用極為危險來形容鍊鋼廠運行中的鋼包，恰如其分。
很多人都在新聞中看到過巨大的鋼包慢慢澆鑄赤紅色鋼水的畫面。這液態的鋼水，在轉爐中通常為1700℃左右，而出鋼後在鋼包中的溫度，也在1650℃上下。可想而知，任何細微的差錯，都會釀造巨大的生產事故。
除了安全生產這條生命線，對於一家大型鍊鋼廠來說，還有哪些重要的因素？
曾經在一場製造業信息化的座談會上，某大型鋼鐵企業總工這樣表示，傳統信息化手段一直對鋼包“束手無策”，這種極高溫狀態下的移動容器，往往在一座鍊鋼廠的生產效率、成本、能耗等方面起著關鍵作用。所以，無法準確“感知”鋼包內的情況，是一個令人頭痛的老問題。
一個鋼包背後的小故事
“我們做這件事情要把樹立信心作為首要前提，要找到一個既能提高生產效率，把握度又能超過70%的點作為切口，然後再思考如何能夠達到這一目標。”寶鋼技術總經理李麒對技術人員說出這句話，正是希望大家先聚焦在生產環節的一個痛點上，不要貪大，不要盲目“攻堅”。因此，大家的思路首先聚焦在了“感知”鋼包這件小事上。
每天，全國眾多鋼鐵廠的生產線上在線運行的鋼包不下一萬個，但面臨的“感知”難點基本上就是這兩個：實時溫度和包襯安全。作為一直在信息化建設方面敢於領跑的寶鋼，自然不會在物聯網與AI時代落於人後，但是這個把握度超過70%的“點”，如何來破？
與寶鋼相關技術小組成員共同思考這個問題的，還有百度雲的技術人員，李麒提的要求是，雙方先溝通，互相學習以後，再去找到這個痛點的問題。這一心態和思路，始終貫穿雙方的合作過程。
“其實，拋開雲計算、物聯網、人工智能這些技術門檻不談，科技企業與傳統制造業在信息化建設過程中，雙方前期的心態，溝通交流的方式更重要。”百度雲副總經理管瑞峰表示，在和寶鋼接洽前，百度雲方面的工程師一定是能夠了解鍊鋼企業內部運作流程的，而寶鋼方面的項目成員也是瞭解百度雲技術和能力的，這樣雙方的人員才能“對上話”。“我很欣賞對方在這次合作中表現出來的敢為人先的心態。”
國內製造業整體信息化水平參差不齊，而中國製造2025和工業4.0洗滌下的傳統制造企業，對於雲計算、物聯網和AI的應用，也都抱著迥然不同的態度。“我們現在接觸的多數是企業一把手，新一代信息技術的應用有一個挑戰，就是一把手要允許一定的試錯成本，要允許下面的人做出的效果可能並不那麼理想。”因此他們在推動人工智能、大數據與雲服務在工業領域的應用時，首先選擇的就是那些居於行業頭部、並且勇於試錯的“領跑者”。
雙方確定從鋼包這一環節入手後，焦點就鎖定在了鋼包安全運行的關鍵部位——耐材內襯上。傳統的鋼包維護方法就是依靠經驗和人工觀察的方式確定鋼包下線檢修，如果損壞達到臨界值就把耐材部分或全部換掉。“我們的做法是寶鋼方面先在鋼包的耐材內襯插入傳感器，通過我們的方法把數據傳回來，通過採集和分析數據情況，實現兩個訴求。”
這兩點訴求，恰好是鋼包“感知”方面的兩個要點：一是通過建模瞭解並掌握鋼包整體狀態、溫度的輻射曲線及關鍵部位的健康情況，確保在線運行的安全；二是全程監控鋼包在廠區和生產線上的運行情況，實時計算鋼包蓄熱量、包體的熱狀態、各部位的殘厚及運行時間和移動位置是否準確，與鋼廠的生產計劃相同，在確保鍊鋼成本最低的基礎上實現鋼包的最優化運行。“這些數據全部上傳後，安全管理人員可以通過手機APP實時瞭解狀態，並且還能通過數據的收集、分析，瞭解鋼包的整個生命週期。”
通過這樣的方式，原本需要停工、耗費人力物力的繁瑣環節，都大幅簡化了。實時狀態的數據從每個神經末梢進入百度雲的“天工”智能物聯網平臺，通過平臺的分析、診斷和預測，讓原本“無感”的鋼包進入到感知和認知境界，進而實現對精細化生產、設備安全、節能降耗和供應鏈優化的決策支持。“尤其是安全的提升，可不是用錢能來衡量的，國家安全生產監督管理總局也認為這是非常有意義的一個人工智能項目，隨著項目順利運行未來將會在全國進行推廣。”管瑞峰總結道。
