文/IT创事记 祁萌

发现那些粗心大意的工人，如果他/她没有按规定戴好安全帽，人工智能就去想办法“帮他戴上”。

这是今天在一些制造业工厂内已经实现的安全手段。和许多行业相似，作为人工智能最广为人知的应用，泛安防首先敲开了制造业的大门。

紧接着，人们发现了大门背后的金矿。

从云计算、大数据，到人工智能，每一股科技潮流的出现都将新的市场参与者引入了赛道。在人工智能领域的科创公司魅力尽显之后，一些贴近行业用户的科技公司也按捺不住了。

不过，公有云业务、人工智能技术本身并不适合那些面向企业用户应用层的科技公司，前者资产奇重，后者则要求深厚的科学素养。

“涉足人工智能，我们聚焦在应用层，和算法厂商、云服务商等有明确的赛道划分。”王乔晨说，围绕智能制造，中建信息希望和企业一起发现应用上的需求，并探索如何通过人工智能满足它。

王乔晨是中建材信息技术股份有限公司（以下简称：中建信息）总经理助理、能力中心总经理。中建信息2018年销售收入超130亿元人民币，隶属于中国建材集团有限公司（中国建材集团）。

在相当程度上，中建信息扮演了一名翻译的角色。即把制造业场景需求翻译成人工智能需求，向智能制造产业链中进行传递，并最终孵化出落地应用。

这名“翻译”将解决横亘在制造业智能化道路上的一大难题——理解行业的应用：同样是计算机视觉应用的落地，一家水泥工厂和一家化工厂的数据大相径庭。

中建信息在今年成立了一个百人规模的“能力中心”，由王乔晨负责。这个中心里，行业专家主要围绕行业客户孵化解决方案。

“制造业存在大量的应用场景可以引入人工智能。”王乔晨说，通过整合，这类应用的渐次落地最终会带来整个生产经营过程智能化的闭环。

一旦这个闭环形成，制造业就接近于完成了基于人工智能的生产重塑。它可以对生产运行和经营决策提供充分的辅助支撑，并最终支持实现产业界对智能制造的愿景。

考虑到云计算厂商和提供算法的科创公司各有业务重心和边界，完成智能化在制造业应用场景的落地，市场将需要一类新型的服务商。

传统聚焦于制造业信息化服务的方案商似乎天然具有这样的能力——在过去数十年间，贴近行业需求在很大程度上塑造了其在产业链中的市场地位。

但人工智能对数据的依赖，很可能阻断这种市场地位在智能制造愿景中的延续。尤其是大型企业已经意识到数据价值的当下，拥有行业属性的方案商很难说服企业拿出数据，为前者提供“生产资料”。

更大的问题在于，作为人工智能的基础，大数据的概念不是单一工厂概念下的大数据。“基于后者产生的算法模型将很难产生有效的应用。”王乔晨说，“如果能够基于百家或者千家工厂的数据，产出的经验显然将更有价值。”

但显然，成百上千家企业的联合不太可能在短期内实现。如果说具有人工智能“标本”意义的大数据，才是智能制造的“真理”，那么现阶段，在现有商业组织环境下，“真理”确实仍只掌握在了少数人的手中——它们是人工智能时代隐形的富豪。

超大型企业或集团企业拥有这些数据——对于整个行业的智能化未来，它或许还不够大；但对于现阶段人工智能在制造业细分行业的探索，它已经足够充分。

事实上，在有志于智能制造的市场参与者眼中，它们已经成了香饽饽。

下辖1500多家成员单位的中国建材集团拥有这种属性。以水泥行业为例，它的销售收入牢牢占据中国市场首位，同时也是全球规模最大的水泥供应商。王乔晨认为，“类似这样的企业有可能最早一批建立起行业的大数据池。”

目前，中建信息于制造业的人工智能试点已经铺开，王乔晨透露，年内将有数个项目落地。与此同时，作为中建信息的优势资源，中国建材集团也已确定将“拿出”多家企业与中建信息展开相关试点工作。

行业Top企业在云计算或产业互联网中的努力，已经让行业参与者看到了一种可能——考虑到在产业大数据、行业经验等方面的行业壁垒，那些具有充分的行业需求理解能力，甚至先进实践经验的企业，完全有可能在未来的智能世界中，在科技巨头和产业间找到自己的位置。

这方面的案例已经日渐成熟，工业领域如根云、银行业如招银云创等，不一而足。

这种行业科技能力外向发展的路径，几乎和公有云的发轫别无二致。亚马逊和阿里巴巴等在这一点上，都表现出了这样的特征。

就在七月初，攀钢与华为云的合作签约显示出了这种认知在行业内的影响——双方将围绕攀钢产品的全生命周期，实现制造装备和分析决策的智能化。攀钢的钢轨销售占全国份额的44％，拥有全球最大的单体工厂。

目前，攀钢集团下的积微物联正以其数字化转型能力助力智慧攀钢的建设。积微物联是钢铁等行业领先的大宗商品全产业链服务平台，可以说，它已经具备了一部分推动行业智能化所需要的影响力。

此外，还有另外一种可为智能制造提供大数据基础的“平台”，将出现在行业集中的地理区域。在那些拥有大量中小制造业的省份和地区，围绕行业属性有组织地建立数据平台，例如区域的工业互联网平台等。

不过，智能制造所需数据平台的形成并不意味着智能制造近在咫尺，甚至在相当程度上，它不过是新品研发刚刚进入技术准备阶段而已。

更大的挑战来自于生态，在此之前，市场参与者必须解决好利益分配的机制问题。整个生态中，贡献了数据的企业应该获取什么？那些为人工智能落地翻译应用场景的服务商呢？那些提供算法的厂商呢？还有提供算力，或者为生态聚合提供贡献的平台呢？

参赛者们走进了赛道，跑向终点。但和真实的比赛不同，这次比赛只有当全体参赛者同时抵达终点时，参赛者才有真正意义上的胜利。

王乔晨希望未来能促成一个这样的生态圈。试点项目中方案的孵化是第一步，接下去将是产品化与品牌化——以增值分销商成名的中建信息显然有能力利用传统分销渠道，去探索服务终端用户的方式。

不过眼下，王乔晨还希望将一部分精力放在最大的合作伙伴——华为身上。后者围绕行业大数据与智能制造的大生态日渐成型，正迫切需要有人推动细分行业中“子生态”的形成。

“智能解决方案会涉及到不同应用厂商间数据的打通等问题。”王乔晨说，在此之上，一个自循环的子生态举足轻重。

他说：“我们希望成为这个子生态的创造者。”

【IT创事记】创见科技未来，旨在为读者提供科技企业和科技趋势的前瞻分析与评论。创始人祁萌，为资深科技自媒体人，历任《商业伙伴》副总编、《电脑商报》主编、都市媒体记者编辑等职，从业超过14年。本同名专栏入驻各主流媒体平台。