人工智能与物联网握手,IBM开创高阶共享经济平台

2017年09月22日 16:29 中关村在线

微博 微信 空间

添加喜爱

全球万物互联时代逐步到来,中国早在2009年就提出“感知中国”战略,以国家战略性新兴产业的高度大力推进物联网产业。“十二五”期间,中国成为全球物联网发展最为活跃的地区之一。根据工信部数据,2015年底我国物联网产业规模已达7500亿元,“十二五”期间年均复合增长率达到25%。

随着物联网产业的深入发展以及NB-IoT商用网络在中国的大面积建成和覆盖,物联网产业的竞争已经从传感器和基础芯片层面,转向了物联网平台。建投华科的《中国智慧互联投资发展报告(2017)》指出,平台将为整个物联网行业发展带来显著影响,主要体现在:产业价值向软件和数据服务转移、利用共性能力覆盖垂直行业、推动服务模式转变。

在物联网平台上,设备供应商、网络运营商、系统集成商、应用开发者和企业用户等产业链成员形成互利共赢的生态圈,既可大规模满足共性需求,也可快速响应个性化和特定需求。所谓工业化与信息化融合,某种程度上就是基于平台的高阶共享经济。而以IBM认知物联网平台为代表,更构建起了人工智能与物联网的全球化共享经济平台,一个新的经济奇点正在快速形成中。

社会基础资源的共享

(上图为江河瑞通科技集团有限公司总经理田盛华)

在2017年9月19日的2017 IBM上海物联网论坛上,江河瑞通科技集团有限公司(以下简称“江河瑞通”)总经理田盛华介绍了从2015年开始与IBM合作,针对中国的水行业,构建全社会范围内的水资源共享经济平台。

江河瑞通具有将近20年的水务经验,为水利、水务、环保、国土与海洋等涉水行业领域提供解决方案、应用软件、系统集成及监测产品等服务。作为传统的系统集成商和独立软件开发商,江河瑞通近年来也感受到了云、物联网、大数据与人工智能的冲击。

2015年,江河瑞通与IBM正式组建了联合创新实验室。通过两年的努力,江河瑞通物联网云平台正式上线运营,并获得工信部数据联盟的可信云认证;双方还联合开发了多种水务模型,使物联网具备了大数据分析云服务的能力。加上并购的智能硬件产品公司,江河瑞通从纯项目模式,向“云、管、端”一体化商业模式的转型。

田盛华表示,基于IBM技术,江河瑞通正在“颠覆”水行业:从之前条块分割的水资源管理,到可以覆盖更广的农村及中小河流的云服务,再到大江大河的灵活水资源调度以及城市水务一体化管理。以前,江河瑞通与水行业客户一起想的是局部水务管理软件,但现在江河瑞通思考的是在物联网平台与多家单位联合起来,整体解决整个社会层面的水资源共享问题。

“我们认为在中国水市场实在是太大了,涉及到取水、用水、供水、排水等所有环节。在物联网平台上,我们真正要做的是一体化的城市水务升级方案,而不是解决局部某一个问题的软件服务。我们预测大概地市级城市有400个,加上省会城市和大机构,接近500个客户群。如果通过物联网把这些城市连起来,能创造多大的水资源社会效益?!”

田盛华强调,特别是随着“河长制”的推行,进一步加大了整个社会层面的水资源共享。根据2012年的全国第一次水利普查结果,我国水利发展取得巨大成就,但与支撑经济社会快速发展和提高人民群众生活水平的需求相比,依然存在很多薄弱环节,特别是水资源和水利资源的高度分散化,全国9.3万多座水库、水库总库容占河川径流量的34%,但调控和保障能力较弱,防洪治理率低。

物联网平台能把过去分散的水资源和水利资源连起来,形成共享治理。江河瑞通把过去20多年积累的水务知识、文件、数据等一股脑“塞进”认知计算,通过人工智能分析自动得到专业的水务算法模型。而借助IBM Visual Insights视觉识别检测解决方案,江河瑞通能够对水务视频图像进行缺陷特征分类学习,包括水面线变化识别、漂浮物识别、黑臭水体识别、水体非法闯入识别、河水垃圾监控等等,并对异常情况及时发出预警,还能通过智能语音自动提醒分散在各地的水资源违规者。

对工业知识“主动学习”的共享

(上图为IBM全球Watson物联网事业部产品战略和研发总经理Chris O’Connor)

IBM全球Watson物联网事业部产品战略和研发总经理Chris O’Connor在2017 IBM上海物联网论坛上表示,凭借Watson强大的认知计算能力和云计算能力,IBM物联网正引领着一场从对数据的简单收集和预测,进化到真正理解海量数据间的模式和关系的革命。“Watson是一个‘主动学习系统’,能根据我们的经验以及互动,不断地学习并变得更加聪明。”

