作者｜桑明强“一个新员工上手做外观检测过去需要培训2个月|真正的智能云，应该走到工厂一线作者

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作者｜桑明强
“一个新员工上手做外观检测过去需要培训2个月，如今一天就可以熟悉操作。 ”在质检车间工作多年的胡师傅怎么也没想到，令人头疼的质检难题，如今被AI轻松解决。
位于苏州常熟，一家4万多平米的车间内，正进行一场不同寻常的“生产改革”：一块块指甲大小的PCB电路板，在装有人工智能算法模型的摄像头下，精准快速地完成了外观检测，包括那些头发丝大小的瑕疵。
【作者｜桑明强“一个新员工上手做外观检测过去需要培训2个月|真正的智能云，应该走到工厂一线】胡平华是东南相互电子的一名IT经理，用他的话说，传统粗放式的生产经营模式已经到头了。这些年，东南相互电子一直在尝试通过多种办法解决质检难题，直到在常熟政府组织的一次“智改数转”活动上，东南相互电子与百度智能云建立了合作，情况才发生一些转变。
其实在工业制造需求最旺盛的长三角地区，有过类似境遇的企业不在少数。
问题是，虽然现在很多企业对云计算已经有了一定的认知，机器也都联网，甚至有的还搭建起自己的私有云，但把云服务的灵活性和配套性发挥出来的，让智能算法实现随取随用，真正做到“深入产业”的，还是极少数，以至于云计算在很长一段时间处于舆论中心，实际进展却十分缓慢。
背后的根本症结在于，工业制造类企业的智能化转型升级，不像互联网来得那般剧烈，它是重服务属性的，前期的调研、后期的跟踪和中期的交付一样重要，任何一个环节出现一点缺陷或者短板，都可能导致项目中断、甚至流产，这也解释了“为什么国内很多传统云应用已经不再适应现在的环境，在PMF逐渐失效的情况下，玩家也就慢慢地掉队了” 。
那么，智能制造的“中国样本”究竟需要什么样的云呢？
这篇文章来我们好好聊一聊。
01深入产业，智能制造该这么做了
我们先从地处长三角的另外一家公司开始谈起，它和东南相互电子有些类似，都是不露声色的黑马级玩家。成立于1993年的美欣达集团，是浙江当地有名的纺织类企业，类似优衣库、江南布衣这样的一线品牌，都是它旗下印染公司的客户。
“美欣达正在进行一项‘秘密实验’ 。 ”李师傅在美欣达工作多年，据他介绍， “集团眼下在筹备打造高端印染，在这之前，需要对既有的车间生产模式进行数字化改造，做一个试点工程，如果实践效果好的话，就进行规模化部署。 ”
和东南相互电子一样，美欣达也选择了百度智能云，理由很简单：一方面，百度自成立以来一直是技术导向，它对技术的坚持投入，也把压强式创新刻在了百度智能云的基因里；另一方面，它的“云智一体，深入产业”战略听起来更务实，而且，它拥有的从单点场景到为企业提供系统级解决方案的全栈能力，以及在工业制造领域积累下来的大量经验，是其它玩家所不具备的。
以百度智能云开物2.0平台为例，它是百度智能云去年推出的工业互联网品牌，对比1.0版本，它除了在应用、平台、AI核心进行了迭代升级，还探索了更多重点行业，并主动把场景收窄、聚焦，放在了工业制造领域最为关心的3大模块上：质量管控、安全生产以及能耗优化。
这其实也是因扰工业制造许久、令很多“一号位”十分头大的问题。
我们都知道AI、云计算是个好帮手，但最难的点在于，很多时候明明知道问题出在这里、却硬是找不到最优解或者最合适的工具。比如发生在美欣达印染车间里的场景，传统识别印染疵点十分依赖人工识别，而且印染排产也比较低效——由多个排产计划员，通过插、拔U盘的方式进行排产，但这种设计模式的问题在于，一旦排产计划发生更改、或者加塞了新的任务，效率就会立即被拉扯下来。