黑科技”阿里云来了！落地重庆江津推动技术产业融合

引言:对于制造企业来说,实现数字化转型不仅是最复杂的,同时也是最生死攸关的挑战。——《商业评论》2019年7月号,GE前董事长兼CEO杰弗里·伊梅尔特;GE第一位常驻教授维贾伊·戈文达拉扬

企业创新,尤其是传统企业的创新正变得越发困难。企业内部历史遗留问题多,外部技术发展更新十分迅速,企业既担心错过行业趋势和风口,又害怕一不小心掉到“坑”里。

为此不少企业通过引入外部创新能力,来保持企业生命力和竞争力,这就是人们常说的“开放式创新”,而其中最常见的就是开放式创新竞赛。不过大多数时候,企业并不十分明确自己的需求,这时候就更需要借助外部平台和资源来完成创新。

发起“数智重庆·全球产业赋能创新大赛”的目的便是为此,2019中国国际智能产业博览会上,重庆市大数据应用发展管理局、重庆市江津区人民政府联合阿里云共同启动首届赛事。

团结湖大数据智能产业园承办“数智重庆·全球产业赋能创新大赛”

计算机视觉算法、运筹优化算法等AI技术,正在迅速成熟和发展。一方面,企业尤其是传统制造业希望将这些创新技术应用于生产,但缺少相应研发能力,另一方面,创新公司有最新技术和科研成果,但缺少试验和应用场景。

促进技术和产业的融合,用技术驱动产业智能转型升级,在当下变得尤为重要。

一、先有调研,然后对症下药

近几年重庆在制造业方面的增速有所放缓。2019年的1-10月,全市规模以上工业增加值同比实际增长5.6%,略低于全国平均值5.9%,

不过重庆拥有良好的产业基础,如果能够有效结合创新技术,势必能够有更好的发展和增长。以重庆江津区为例,截至2019年底,当地规模以上工业企业达411家,实现规模工业产值1287.6亿元,同比增长11.5%。其中数据智能相关企业36家,产业规模达到60亿元左右,预计到2020年增长30%。已建成重庆市级数字化车间14个,2019年75家企业进行了智能化改造。

设想如此规模的产业,若能提高10%的效率和效益,对地区产能和地方经济都将有极大提高。

而另一方面,人工智能技术的飞速发展也为落地工业领域打下了良好的基础。以深度学习为例,其基础技术由下至上涵盖芯片、编译器、计算框架和算法四方面,目前的FPGA半定制化芯片解决深度学习在工业领域的算力和实时性等需求,可能成为工业推理芯片发展重点,让人工智能更快落地。

为更加解决企业的实际问题,加速技术与场景的融合,去年9月,江津区大数据发展局会同区经信委下发了《关于江津区举办“数智重庆·全球产业赋能创新大赛”赛题筹备等相关工作的通知》,向全区规模以上工业企业发放调查问卷400余份,镇街、园区反馈回调查问卷88份。从九月下旬开始,阿里云天池大数据众智平台联合江津区人民政府针对辖区内100余家企业进行了拉网式排查,并与其中41家企业进行深度沟通。

调研组对包括重庆伟星新型建材有限公司、重庆江小白酒业有限公司、太极集团重庆中药二厂有限公司等八家企业进行系统性走访,根据企业的共性需求,确立了“智能仓储”、“最优排产”、“订单匹配”、“视觉质检”四大赛道。

江小白“瓶装白酒疵品质检”数据采集

其中视觉质检将运用市面上较成熟的机器视觉技术,并调研是否具备如高倍镜头等相关视觉检测设备;智能仓储部分将着重于AGV、机器人等相关AI应用硬件,传统需大量人力之技术本次将不予考虑;最优排产赛道将专注于大数据分析企业,过往有项目相关经验者优先考虑;订单匹配赛道看重具有机器视觉技术之项目,同时为满足不同需要,运用tof技术实现立体货物检测的企业也将列入考虑,通过上述技术实现工业生产降本增效,助力重庆智能制造升级。

二、层层筛选确保项目质量

“数智重庆·全球产业赋能创新大赛”依托阿里云天池竞赛平台,聚合阿里云优势资源,联动生态伙伴36k产业资源,共同构建线上线下传播结合、广覆盖和精准触达相结合、高校科创群体和社会科创群体相结合的立体传播体系,扩大参赛入口,提升了大赛影响力、垂直渗透力。强大的资源调动能力不仅为赛事的组织提供了有力保障,更极大调动了各地团队的参赛热情。根据官方数据显示,大赛共吸引来自全球13个国家和地区共计3872支队伍、4371名选手报名。国内选手覆盖全国数十个省份,其中包括北京、广东、江苏、浙江、上海、重庆等省份和直辖市的参赛用户排在前列。

参赛选手多位高学历人才,本科学历占比29%,硕士学历占比48%,博士学历占比3%,主要来自浙江大学、华中科技大学、电子科技大学、中国科学院、西安电子科技大学、北京邮电大学、华南理工大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学、重庆邮电大学等全国知名高校。

优秀的队伍加上明确的赛题,让本次创新大赛更有看点,也更围绕企业的实际问题进行解决方案的讨论和提出。

以“最优排产”课题为例。人员需求,原材料供应以及物流联动,在制造业中的联动非常紧密,如何高效的通过数据分析来得出最优的销售及生产计划,一直是企业“头疼”的问题。尤其是疫情当下,大部分工厂选择减产来进行应对,但是一旦疫情结束,“暴涨”的订单所需要的人力、物力、财力会大幅增加,打乱所有的生产计划。杉数科技就是该赛道的项目,从决策问题出发,强调在对数据进行深度分析的基础上建立优化模型并求解,以将数据真正转化为可执行的决策方案。在生产排程场景中,基于公司现有业务,杉数科技的决策方案能让企业订单满足率提高20%,产能损失率降低30%,排产排程人工干预降低70%。

“视觉质检”也是制造业关注的黑科技。以手机盖板等电子光学玻璃产品的监测为例,现阶段主要依靠人工检测完成,但人工检测存在着品质不稳定,效率低下等缺陷,而且有可能制约生产产能。其中参赛项目中科慧远的AOI智能检测系列设备的玻璃盖板品质全检漏检率小于3%,过检率小于5%,远低于行业实行人工全检下仍普遍高于5%~10%的误判率,设备工作效率是人工检测的21倍以上。

再看“智能仓储”课题。随着传感器、人工智能等相关技术的成熟,使得仓储行业进入前所未有的智能化阶段,目前中国智能仓储普及率远低于美国,截至2018年亚马逊累计部署了10万台仓储机器人,超过中国仓储机器人主要企业同时间段内总累计出货量,行业空间巨大,任重而道远。作为参赛项目的快仓,在去年6月首发第三代智能机器人,已能运用超声波、红外、单点激光等多传感器感知技术来实现有效避障,通过二维码、激光SLAM、纹理混合导航,显示屏和声音交互以实现人机互动,在业内率先实现“货到人”+“车到人”并行作业模式,高峰期平均每天完成天猫超市全品类10万单订单的入库、拣选、打包、分拔等,整体效率提升了3倍左右。

每一个半决赛参赛项目会经过多维度、多轮次的筛选和1对1的深度沟通,以确保项目的质量及产业的高匹配度。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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