2017年6月,思科与IBM联合宣布建立全球合作伙伴关系,为企业提供网络边缘上的实时物联网洞察力。实际上,对于地处偏远位置的石油钻井或工厂而言,当需要立即做出重大决策之时,并不总能把数据及时上传到云中。IBM与思科合作,将IBM物联网从云端扩展到计算网络边缘。企业能够对设备进行实时监控,及时安排检修,维修成本降低近50%、生产力提高约25%。

另一家正文科技是一家无线网络设备制造商,为摩托罗拉、思科等网络公司生产网络设备芯片和模组,在昆山、常熟、台湾和捷克有四个生产制造工厂,80%以上的员工都配置在工厂里,属于一家典型的制造企业。在正文科技的生产线上,质检员是一个重要的岗位,如果质检员的人手不够或新质检员培养不及时,都会造成生产线不良率的上升,为企业带来重大损失。

因为人工智能的到来,正文科技思考能否用图像识别技术,自动化辨识产品的缺陷,从而降低对人工的依赖。正文科技与IBM合作,把基于Watson的视觉识别检测引入实时的生产线,通过Watson实现毫秒级自动学习和辨识生产线上芯片模组产品的缺陷,再把结果实时反馈给生产线上的机器臂,“告知”机器臂及时调整。

(上图为正文科技技术长特助田馥铭)

正文科技技术长特助田馥铭表示:“正文科技2017年引入IBM 认知视觉检测第一阶段试行成效显著,采用机器学习技术的新方案可以节省了75%的人工检测工作,在成本降低的同时,效率得到了大幅提升。” 正文科技原本配置的一条产线有20个质检员,通过Watson可以把质检员的人数降低到4个。过去质检员疲劳所造成的错误率也降低了,利润率也提高了。

田馥铭特别强调,如果产品线有变动,就要对生产线重新配置,重新更迭整个产线的参数,而整个生产线运作一段时间之后设备也会老化或出现故障,也必须要更换新的零件。过去,这些调整之后要一段时间才能把整个产线的良率拉高,现在依靠Watson就能自动化提高产线的良率。

IBM电子行业全球智能制造解决方案总经理邓钦介绍说,基于IBM认知质检解决方案是一个能自学习的人工智能系统,不需要为每一个新出现的产品缺陷而修改软件代码,而是让机器具备自学习的能力。为此,IBM认知质检解决方案的算法中有一个“自信度”,提示对新缺陷判断的“自信心”程度,程度低的时候由人工复检,而随着时间推移需要人工复检就会越来越少。而这一切,都发生在真实生产线上的毫秒级间隔里。

(上图为IBM电子行业全球智能制造解决方案总经理邓钦)

“IBM物联网的魅力在于拥有非常顶尖的云技术和AI技术,今天一个客户可能只需要几十块甚至几块钱就可以把设备联上网,只要注册一个帐户就可以共享使用全球最顶尖AI的技术能力,这在三四年前是不可想象的,对大家来说也是一个重大机会。”IBM大中华区Watson物联网事业部总经理李国志表示。

很多企业其实早已深刻认识到数据所潜藏的价值,他们甚至也已经掌握了足够多的数据。但是这些非结构化的数据无法用固定结构来实现逻辑表达。将非结构数据变为结构化数据的关键一步是什么呢?

IBM物联网事业部研发和产品战略总经理Chris O’Connor在采访时表示:“ 价值产生的的第一步就是了解数据之间的相关性和规律,然后才能在此基础上去做进一步分析,从而了解变化、预知变化。当我们已经将杂乱无章的数据变成机器能够理解的结构化数据之后,产生价值的下一步关键就是分析数据。IBM的能力在于去了解这些非结构化数据里蕴藏的规律和关系,这些规律有可能是人类观察不到的,但是当有足够的数据存在时,机器就能够分析出数据之间的规律。有些规律是我们能够预料到的,有些规律完全是我们预料之外的。”

构建数据模型的人对垂直行业有深厚的专业知识。行业经验是IBM在物联网领域的一张王牌。 正所谓“隔行如隔山”,没有行业的经验,无法理解庞大的数据代表的意义,比如提到产品的良品率,相关数据至少有上百种,有的和产品设计有关、流程有关等。即使水平再高的数据科学家看着一堆数据也无从下手,至少要花费几个月才能明白这些数据的意义,但懂行业的 IBM却可以信手拈来。

物联网平台驱动新型共享经济

(上图为IBM大中华区Watson物联网事业部总经理李国志)

IBM Watson物联网事业部研发和产品战略总经理Chris O’Connor强调传统企业应用物联网的三大挑战:首先,当今的世界已经转变为由软件驱动的世界,但是很多企业却没有为开发由软件驱动的复杂互联产品做好准备;其次,传统企业的流程在新的数字时代已经落后,企业运营人员无法根据数据分析的洞察采取行动;第三,传统制造企业与客户的关系越来越远,无力寻找新的业务模式、产品和服务来支撑新的发展。而这一切,都需要共享的物联网平台。

