尽管人工智能热度减，但是人们的目光早已渐渐从新技术带给的惊艳移往到实际的场景应用于和落地。特别是在在制造业领域，那些期望从实验室南北生产车间的新技术，必定将经过企业在投放和生产量上的严苛考量。近日，在2019大湾区机器人与人工智能大会“洞见5G与AI时代物联网产业发展趋势与应用于”分论坛上，国内外物联网与AI领域著名专家、前沿科技企业高层对物联网产业的发展趋势与应用于展开了解的探究。

在论坛中，ABB未来实验室全球研发经理Alf Isaksson做到了为题“人工智能使工业系统自主化沦为有可能”的演说并拒绝接受了亿欧新的生产的独家采访。Alf在专访中回应，AI技术是工具箱里的又一个工具，尽管它无法解决问题所有的问题，但是它显然是我们最强劲的工具之一。

永立潮头的不二法门：调整业务模式、变革的组织结构作为一家具备130多年历史的公司，ABB在业务上仍然具备前瞻性，因而才能仍然立有商业竞争的潮头。回溯到19世纪80年代，ABB的前身ASEA就是指电力行业起家的。20世纪末，随着欧洲电力生产能力的饱和状态，ASEA与另一家欧洲电气公司BBC（Brown, Boveri Cie）拆分，才构成了如今的ABB（Asea Brown Boveri）。

在近30年里，ABB通过挤压原先业务和收购不断扩大优势业务的策略，逐步探讨工业生产领域。ABB在1993年挤压了广播传输设备、天线和电子管业务；1995年到1998年挤压了盈利能力下降的铁路部门；2019年到2020年将逐步挤压电网电缆业务。壮士断腕的转型魄力，可窥一斑。与此同时，ABB利用收购的手段，扩展其机器人、自动化和数字化业务，渐渐沦为制造业数字化领域的先行者。

如今，ABB有多达8000人的工程师团队，研发实验室产于在十余个国家和地区。今年夏天，Alf负责管理的ABB未来实验室正式成立，产于在瑞士巴登、美国罗利和中国北京三地。

未来实验室将更加必要地受到企业的管理和资助，探讨颠覆性的技术和创意。尽管正式成立时间不过数月，ABB未来实验室早已和华为合作，在两个月时间里已完成了对垃圾服务公司机器人的AI训练。这款机器人用于基于华为芯片的AI技术，利用工业摄像头对物体展开服务公司。

很似乎，调整业务模式和的组织结构，是ABB仍然立有行业潮头的最重要原因。从技术递归到应用于落地，ABB志在获取原始的解决方案作为制造业自动化和数字化的先驱，ABB自动化领域的产品在不断完善，应用于的行业也在大大扩展。在Alf显然，自动化的结构和结构在过去30年都没过于大的变化。

从搜集信号、信息传输到工作场景或运营界面，信息在自动化系统中的流动基本没再次发生转变。但是5G的来临，或许不会转变设备间信息传输的方式。

5G的大容量、低可信较低时延等特性，很有可能构建各设备间的分开相连。如果能构建动态的主线展开相连，配备在云端或平台上，则是更为颠覆性的应用于。5G不仅不会转变ABB的运营方式，更加有可能将数字化引进行业，还包括数字化的操作者和确保。

ABB发售了取名为ABB Ability的工业互联网解决方案，它首先可以获取一个平台，其次它涵盖了ABB所有数字化的云产品，比如设备的工业解决方案和交通解决方案。除了数字化外，Alf注目的另一个焦点在机器的自主化。他以自动驾驶和仓储的自主化管理为事例，思索机器自主化的发展进程——从人的操作者到机器的操作者，最后构建自律实行和检测，几乎不必须人。

对于ABB而言，除了热门的自动驾驶技术外，工业生产场景也对机器设备的自主化有反感的市场需求，比如船舶的自律停站和矿业行业。以矿业为代表的部分工业场景中，工作环境的有毒气体和物质对人体危害，因此必须设备具备自律出入矿场的能力。

ABB首先必须对这些业务的价值主张展开研究，找到潜在的应用于，然后再行去找到它可以应用于在哪些领域。与自主化相似的技术是人工智能。自20世纪60年代问世以来，它仍然更有着人们的目光，有关“机器替人”的辩论也层出不穷。

经过数十年的发展，涉及技术渐渐成熟期，更加多的AI技术开始在应用领域获得辩论，ABB等领头厂商的产品和技术倍受注目。ABB在其产品上应用于AI技术早已有20年的历史，不过目前成熟期的产品主要是在传统统计资料基础上的临床性应用于。Alf向亿欧新的生产讲解说道，作为临床解决方案的一部分，该技术主要用来构建状态监测的功能。

较为成熟期的应用于反映在设备的自动化管理上，比如说船舶电子化的管理。机器学习则是另一项被寄予厚望的AI技术。

在今年8月底的世界人工智能大会上，ABB展出了由双臂协作机器人YuMi构成的咖啡工作台。通过对YuMi展开引领式编程，协作机器人可以自学和记忆咖啡师的动作，从而已完成制作咖啡、拉花并拿着观众的原始流程。在实际的落地场景中，该技术被用作改建配备集装箱的码头。

通过对箱子运送的方位和状态展开仿真，用搜集上来的数据训练AI，让AI告诉集装箱的方位，从而构建自动化。从自动化、数字化、自主化到人工智能，ABB并不是新兴技术概念的盲目追赶者。它更加侧重客户市场需求和实际落地，并通过有所不同的产品组合来构建更佳的解决问题效果。

均衡研发和商业，实施解决方案有两大难题作为一家商业公司，ABB仍然必须考虑到研发投放和营收间的均衡。在Alf显然，他们没无限的研发资源，因此必须集中精力，在提高原先产品功能和开发新功能上找寻均衡。在技术研发上，也必须试着去注目能为公司带给仅次于价值的项目。

对于明确实施数字化解决方案上，Alf指出目前主要有两大难题。第一个难题在于ABB无法只研发一个标准化的解决方案，因为有所不同的细分行业市场需求有所不同，所以必需要设计合适他们有所不同市场需求的解决方案。ABB不仅必须掌控有所不同领域的科学知识、有所不同的应用程序，还必须考虑到数据的可用性。

第二个难题在于数据的用于，因为AI必须大量的数据训练。一方面，ABB必须希望客户提供数据供以训练模型；另一方面，ABB也必须向客户确保他们数据的隐私权、所有权和安全性。“工业化的人工智能必须和模型、数据结合。

但是最重要的是，我们要通过用于AI为顾客获取价值，否则我们就只是为了应用于技术而应用于技术。”Alf如是总结。

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