家在讲述这一过程时做出如此评价。 在北京海淀区复兴路乙12号，有一座“中国铝业大厦”。 这座大楼，曾是原国家冶金部的办公地。随着原冶金部的撤销，该大楼也变成了一座商用写字楼。不过，至今楼上住的大都是一些“中”字头的冶金领域公司。只有一个例外，就是瓦特曼智能。 很难会有人相信一家做人工智能、机器人的科技公司会在这样一座“传统大院”里办公。但谭胜虎觉得选择在这里办公是“找对了地方”。
有一次，谭胜虎跟一个钢铁厂的客户吃饭，席间对方问到“你们在哪儿办公”，谭胜虎回答在中国铝业大厦，结果对方一脸惊讶，直呼“你们是内行”。 原因是，这座楼里的企业，绝大多数都是在重工业领域深耕十几年的公司，这类公司相对封闭，圈外人很难接近他们。一般来说，即使是一家中等规模的钢铁厂，仅办公室就有上百个，如果不了解行业和公司可能连门都找不对，因为找对的概率只有1/100。 2019年中，从腾讯离职加入瓦特曼智能的孙银健和同事们接到了一个任务，为一家工厂做算法开发。这对他们来说并不难，于是在家里写完代码后，他们带着成果来到工厂，结果几轮测试下来，算法跟场景的适配却存在偏差。 这让现场的工程师们慌了神，工厂的生产不能耽搁，必须尽快解决问题。钢铁、冶炼等行业对生产的稳定性要求极高，这也是他们过去很少接触新科技的原因之一。“如果一个钢铁厂因为上新设备而导致生产停工，那么它一天就可能损失上亿元。”谭胜虎说。
工程师们不得不驻扎在工厂，前后待了两个月。这两个月里，不仅客户在体验上打了折扣，每名工程师也都承受着很大的压力。尽管最后问题得以解决，但给孙银建留下的一个教训是，一定要在写算法前对场景有充分的了解。 此后，公司对开发的工程师定下一个工作流程：在做算法开发前要先到工厂里熟悉场景，等到写代码做开发时再回到公司，最后产品或系统应用前再到工厂现场调试。
这个规矩看似非常实用，但对一些刚毕业的程序员来说很难接受。甚至在最开始的一年里，都持续有一些新人会因不适应工厂的工业和生活而选择辞职。 对于重工业企业来说，产品的可靠性大于一切。孙银健讲了一个他们团队拿下一个大客户的例子。 一家钢铁厂很早就计划研发无人天车，但最终卡在天车对钢包的感知识别这一环节。从2018年开始，这家钢铁厂陆续找来十多公司，希望能帮助他们突破这一环节，但两年后卡壳的问题仍未得到解决。
2020年4月，孙银健和同事带着设备也来到这家钢铁厂，将无人驾驶技术引入到天车吊运的控制和识别感知中，并做了功能demo演示。演示当场没有问题，合同顺利签了下来。随后，他和同事们在工厂泡了大半年，经过十多次的功能迭代和现场不断尝试后，完成了设备的交付，并通过了现场的试运行。 别人两年都未能解决的难题，为什么孙银健团队半年就解决了？
在交谈中「甲子光年」发现，差异来自技术路线的选择。传统的方案，大多是通过简单视觉识别钢包上的标记来做到感知，但在钢铁厂，环境腐蚀性高、灰尘又大，一个月前做的标记在一个月后很可能被磨损得一点不剩，根本满足不了实际的需求。 亦联资本投资副总裁杨寅曾到过这样的工厂，她对「甲子光年」讲述自己的一次经历，“我事先并不了解那个环境，背了一个白色的包就去了。结果只待了半小时包就全黑了。”
而基于激光SLM、视觉、3D智能感知等技术的方案，则不会存在这样的问题。这不仅是技术选择的问题，更考验研发人员对实际应用场景的理解程度。如果不去现场摸摸灰尘，只是坐在办公室，程序员很难理解为什么纯视觉的路基会走不通，因为理论上它确实是有可能性的。 经过几次在矿山的经历，林巧愈加理解为什么越来越多自动驾驶企业盯上这个场景。对此，「甲子光年」曾在《无人驾驶“解救”矿山之困》一文做过详细分析。但要做好矿山的自动驾驶，只靠实验室的技术是无法完成的，甚至他对乘用自动驾驶“降维”到矿区自动驾驶说法也嗤之以鼻。