Chris特别强调物联网平台协同价值,只有合作伙伴在物联网平台上协同创新,才能发挥物联网优势。在IBM物联网平台上,通力电梯(KONE)、博世(Bosch)、舍弗勒集团(Schaeffler)、法国国家铁路(SNCF)、North Face、沃尔玛、宝马汽车、通用汽车、哈曼国际工业(HARMAN)、惠而浦、Visa、ABB、中航工业、江河瑞通、正文科技、隆基泰和等一批先行者正在创造网络协同效应,跨行业、产业、地域等的高阶共享经济模式正在形成中。

在更广泛的领域,IBM在170多个国家与6000多家客户有着物联网领域的合作,其中包括全球10大汽车厂商、10大油气公司中的8家、20大多元化公用事业公司中的11家、10大能源企业中的6家、15大最繁忙机场当中的9座以及12家大型航空航天与防卫公司中的11家。

IBM在物联网领域大举投资30亿美元,构建了贯穿咨询、行业应用、平台的物联网能力。IBM与1400家合作伙伴合作,推出了750多项物联网专利,超出任何其他厂商3倍。在IBM慕尼黑物联网总部中心的首个认知物联网实验室内,1000位研究人员、设计师与开发者与客户协作,IBM还在全球包括北京在内的8个城市设立了物联网全球客户体验中心,为全球客户提供技术支持。

IBM还有1500位专业顾问和专属的物联网GBS咨询实践,可提供独特的行业经验和领域知识,以及针对物联网细分领域的分析解决方案,这些解决方案覆盖了交通、物流、制造业、零售、保险等各个行业。

Chris为中国企业从战略上拥抱物联网提出三大建议:建立面向互联互通、软件驱动世界的研发设计,新产品的研发应符合物联网需求,由软件驱动并与上下游合作伙伴的系统无缝衔接;通过对互联设备数据的分析,及时了解系统运营的状况,针对潜在的危险和意外及时采取措施,从根本上降低运营和维护费用,提高运营效率;打破思维局限,基于物联网创造出新的商业模式、产品和功能,从而获得可持续的竞争优势。

而IBM物联网平台已经做好了准备,帮助中国企业基于物联网的数字化转型,包括推动传统产业价值向软件和数据服务转移、利用共性能力覆盖垂直行业、推动服务模式转变等。Chris特别强调,IBM物联网平台已经“万事俱备”,但传统企业还需要有软件思维和软件产品化能力,这才是一个长期的努力。很多传统企业已经开始设立首席数字官,就是希望从企业内部建立软件能力,但仍有很长的路要走。

当传统企业在设计面向物联网的软件产品与数字服务时,一个重要的可参考方向就是共享经济:如何在物联网平台上,利用人工智能技术,跨行业、跨企业、跨产业链、跨地域等建立起新的共享商业和经济模式,这将是物联网能否真正成功落地的关键。(文/宁川)

全球万物互联时代逐步到来,中国早在2009年就提出“感知中国”战略,以国家战略性新兴产业的高度大力推进物联网产业。“十二五”期间,中国成为全球物联网发展最为活跃的地区之一。根据工信部数据,2015年底我国物联网产业规模已达7500亿元,“十二五”期间年均复合增长率达到25%。

随着物联网产业的深入发展以及NB-IoT商用网络在中国的大面积建成和覆盖,物联网产业的竞争已经从传感器和基础芯片层面,转向了物联网平台。建投华科的《中国智慧互联投资发展报告(2017)》指出,平台将为整个物联网行业发展带来显著影响,主要体现在:产业价值向软件和数据服务转移、利用共性能力覆盖垂直行业、推动服务模式转变。

在物联网平台上,设备供应商、网络运营商、系统集成商、应用开发者和企业用户等产业链成员形成互利共赢的生态圈,既可大规模满足共性需求,也可快速响应个性化和特定需求。所谓工业化与信息化融合,某种程度上就是基于平台的高阶共享经济。而以IBM认知物联网平台为代表,更构建起了人工智能与物联网的全球化共享经济平台,一个新的经济奇点正在快速形成中。

社会基础资源的共享

(上图为江河瑞通科技集团有限公司总经理田盛华)

在2017年9月19日的2017 IBM上海物联网论坛上,江河瑞通科技集团有限公司(以下简称“江河瑞通”)总经理田盛华介绍了从2015年开始与IBM合作,针对中国的水行业,构建全社会范围内的水资源共享经济平台。

江河瑞通具有将近20年的水务经验,为水利、水务、环保、国土与海洋等涉水行业领域提供解决方案、应用软件、系统集成及监测产品等服务。作为传统的系统集成商和独立软件开发商,江河瑞通近年来也感受到了云、物联网、大数据与人工智能的冲击。

