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??低曅炝?xí)明專訪:扎根場(chǎng)景數(shù)字化

來源:??低?       編輯:ZZZ    2024-06-03 09:45:44     加入收藏

海康威視做數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)的核心能力,在于其多年來深耕千行百業(yè)積累的豐富的碎片化的數(shù)字化場(chǎng)景、數(shù)萬種型號(hào)硬件產(chǎn)品打造的智能物聯(lián)(AIoT)產(chǎn)品矩陣,以及掌握的物聯(lián)感知、AI、大數(shù)據(jù)等AIOT技術(shù)體系。

  隨著技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為全球企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵戰(zhàn)略,也是呈現(xiàn)出明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)的企業(yè)內(nèi)生性需求。在最新披露的2023年年報(bào)中,??低?/a>(002415.SZ)將數(shù)字化業(yè)務(wù),尤其是企業(yè)場(chǎng)景數(shù)字化,列為了接下來業(yè)務(wù)的重要戰(zhàn)略方向。

  基于各行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程已從過去以IT(Information Technology,信息技術(shù))為主的信息化,轉(zhuǎn)變?yōu)樨灤┤a(chǎn)運(yùn)營(yíng)流程的數(shù)字化,即OT(Operational Technology,運(yùn)營(yíng)技術(shù)),??低暯暌殃懤m(xù)推出多條產(chǎn)品線,形成系列數(shù)字化產(chǎn)品,逐步深入企業(yè)生產(chǎn)核心領(lǐng)域,成為OT廠商。

  “目前部分行業(yè)面臨一些挑戰(zhàn),但數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身是跨越周期的。”海康威視高級(jí)副總裁徐習(xí)明在接受第一財(cái)經(jīng)專訪時(shí)表示。

  而??低曌鰯?shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)的核心能力,在于其多年來深耕千行百業(yè)積累的豐富的碎片化的數(shù)字化場(chǎng)景、數(shù)萬種型號(hào)硬件產(chǎn)品打造的智能物聯(lián)(AIoT)產(chǎn)品矩陣,以及掌握的物聯(lián)感知、AI、大數(shù)據(jù)等AIOT技術(shù)體系。在此基礎(chǔ)上,??低曎N近用戶需求做研發(fā),不斷將硬件產(chǎn)品往數(shù)字化場(chǎng)景扎根。

 

OT成為數(shù)字化主場(chǎng)

  根據(jù)中國(guó)信通院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告(2023)》,2022年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到50.2萬億元,同比增長(zhǎng)4.68萬億元;數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重進(jìn)一步提升,達(dá)到41.5%,相當(dāng)于第二產(chǎn)業(yè)占國(guó)民經(jīng)濟(jì)的比重。在此背景下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型也成為絕大多數(shù)有實(shí)力企業(yè)的內(nèi)生性需求。

  “企業(yè)持續(xù)提升運(yùn)營(yíng)效率,這個(gè)趨勢(shì)是不可阻擋的,企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型屬于‘厚雪長(zhǎng)坡’。”徐習(xí)明表示。

  根據(jù)IDC數(shù)據(jù),到2026年,中國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出規(guī)模預(yù)計(jì)超過6000億美元,五年CAGR(復(fù)合增長(zhǎng)率)將達(dá)到17.9%,增速位于全球前列。

  過去,中國(guó)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以IT技術(shù)變革帶來的信息化為主,隨著IT和運(yùn)營(yíng)流程不斷重疊,為企業(yè)核心生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)流程數(shù)字化賦能的OT逐漸變得愈發(fā)重要。目前IT與OT正在快速融合,這一趨勢(shì)在智能制造領(lǐng)域尤為明顯。

  “數(shù)字化和信息化最大的不同在于,數(shù)字化的數(shù)據(jù)是在業(yè)務(wù)過程中自然產(chǎn)生的,而不是事后錄入的。”徐習(xí)明表示,采用數(shù)字化技術(shù)的企業(yè)比只用信息化的企業(yè)要敏捷很多,“我們看到,隨著自動(dòng)化技術(shù)的不斷深化應(yīng)用,傳統(tǒng)的離散制造企業(yè)的生產(chǎn)模式越來越和流程制造業(yè)相似,以前離散制造更多的是管人,當(dāng)轉(zhuǎn)向流程制造時(shí),更多的是管理設(shè)備的可靠性,企業(yè)對(duì)設(shè)備設(shè)施運(yùn)行和狀態(tài)的管理、檢測(cè)計(jì)量的自動(dòng)化、輔助控制等方面的需求很大。”

 

持續(xù)創(chuàng)新推動(dòng)OT發(fā)展

  數(shù)字世界的構(gòu)建是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提。只有構(gòu)建了數(shù)字世界以后,更多的技術(shù)和應(yīng)用才能幫助企業(yè)對(duì)運(yùn)營(yíng)過程進(jìn)行優(yōu)化、控制、迭代,實(shí)現(xiàn)智能化的洞察、決策。