寶鋼技術副總經理徐凱對此也列舉了一系列數字，強調鋼包智能化背後的價值：“鋼鐵企業每年鋼包累計裝載、精煉、澆鑄鋼水接近10億噸，通過智能鋼包的推廣應用，平均降低出鋼溫度10℃，就可以節約能源成本70億元；鋼包烘烤能耗下降50%，精確控制鋼包運行溫降20℃，大約可以節約150億元，而提高生產效率、杜絕惡性安全事故等間接經濟效益更不可估量。”
的確，鋼鐵行業的普遍痛點首先是安全生產，通過物聯網、AI技術“保安全”的同時，還能大幅提效增收，自然是錦上添花。
尋找領跑者先要成為領跑者
在和管瑞峰交流中，領跑者是一個高頻詞。尤其是懂懂筆記在反映很多傳統行業的信息化建設需求，尤其是在接受物聯網、人工智能和雲服務方面，首先會考慮投入產出比的時候，這個詞更是多次被強調。
領跑者，就是每個行業在技術變革、管理變革大潮中敢為人先的少數派。
管瑞峰坦言，行業內傳統的心態都是“我在信息化上的投入一定要先產生回報”，但恰恰在AI和物聯網滲透傳統行業的時候，這條“慣例”不流行了。為什麼？因為這個領域沒有經驗可以借鑑，對於需求方和技術服務商來說，都是摸著石頭過河。
也正是因為沒有前車之鑑，所以在把脈工業領域的行業需求後，更需要接觸那些期望能夠擁抱技術變革的領跑者。對方不僅要能夠容忍試錯，而且願意和百度在AI和物聯網等技術上合作，開放數據和管理經驗，共同學習和成長。這恰恰與寶鋼高層提出的“先溝通，互相學習後再實踐”高度吻合。
實際上，在接觸每個細分領域的領跑者時，百度雲的團隊也在學習和摸索，從2016年以“時序數據庫”作為切口，逐步完善其工業物聯網領域的各項解決方案，從而打通了從連接、理解到喚醒，直至智能化決策的整個流程，在本月，更是推出了國內首個基於雲的邊緣計算產品，能夠讓設備數據的計算更快更有效。“也只有行業內的領跑企業，才會理解自己的需求如何與這些新的技術去融合，並不只看重眼前成效，而是著眼於長期的發展。”
國內工業領域經過行業主管部門、外資企業、媒體這幾年的培育和啟迪，對於物聯網以及人工智能等技術手段並不陌生，但是真正勇於邁出這關鍵一步的，始終是思維和理念跑在行業前面的少數企業。
如果更多敢於試錯、從點到面、謹慎務實的思路和理念，能夠在行業內形成普遍共識，“AI和物聯網不是靈丹妙藥，也不可能一蹴而就。從業務需求出發，從一個點去突破，合作雙方才能有信心一步一步走下去。”這一點，懂懂筆記也深感認同，供需雙方不要有搞一把“登月工程”、解決世界性難題的心態，這樣整個行業才能在循序漸進的良性發展中，逐步把“中國製造2025”落在實處。
從百度雲“天工”智能物聯網平臺的策略來看，2017年明顯仍在市場培育期，但是有了行業領跑者的共同付出，已經形成了各方就人工智能、大數據與雲服務在工業領域落地的核心理念和基本邏輯。 “我們目前在數據採集、數據分析、模型工具等方面已經形成了較為完善的技術和產品，而且在工業製造、智慧物流和車聯網等很多方面都開始發力。”
或許在2018年，針對國內工業領域的物聯網及AI解決方案會加速落地，而這個場內的玩家，不僅僅會有BAT，還會有微軟、亞馬遜、IBM，以及GE、西門子等不同陣營的玩家。而沒有經驗可以借鑑，恰好也是一個難得的機遇，最終的結果也會迥然不同。“關鍵是這個市場足夠大，每個企業都會有自己的立足點和出發點。我們堅持走這個方向，最終會在整個行業的製造過程優化，以及工業製造向工業服務轉型中找到自己的位置。”
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