王晓冬 中科云谷CEO王晓冬：新时代的工业智能探索与实践

引导阅读

1.随着人工智能、大数据、物联网等新技术的发展，我们相信第四次工业革命将不断把这些新技术应用到新的生产、新的制造和一些新的商业场景中，从而带动新一轮的商业模式转型。

2.在中联重科改变商业模式的过程中，“中联重科大脑”是我们探索大数据和人工智能的一个非常重要的产品。通过创建中联重科大脑，我们可以从R&D、生产和营销等方面推动业务流程的改进，同时提高中联重科的管理水平。

3、无论是工业智能还是商业模式、变革创新，我认为技术不是最大难点，最大难点在于落地场景的识别和应用。

以下是讲话全文

我很高兴今天有机会和你讨论新技术下商业模式的变化。首先说一下新兴的数字技术。

第一次变化主要是基于蒸汽机的大规模应用，第一次工业革命，当时机器逐渐取代了人工操作；

第二个变化主要是基于电气化的广泛应用，电动驱动机械设备；

第三个变化是自动化技术为核心，机器设备越来越少用手驱动，变得更加自动化；

到现在，随着新一轮的技术发展，如人工智能、大数据、物联网等。，我们相信第四次工业革命将继续把这些新兴技术应用到新的生产、新的制造和一些新的商业场景中，从而推动新一轮的商业模式变革。

接下来，我们来看看所谓的商业模式转变。什么是好的商业模式转变？我们认为有必要推动一些增量市场，提高效率或降低成本。

对于滴滴、优步这样的公司来说，他们的商业模式非常成功。我们认为，他们模式的成功之处在于，他们通过互联网技术的应用找到了资源再分配的关键，同时提高了资源配置的效率，解决了资源短缺的问题。

众所周知，一批所谓的O2O公司出现后就消失了。为什么？因为那些模式在当时只是商业模式本身的改变和创新，并没有真正带动效率的提高。至于我自己，我不是C端或者互联网端的专家。我们今天谈论的商业模式的改变希望集中在我们熟悉的传统行业。在制造业领域，应该说中国的制造业是一个非常劳动密集型的行业，的确我们非常依赖人。

但是，我们都看到，社会的发展趋势已经不能那么依赖人了。因为老龄化趋势在那里，越来越少的年轻人会主动跳入传统工业行业。所以我们也看到，这个传统的工业产业恰恰需要新一轮的技术，需要注入到工业发展的过程中。这时，我们可以看到，新一轮的新兴技术已经成为工业产业改革的一个非常好的驱动力。

无论是ToC还是ToB，如果我们想创造一个持久的商业模式，我们必须解决三个问题，要么提高生产效率，创造一个增量市场，要么降低生产成本。

从数字化技术转型的角度来看，中联重科历史上引进了三大技术，第一大技术引进是物联网技术引进，因为我们产品的一批企业可能会在产品端投资大型企业，中联重科就是这样的企业。我们的产品有哪些共同的特点，比如起重机、高科车、挖掘机等。移动，单体价格更高。因为这些设备比较贵，商业模式往往是租赁商业模式，也就是说很少有客户一次买这么多设备，这个行业很少。当时我们引入物联网技术解决了一个非常关键的问题，可以远程管理设备，从而解决了一个所谓的租赁模式问题。

第二次重大技术引进是在2015年左右。当时，包括信息技术在内的大数据被深度引入和应用，并通过这些应用实现了进一步的精细化管理。第三大技术引进是最近全面引进人工智能技术。

我们认为，技术的引入有助于传统企业在增量市场中找到一些增长点。在过去的11年里，中联重科引进并应用了一系列新兴技术，目前我们正在连接超过25万台设备。这个总数还在增加。随着设备的年度销售，我们现在有了PB级的数据。这对于从事工业智能或者人工智能数据的科学家和算法来说是非常激动人心的，因为你只有没有太大作用的算法，你需要有大量的数据。