  “在這個(gè)過程中,我們認(rèn)為是兩類核心技術(shù)推動(dòng)了數(shù)字世界的構(gòu)建。”徐習(xí)明對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示,一是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)了人這個(gè)要素的孿生,就是把人參與的業(yè)務(wù)交易、人的業(yè)務(wù)行為,即人相關(guān)的業(yè)務(wù)過程數(shù)字化了;二是智能物聯(lián)網(wǎng),智能物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)了人以外的因素,如設(shè)備、環(huán)境、物料、場(chǎng)景等的數(shù)字化。

  2016年,??低曢_啟智能物聯(lián)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,迄今轉(zhuǎn)型已初步完成。其間,物聯(lián)感知、AI、大數(shù)據(jù)等核心技術(shù)構(gòu)建的AIOT技術(shù)體系,已形成的物聯(lián)感知智能化產(chǎn)品矩陣,是??低曌鰯?shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)能力,也是其做OT公司的重要抓手。

  2023年年報(bào)顯示,針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型應(yīng)用需求,??低曉诜e累了30000多種型號(hào)硬件產(chǎn)品的基礎(chǔ)上,研發(fā)了系列運(yùn)營(yíng)數(shù)字化新產(chǎn)品,涵蓋從輔助管理的數(shù)字化到核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)字化,廣泛應(yīng)用于電力新能源、煤炭冶金、電子電器、石油化工、快遞物流、商貿(mào)零售、建材化工、生態(tài)環(huán)保等領(lǐng)域。

  在徐習(xí)明看來,從視頻監(jiān)控起家逐步成長(zhǎng)為全球安防龍頭的海康威視,如今走向數(shù)字化業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展路徑不是顛覆性、破壞式,而是持續(xù)性的、漸進(jìn)式的。

  “從做安防,到做數(shù)字化業(yè)務(wù),這是一個(gè)很順的過程。這些年,隨著技術(shù)和產(chǎn)品的不斷積累,我們?cè)谂f能力上持續(xù)長(zhǎng)出新能力。”徐習(xí)明稱,視頻是內(nèi)容最豐富的物聯(lián)感知手段,??低晱囊曨l起步,順理成章地往其他物聯(lián)感知領(lǐng)域去發(fā)展,無論是紅外等電磁波還是超聲等機(jī)械波,都是基于過往技術(shù)積累,一步一步遷移過來的,是一個(gè)持續(xù)性創(chuàng)新的過程。

  “海康威視始終在用智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或產(chǎn)品的創(chuàng)新,來推動(dòng)OT運(yùn)營(yíng)技術(shù)的進(jìn)步。今天,人工智能尤其是大模型,正在成為物聯(lián)感知技術(shù)從精度到泛化應(yīng)用的技術(shù)突破加速器。”徐習(xí)明表示,“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域優(yōu)秀企業(yè)已經(jīng)非常多了,智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也有機(jī)會(huì)出現(xiàn)更多有能力的優(yōu)秀企業(yè)。”

扎根數(shù)字化場(chǎng)景

  相比龍頭企業(yè),中小企業(yè)對(duì)數(shù)字化成本的負(fù)擔(dān)能力更弱,對(duì)數(shù)字化的需求更加碎片化。

  “中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是務(wù)求實(shí)效的。目前我們看到,制造業(yè)的中小企業(yè)對(duì)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化需求,對(duì)設(shè)備、工藝的數(shù)字化需求,是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于財(cái)務(wù)等管理部分的。”徐習(xí)明告訴第一財(cái)經(jīng)。

  為應(yīng)對(duì)中小企業(yè)各類碎片化、小規(guī)模、多品類的數(shù)字化需求和訂單需求,??低暣蛟炝嗣艚莸倪\(yùn)營(yíng)體系,以實(shí)現(xiàn)敏捷研發(fā)、敏捷制造及交付、敏捷產(chǎn)品迭代,并根據(jù)制造類中小企業(yè)的痛點(diǎn)開發(fā)產(chǎn)品。

  據(jù)悉,其“云眸企業(yè)”產(chǎn)品,旨在從質(zhì)量管理、生產(chǎn)透明、設(shè)備管理、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同和廠區(qū)管理五大方面,服務(wù)中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地和龍頭企業(yè)的供應(yīng)鏈拉通。

  “云眸企業(yè)是一個(gè)云平臺(tái),本質(zhì)是為企業(yè)提供從物聯(lián)感知到應(yīng)用的閉環(huán),來實(shí)現(xiàn)某些具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)字化應(yīng)用落地。”徐習(xí)明稱,在助力千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,海康威視在其中扮演的角色,是通過技術(shù)和產(chǎn)品推動(dòng)一個(gè)個(gè)場(chǎng)景的數(shù)字化,為用戶解決實(shí)際問題。

