过去三年来,仅仅是在装备AI方面,就已经有超过100多家大型工业企业,得到了联通的AI赋能。在此过程中,联通探索出了一条用AI解决各个垂直行业痛点问题的成熟路径。当然,联通的AI长征也才刚刚开始。

 

伴随中国数字化浪潮涌动,运营商的创新不断提速。

 

很多人的印象里,运营商的业务或许还停留在话音、短信、流量的时代。

 

但事实上,云、物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术,已经成为“十四五”乃至更长远未来,运营商的发展新引擎。

 

比如人工智能,在5G的迅速发展下,也得到了更多发展机遇,而这是否会成为运营商赋能千行百业的又一张王牌?

 

【1】

 

在河南洛阳,中国一拖的生产车间里,一场科技革命正在如火如荼展开。

 

中国一拖是中国领先的农机制造龙头企业,建厂63年来,已经下线340 余万台拖拉机和260余万台动力机械。

 

过去很长一段时间,它都有一个烦恼。

 

虽然在柴油发动机生产环节,中国一拖已经建立了非常高的自动化水平,但在质量检测环节,却全部都只能依赖人工完成。

 

由于产线工人“检查靠眼睛,判断靠经验”,经常出现错检、漏检,产品质检错误率较高,效率低下,增加了企业生产和运营成本。

 

为什么不用自动化手段,来提高产品质量的检测效率和检测精度?

 

在工业领域,通过机器视觉进行外观检测和瑕疵检测,其实已经普及。但普遍来说,都需要检测点尽量简单,检测类型变化尽量小。

 

而中国一拖的困难在于,它的发动机设计复杂,每个型号都有上百个关键的瑕疵检查点,而中国一拖每年生产的发动机有上千种型号,每个型号的检测需求都不一样。如此巨大的检测量,复杂的检测要求,用常规的方式很难实现。

 

由于检测点分散在发动机各个面的不同位置,如果要用机器视觉进行瑕疵检测,仅从几个固定角度是不够的,必须使用类似机械臂等多自由度运动设备来带动相机,围绕发动机进行立体的环绕拍摄。

 

而且,面对局部装配不断调整的各种新型号的发动机,整个系统还需要自动适配、根据不同型号发动机的外形和检测点特征,进行针对性的运动、拍摄和检测,并确保精准度。

 

这是一个艰难、复杂的技术挑战,从机械臂控制到视觉分析等方面,涉及的技术之复杂、难度之大,一拖当时找了很多业界的供应商,却几乎没人能做,中国联通接下了挑战。

 

最终,中国联通的全资子公司,“联通数科”AI团队基于5G工业互联网、IoT和前端智能传感设备和人工智能,采用多项先进技术,自主研发的5G发动机装配质检平台,终于啃下了这块硬骨头。

 

这个平台,通过 5G 系统集成+端/网/云融合的系统设计,与产线PLC和MES系统连接,融合多种视觉算法,自动选取机械臂观测点并进行动态路径规划,寻找最合适运动轨迹,全方位覆盖了不同质检点的特征和质检需求,实现了发动机信息读取、装配质检、声光报警、检测结果记录等全流程的自动化。

 

平台上线以前,一台有100多个质检点的产品,人工检测往往只能覆盖60~70个点。而现在,平台只需要不到100秒的时间,就能完成对主流型号发动机所有瑕疵点的检测。

 

目前,中国一拖的产品检测效率提升了70%,误检率下降了35%;并实现了从抽样检测向全样检测的跃升,产品良品率和生产效率显著提高。

 

更重要的是,整个流程的数据累积,不但与MES系统进行对接,发动机的故障和修复信息都会在生产数据库中存档,供车间进行后续产品质量分析、追踪和溯源使用;而且能通过AI分析算法迭代提升,不断提高质检精度和型号种类,实现发动机产品检测的全程“无人化作业”和“自学习”。

 

“目前,平台即将完成新的升级,从一期平台的支持部分主流机型,扩展到二期平台的支持产线所有机型。”联通数科项目团队负责人说。

 

【2】

 

中国一拖并不是唯一的受益者。

 

在浙江宁波,联通与雅戈尔共同打造了全球最大的“全连接5G+西服智能工厂”,实现对拆线、版型检验过程中10多道工序精细化检测识别,并自动计算出产品合格率和员工工时达标率,强化生产过程的可视化、透明化、可预测、自适应能力。

 

联通-雅戈尔 数字孪生3D虚拟工厂

 

在南京港,针对工作环节多、作业环境复杂、人车流动分散、操作复杂、人机交叉、点多面广、昼夜连续作业的行业痛点,联通装备AI平台实现了对作业现场人员、设备、车辆、吊机、船舶、道路、通道、堆场等多要素一体化管理的生产安全智能监测和实时预警,码头作业综合效率提升近20%。