林巧很认同易控智驾CEO沃森常在公司里说的一句话：“我们吃过的土，就是我们的竞争壁垒。”
矿区跟城区几乎是两个天然相对的场景。一是矿区的道路不会有车道线标识，车辆无法靠标识线保持车道；二是矿区的环境粉尘大、沙石多，普通的传感器很难在这种环境下长时间工作；此外，矿区的车辆对作业流程要求极严，“普通车辆在车库中倒车倒不准可以来回多试几次，但矿山上如果车辆来回倒车，那就严重影响挖机和车辆的协作，甚至让后续车辆的作业都受影响。”林巧说。
这种情况下，程序开发人员只能先到现场收集需求，然后回到办公室做开发，之后还要到现场验证开发效果。“如果想通过别人远程验证，然后告诉你结果，是不现实的。”林巧称。 为了缓解程序员们的驻厂压力，瓦特曼智能也会制定相应制度使他们可以得到定期放松。公司有强制规定，凡连续出差两周的同事必须回公司或回家休息一段时间，期间的车票等费用均由公司承担。 这种压力，几乎是每个初到工厂的工程师们必须经历的。林巧记得，最开始有个别新员工在矿山待了半个月，结果因为受不了环境的荒凉又走了；甚至在面试明确告诉对方要去矿山后，有人开始“同意去”，但在临近发offer的时候又“变卦”。
林巧自己也曾也有过不适应。最开始在矿上那一个月，他是抱着电脑在矿车上工作的，休息的时候也只能蹲在路边，因为新矿没有配备板房。
生活上的困难是最考验人的。比如在饮食方面，矿区不像城市，可以点一份自己喜欢的外卖，因此包括工程师在内的所有矿上人员都只能吃食堂。“矿区的伙食都是偏辣的，我不能吃辣椒，所以每次吃饭就只吃白米饭。”林巧说。 要知道不久前，他的午餐还是在阿里干净的食堂里，不仅鸡腿、鱼虾随便挑，饭后还有水果小甜点。 但困难总要解决。“在招聘时，我们会考察候选人的价值观，矿山无人驾驶需要研发人员踏踏实实理解现场、以技术结合现场实现产品。实际上现在很少有人会因为不适应矿山而离职。”林巧说。
在他所在的公司，甚至连财务、行政都要去矿山进行一段时间的体验。因为这些后勤服务人员需要知道开发人员的需求。“去年冬天，行政小姑娘给我们配了一套新工装，不仅保暖，而且口袋又多又大，既能装得下各种工具，还能装电脑，非常实用。”林巧称。
如今，他已经完全适应了这种生活，和矿区工人也相处更融洽。有些时候，他需要向身边的工人请教矿车驾驶的经验，以更好地了解矿车运作业规律；而这些矿工在林巧的潜移默化下，也学会了“折返、轨迹规划”等自动驾驶术语。在程序员的影响下，很多司机也开始有意识地定期擦洗激光雷达。 作为全球最大的制造业国家，中国拥有最完善的制造业体系，但在高端制造业领域较之发达国家却始终矮人一头。人工智能，给传统工业带来了新的转折机遇。 用谭胜虎的话说，过去20年，互联网改变了世界；未来20年，则是机器人改造世界。 这意味着，智能制造，是中国完成制造业跨越的必由之路。 另一方面，当个性化消费、大众创新创业成为主流，这也倒逼着传统制造业向柔性化、数字化、透明化、智能化加速转型，这恰恰是智能制造的趋势。
| 
|小黑屋|手机版|Archiver|机械荟萃山庄
( 辽ICP备16011317号-1 )
发表于 2021-8-30 17:21:32
发表于 2021-8-30 21:08:09