应该说，通过这些技术的应用，中联重科在过去的11年里取得了成功的业务发展，缩短了生产周期，提高了服务和效果。我觉得最根本的一点就是帮助中联重科实现其商业模式的迭代，从一个纯粹的设备制造商变成一个设备供应商。我觉得这个改变不是绝对的。应该说这是一种混合型的商业模式，但是这种模式的转变有一个非常重要的前提。对于物联网技术的应用，如果你不应用网络技术，那么我们就不能远程控制这么多设备。正是因为物联网技术的引入，我们现在可以依靠我们的物联网平台和工业互联网平台来实现对设备风险的管理和控制。

这样，我们就为我们从一个所谓的设备制造商转变为一个不仅提供产品而且提供服务的设备运营商奠定了基础。在业务转型和中联重科商业模式转型的过程中，“中联重科大脑”是我们探索大数据和人工智能的一个非常重要的产品。通过创建中联重科大脑，我们可以从R&D、生产和营销方面推动业务流程的改进，同时提高中联重科的管理水平。

以R&D为例。比如我们有很多产品线。以混凝土设备为例。从R&D的角度来看，我们结合了三种类型的混凝土设备。它有13个工况分析。我们已经实现了所谓的数据驱动，并验证了产品R&D的改进和创新..同时，从运营角度出发，以数据为基础，制定了集团管控13项关键指标，有效帮助集团实现精细化管理。

刚才我们谈到了物联网技术和中联大脑。我们谈了工业智能或者人工智能。这些技术如果能落入工业企业，需要长期支持。大数据和人工智能技术也不错。应该说，落入中联这样一批比较基础的工业企业，会创造很多新的增长点。在传统观念中，企业IT服务可能属于成本中心，但实际上，我们现在也看到了新的趋势。新技术应用后，因为这些技术创造了很多应用场景，实际上企业IT服务团队或能力可以创造很多新的利润中心和利润增长点。接下来，将给出一些具体而有趣的例子。

这就是延伸，提供所谓的“危险价值行为”服务。众所周知，工业机械行业的所有车辆都需要司机来操作，司机在操作设备时通常更加危险。但由于他们工作的环境可能更加复杂，对司机的操作行为普遍缺乏监督。通过机器视觉，包括边缘计算，解决了所谓的危险驾驶行为问题，并给驾驶员一个报警提醒。

这是一个服务网站。其实服务过程中有一个很不可避免的问题，就是服务工程师的经验可能不一样，可能会有老师傅，也可能会有一些新工程师。你可以看到我们可以通过机器视觉帮助他们识别容易被忽视的故障点，包括机器应用，可以提高工作效率和整体服务水平。

图为混凝土搅拌车。正常工序有33个步骤。如果要用这张纸查，量大还是比较难的。从这张图可以看出，左下角是帧数，右下角是一步一步的步数。我们应用算法，所有的点都会辅助他服务。

对于知识图的应用，知识图可以识别语义，关联故障定位和故障描述，解决了如何数字化老师傅头脑中的经验，数字化后传递给普通工程师的问题，从整体上提高了故障诊断率。

包括库存率和库存不准确，仓库利用率相对较差。在这里，我们通过机器学习算法构建了一个库存计划，可以有效提高库存储蓄率，减少呆滞库存。

最后说说我们在做什么。中科云谷是一家基于中联重科业务和成果的工业智能和工业互联网公司。我们的团队主要来自中联重科和世界知名的工业企业和互联网企业。我们在做什么？我们认为，我们有责任和义务向我们的行业提供新技术，并利用技术来增强行业的能力。

在未来，我们希望有更多的合作伙伴可以和我们一起改变商业模式，因为我们看到的工业场景应该是非常定制化和个性化的。我们希望将过去十年探索中沉淀下来的经验、算法、工具、平台逐步向行业开放，让我们的客户、用户、开发者与我们共同实现新的商业模式创新。

无论是工业智能还是商业模式，变革创新，我觉得技术不是最大的难点，最大的难点在于落地场景的识别和应用。谢谢大家。

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