 

 

在大全长江电器,联通工业AI平台为客户打造的铜排质检应用,自动化的检测铜排圆孔处是否存在毛刺,可实现0.5mm级别的微小毛刺检测,现场识别准确率达99%以上,在提高生产效率50%的同时,也避免了人工质检流程中经常出现的工伤操作风险。

 

在日立电梯,联通AI根据生产和管理的关键环节痛点,瞄准业主生产、质检、装箱等重点场景,为客户量身打造了基于5G混合专网的层门识别计数、装箱计数检测和安全合规监测等场景的AI应用,大幅提升电梯生产效率和安全运营能力。

 

据了解,过去三年来,仅仅是在装备AI方面,就已经有超过100多家大型工业企业,得到了联通的AI赋能。

 

更重要的是,在此过程中,联通也已经探索出了一条用AI解决各个垂直行业痛点问题的成熟路径。

 

近年来,AI应用已经日益广泛,但由于机器学习高度依赖数据训练,目前还难以实现通用智能,即使是同一个行业,不同企业之间的应用场景、基础条件和需求方向也都经常有巨大差异,且垂直行业应用除了人工智能以外,还需要云、网、设备等各方面的协同,导致AI应用的落地需要大量定制,效率低、成本高、投入产出不成比例、落地应用效果差。

 

对此,联通的解决方案是:

 

一方面,以“市场-创新”双轮驱动,从大量零散需求中梳理出可复制的共性需求,结合AI技术成熟度,进一步挑选出要优先打造的共性需求。

 

另一方面,采用分层技术架构,快速批量打造具备“职业技能”的细分行业AI,并构建可运营AI机制,支持人机协同迭代提升识别率,实现人工辅助AI越用越聪明。

 

基于以上原则,联通最终打造了由1个开发平台、50余类模型算法、7类垂直功能和N种细分行业组成的AI平台。

 

 

其中,模型算法完整覆盖了视觉、语音、NLP等核心领域的多项核心能力,形成“看”、“听”、“思考”、“说”、“移动”、“抓取”、“交互”等多项类人能力,其中有多项算法在国际评测中排名前五。

 

而面向细分行业,联通更是以自研AI为基础,联合联通其他业务部门和生态合作伙伴,构建了全面的肢体能力,并提供软硬件一体化的快速定制,让用户即使不懂AI,没有云网资源,也能够迅速高效地部署和应用。

 

【3】

 

目前看来,与其他AI平台相比,联通AI具有以下竞争优势:

 

(1)行业可复用。通过大量的行业案例,已经梳理和沉淀出大量的算法模型和可跨行业复用的应用,并进行标准化封装

 

(2)可以按需定制。作为通信运营商,基于5G、云网、工业互联网等方面的技术和资源优势,联通已经针对不同行业的特点,总结和构建出了一套完整涵盖AI训练、推理、运营三者有机结合的灵活部署方式。

 

(3)支持零基础运维。通过自动化和平台、数据标注工具等平台,可以让不懂AI的非专业人员,也能够迅速上手行业AI应用,并展开系统运营。

 

(4)软硬件一体交付。通过专家支撑和生态合作,帮助客户解决硬件选型、方案设计等方面的痛点,实现场景和设备的定制化。

 

(5)深刻理解行业。在其他业务领域,比如政企、云网和行业军团,联通已经与千行百业展开深入合作,对各个行业的真实应用需求,具备敏锐感知和深刻理解。这可以帮助联通AI更快、更好地迭代升级,或是以其他业务的补充或支撑的方式,为更多行业客户提供赋能。

 

(6)安全。行业AI应用需要深入企业的生产流程,对云、网、数据的安全性有极高要求。而无论客户的部署方式希望本地或是上云,无论自身的品牌还是实力,联通都能给客户足够的信心和保障。

 

正是基于这些优势,联通工业AI得到了各个行业客户的一致认可。

 

【4】

 

放眼未来,联通AI的长征才刚刚开始。

 

去年以来,中国联通全面升级制定了“1+9+3”的公司新战略规划体系,明确提出要勇当“数字技术融合创新排头兵”,坚持由市场驱动转变为市场和创新双轮驱动,聚焦“大联接、大计算、大数据、大应用、大安全”五大主责主业,全面挺进数字经济主航道。

 

目前,联通更已经通过“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的特色能力体系构建模式,成立了9大行业10大军团和8个产业互联网公司,将17家专业子公司、19家产业互联网公司的体系化专业能力,与总部、省、地市、区县以及乡村的全国四级运营体系,充分结合在一起,来为客户提供一体化的解决方案和运营服务。

 

在这样的助力下,联通AI更有了巨大的发展的机遇与空间,成为联通与各领域生态伙伴深入合作、共同赋能千行百业的不竭动力。