在經過互聯網的蓬勃發展後，工業互聯網發展正成為國內重要的發展項目之一，2018 年初國家制造強國建設領導小組宣佈設立“工業互聯網專項工作組”，接著去年 6 月工信部發布《工業互聯網發展行動計劃（2018—2020年）》計劃，目標到 2020 年底，初步建成工業互聯網基礎設施和產業體系，國內的工業互聯網發展由此駛入快車道。
其中在國內積極發展工業互聯網的公司，富士康無疑是聲量最大的那一個，旗下有富士康工業互聯網（Fii），今年 1 月又被世界經濟論壇（WEF）選進“燈塔工廠”之列。去年 7 月富士康開始在內部運作霧小腦（Fog AI）等計劃，短短几個月拿下燈塔工廠這項封號，富士康工業互聯網（Fii）副董事長李傑就是幕後推手。
DeepTech 採訪了李傑，暢談他對工業互聯網發展的見解，包括工業互聯網失敗常見的 4 大原因，亞馬遜、谷歌的 AI 要做工業互聯網不夠，還少了兩個關鍵要素，以及中國工業互聯網市場今年的趨勢走向。
圖丨富士康工業互聯網（Fii）副董事長李傑（來源：DeepTech）
從教授到進入行業，新制造的大前輩
李傑，是中美行業一致視為最懂工業人工智能（Industrial AI）的人物之一，他的身份多元，是美國辛辛那提大學（University of Cincinnati）特聘講座教授、美國國家科學基金會（NSF）智能維護系統產學合作中心（IMS Center）主任、美國白宮 CPS（Cyber-Physical Systems）專家組顧問，在工業 4.0 領域最熱門的一篇論文《A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems》出自他之手。
同時，他也是富士康科技集團董事長郭臺銘倚重的智能製造專家，富士康在硅谷成立 Industrial AI System 公司，合夥人就是李傑，去年 9 月他出任富士康工業互聯網副董事長。
今年 1 月，世界經濟論壇（WEF）發佈 2019 年製造業“燈塔工廠”（lighthouse factories）名單，增加 7 名新成員，富士康就是其一。評判標準是根據製造業者在運用第 4 次工業革命技術、提高經濟和運營效益取得的成就等指標來評估，對行業人來說，從超過 1000 家全球製造商中脫穎而出，入選的意義相當是拿下了“工業 4.0 界的奧斯卡獎”。
圖丨入選 WEF 的 16 家燈塔工廠（來源：mckinsey.com）
左右工業人工智能的成敗有兩大關鍵
目前“燈塔工廠”名單全球總計只有 16 家公司入選，德國企業就佔了有 5 個，數量最多，美國企業 3 個，緊隨其後，中國有 2 個：富士康跟海爾，“富士康是其中唯一利用 AI 做預測的，其他多是工廠自動化、降低庫存等，”李傑對 DeepTech 表示。
他指出，人工智能（AI）是一門認知科學，涉及了大量的圖像處理、自然語言處理、機器人技術、機器學習等研究，但是，工業 AI 是系統性的領域。過去，機器學習和人工智能被視為是“戲法”（black-art techniques），缺乏令人信服的事實證據來說服行業的人這些技術有其投資價值，同時，機器學習算法的效益又高度依賴開發者的經驗和偏好，這些因素使得 AI 在工業應用中受到限制。
因此，他提出“工業人工智能”（Industrial AI），鎖定在為工業的應用發展和部署各種機器學習算法，必須帶來“穩定且持續”的效益。人工智能驅動（AI-driven）的自動化正處於起步階段，必須先定義其結構、方法和挑戰作為框架。
他認為：工業 AI 有五大關鍵要素：ABCDE
Analytics technology 分析技術
Big data 大數據技術
Cloud／Cyber technology 雲或網絡技術
Domain knowhow 行業領域知識
Evidence 事實結果