  “場(chǎng)景不是憑空想象出來的,是要貼近用戶來解決實(shí)際問題的。”徐習(xí)明對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示,“這就要求我們不斷創(chuàng)新和迭代我們的數(shù)字化產(chǎn)品和方案。”

  應(yīng)用在皮帶檢測(cè)領(lǐng)域的光纖是海康威視扎根數(shù)字化場(chǎng)景的典型案例之一。

  在礦產(chǎn)開采、建材水泥、鋼鐵冶金、電力、港口等行業(yè),皮帶用于運(yùn)輸原材料,一旦皮帶托輥出現(xiàn)異常,就會(huì)造成皮帶磨損、跑偏、發(fā)熱,甚至起火等嚴(yán)重事故,導(dǎo)致產(chǎn)線停工等問題。中國(guó)約有幾十萬根皮帶,皮帶廊道往往長(zhǎng)達(dá)幾十公里,人工巡檢艱苦且危險(xiǎn),過去依托的可見光、熱成像等設(shè)備和解決方案,也都難以適應(yīng)復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境。

  ??低晞?chuàng)新性地采用智能光纖,來檢測(cè)皮帶的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況。“光纖是無源的,環(huán)境適應(yīng)能力很強(qiáng),在皮帶鋼架上鋪設(shè)以后,能夠把接收到的信號(hào)還原成音頻進(jìn)行智能分析,根據(jù)分析的數(shù)據(jù)來做診斷,判斷皮帶在運(yùn)行過程中是不是出現(xiàn)了異常,這是一個(gè)重要的應(yīng)用突破。”徐習(xí)明表示。“我自己爬過皮帶的管廊,體驗(yàn)過環(huán)境的復(fù)雜。我們研發(fā)的振動(dòng)光纖,已經(jīng)迭代了4代產(chǎn)品,現(xiàn)在產(chǎn)品已經(jīng)能夠很好地解決皮帶運(yùn)維場(chǎng)景的核心需求。”

 

大模型革新感知智能

  OT得以發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是人工智能的出現(xiàn)與進(jìn)步。

  ??低曉缭?006年就開始布局AI領(lǐng)域,并將AI技術(shù)應(yīng)用到各種感知產(chǎn)品中。2021年,基于人工智能技術(shù)的快速迭代和數(shù)字化場(chǎng)景落地的實(shí)際需求,??低曢_始啟動(dòng)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型相關(guān)的研發(fā)工作,隨后創(chuàng)新推出??低曈^瀾大模型。

  “人工智能的出現(xiàn),對(duì)于OT的提升是革命性的。”徐習(xí)明說,在人工智能領(lǐng)域,??低暩叨汝P(guān)注感知智能的發(fā)展,在大模型能力不斷提升的當(dāng)下,自己已經(jīng)深切感受到了其給感知智能領(lǐng)域帶來的巨大變化。

  “有了大模型后,需要的訓(xùn)練樣本大幅減少,能快速實(shí)現(xiàn)可用的置信度。另外,算法模型的泛化性大幅提升,在某一場(chǎng)景訓(xùn)練完之后,可以泛化應(yīng)用到同類別的場(chǎng)景,這是很大的一個(gè)變化。隨著數(shù)據(jù)量的上升,模型的可用性線性上升,可以快速打造成產(chǎn)品。目前,我們可以把檢測(cè)、計(jì)量、定位、設(shè)備狀態(tài)讀取的這些算法和硬件結(jié)合起來變成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,像車牌識(shí)別相機(jī)一樣,應(yīng)用于各行業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域。”

  徐習(xí)明稱,“比如,我們給某頭部的水果連鎖品牌做水果陳列的相關(guān)檢測(cè),在沒有大模型之前,做了大量訓(xùn)練,但因陽(yáng)光、環(huán)境等外部因素影響,常常出現(xiàn)這家店可以了,換一家店又準(zhǔn)確度大幅下滑的情況。有了大模型以后,檢測(cè)準(zhǔn)確度直線上升,而且可以全面鋪開,相關(guān)數(shù)據(jù)可以接到用戶公司的補(bǔ)貨系統(tǒng)里去,提升了巡店及補(bǔ)貨的效率。”

  “中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)底蘊(yùn)深厚,有最豐富的工業(yè)場(chǎng)景、完整的工業(yè)門類,??低曎N近用戶市場(chǎng)、深耕感知智能領(lǐng)域。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,我們有信心,可以用智能物聯(lián)技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)好更多企業(yè)。” 徐習(xí)明告訴第一財(cái)經(jīng)。

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