現在每一家公司都在談 AI，特別是谷歌跟亞馬遜在 AI 領域站在領先群裡，但李傑則有不同看法，“谷歌跟亞馬遜是做前三個（指上述的 ABC），沒有後面兩個，但在工業互聯網的世界，沒有專業知識（D）跟事實結果（E）是不會成功的。”
圖丨工業 AI 和其他學習系統的比較；工業 AI 的影響：從解決看得見的問題到沒看到的問題（來源：Manufacturing Letters 18）
他進一步解釋，谷歌與亞馬遜是互聯網＋產業，而 FII 是產業＋互聯網，兩者出發的核心思想不同，他們把互聯網當主力，但忘掉了專業知識的價值，FII 保有專業知識，互聯網則是翅膀。儘管分析是人工智能的核心，但必須有其他元素存在才能帶來價值，行業領域知識和事實結果往往容易被忽視，有行業領域知識才瞭解問題、想解決什麼問題，專心讓工業 AI 解決這些問題，二是瞭解系統，才能收集到質與量都正確的數據；三、理解參數，包括實際的意義以及它們在系統或流程中的關聯性。
不過，我們也看到谷歌和亞馬遜等互聯網巨頭也開始將手腳伸進垂直行業，例如醫療保健，很難說下一個想“染指”的不會是工業，因此如果將眼光放遠來看，是否會搶走 FII 眼中的蛋糕？對於這點，李傑仍然很有自信，“投入工業互聯網會失敗通常有四大因素：沒有場域、沒有使用工具／數據、公司內部鬥爭、項目糾紛、最後才是沒有技術，其中有 4 成以上是沒有場域。”
在工業的世界，“谷歌與亞馬遜沒有場域，想做平臺但往往變成陽臺”，平臺是什麼意思？就是大家真能使用你的工具、服務，創造效益，“讓別人成功叫平臺，但陽臺只是展示你家東西的地方，擺擺花、盆栽、晾晾衣服”，“在家裡連結燈光覺得好玩，但工廠不是，把東西連接在一起不是目的，而是要有系統的連結，且能持續運作的系統。”他生動點出了互聯網 AI 公司進入垂直行業可能遇到的問題：空有技術，只能對外展示。
圖丨富士康工業互聯提出霧小腦（Fog AI）（來源：DeepTech）
關燈工廠的意思不在“無人”，在“無憂”
確實，場域，那就是富士康的強項了。富士康集團的工廠合計超過 17.5 萬個工具機設備、10 萬個傳感器、8 萬個機器人、SMT 產線超過 1600 條，這些就成了富士康工業互聯網的場域，李傑指出，富士康工業互聯網平臺就是以核心製造為基礎＋霧小腦（Fog AI）＋富士康工具機雲（Machines Tool Micro Cloud）＋富士康雲平臺＋工業 APP。
圖丨富士康工業互聯網平臺架構（來源：DeepTech）
霧小腦（Fog AI）可以想成是以人類後腦為模型，直接與感測器如五官、脊椎連在一起，遇到問題時，以感測器為測量基礎的小腦要先決策，不是大腦。他也透露，目前富士康工業互聯網的 AI 工程師已經超過 1000 人，目標是在這一兩年內增加到上萬名，不過他也表示，霧小腦目前是先在集團內部使用，之後才會提供顧客按需使用的服務。
對於國內積極發展工業互聯網，李傑相信今年中國整個工業互聯網產業會加速進展，市場很蓬勃，主要有三大原因作為動力，一是政策大力支持，二是許多企業積極轉變改革，許多製造業的前輩、老將已經開始退休，經驗靠人傳承往往不成功，要靠數據，許多製造業中小公司找上富士康工業互聯網就是為了這一點，第三是貿易摩擦讓全國上下一心致力發展核心技術，以培養自我實力的方式取代傳統的合資、合作模式，這將加速使用工業互聯的需求。
最後，他強調工業 4.0 不是為做而做，而是找出問題，尤其是不可見的問題，談到關燈工廠，大家想說為什麼沒有燈，因為是無人工廠嗎？不是，意思是“無憂”工廠，這才是關燈工廠真正的概念，用系統來支援，達到降低 3W 的目的：降低浪費（waste）、降低工作（work）、降低擔憂（worry）。
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