2015年,江河瑞通与IBM正式组建了联合创新实验室。通过两年的努力,江河瑞通物联网云平台正式上线运营,并获得工信部数据联盟的可信云认证;双方还联合开发了多种水务模型,使物联网具备了大数据分析云服务的能力。加上并购的智能硬件产品公司,江河瑞通从纯项目模式,向“云、管、端”一体化商业模式的转型。

田盛华表示,基于IBM技术,江河瑞通正在“颠覆”水行业:从之前条块分割的水资源管理,到可以覆盖更广的农村及中小河流的云服务,再到大江大河的灵活水资源调度以及城市水务一体化管理。以前,江河瑞通与水行业客户一起想的是局部水务管理软件,但现在江河瑞通思考的是在物联网平台与多家单位联合起来,整体解决整个社会层面的水资源共享问题。

“我们认为在中国水市场实在是太大了,涉及到取水、用水、供水、排水等所有环节。在物联网平台上,我们真正要做的是一体化的城市水务升级方案,而不是解决局部某一个问题的软件服务。我们预测大概地市级城市有400个,加上省会城市和大机构,接近500个客户群。如果通过物联网把这些城市连起来,能创造多大的水资源社会效益?!”

田盛华强调,特别是随着“河长制”的推行,进一步加大了整个社会层面的水资源共享。根据2012年的全国第一次水利普查结果,我国水利发展取得巨大成就,但与支撑经济社会快速发展和提高人民群众生活水平的需求相比,依然存在很多薄弱环节,特别是水资源和水利资源的高度分散化,全国9.3万多座水库、水库总库容占河川径流量的34%,但调控和保障能力较弱,防洪治理率低。

物联网平台能把过去分散的水资源和水利资源连起来,形成共享治理。江河瑞通把过去20多年积累的水务知识、文件、数据等一股脑“塞进”认知计算,通过人工智能分析自动得到专业的水务算法模型。而借助IBM Visual Insights视觉识别检测解决方案,江河瑞通能够对水务视频图像进行缺陷特征分类学习,包括水面线变化识别、漂浮物识别、黑臭水体识别、水体非法闯入识别、河水垃圾监控等等,并对异常情况及时发出预警,还能通过智能语音自动提醒分散在各地的水资源违规者。

对工业知识“主动学习”的共享

(上图为IBM全球Watson物联网事业部产品战略和研发总经理Chris O’Connor)

IBM全球Watson物联网事业部产品战略和研发总经理Chris O’Connor在2017 IBM上海物联网论坛上表示,凭借Watson强大的认知计算能力和云计算能力,IBM物联网正引领着一场从对数据的简单收集和预测,进化到真正理解海量数据间的模式和关系的革命。“Watson是一个‘主动学习系统’,能根据我们的经验以及互动,不断地学习并变得更加聪明。”

2017年6月,思科与IBM联合宣布建立全球合作伙伴关系,为企业提供网络边缘上的实时物联网洞察力。实际上,对于地处偏远位置的石油钻井或工厂而言,当需要立即做出重大决策之时,并不总能把数据及时上传到云中。IBM与思科合作,将IBM物联网从云端扩展到计算网络边缘。企业能够对设备进行实时监控,及时安排检修,维修成本降低近50%、生产力提高约25%。

另一家正文科技是一家无线网络设备制造商,为摩托罗拉、思科等网络公司生产网络设备芯片和模组,在昆山、常熟、台湾和捷克有四个生产制造工厂,80%以上的员工都配置在工厂里,属于一家典型的制造企业。在正文科技的生产线上,质检员是一个重要的岗位,如果质检员的人手不够或新质检员培养不及时,都会造成生产线不良率的上升,为企业带来重大损失。

因为人工智能的到来,正文科技思考能否用图像识别技术,自动化辨识产品的缺陷,从而降低对人工的依赖。正文科技与IBM合作,把基于Watson的视觉识别检测引入实时的生产线,通过Watson实现毫秒级自动学习和辨识生产线上芯片模组产品的缺陷,再把结果实时反馈给生产线上的机器臂,“告知”机器臂及时调整。

(上图为正文科技技术长特助田馥铭)

正文科技技术长特助田馥铭表示:“正文科技2017年引入IBM 认知视觉检测第一阶段试行成效显著,采用机器学习技术的新方案可以节省了75%的人工检测工作,在成本降低的同时,效率得到了大幅提升。” 正文科技原本配置的一条产线有20个质检员,通过Watson可以把质检员的人数降低到4个。过去质检员疲劳所造成的错误率也降低了,利润率也提高了。

田馥铭特别强调,如果产品线有变动,就要对生产线重新配置,重新更迭整个产线的参数,而整个生产线运作一段时间之后设备也会老化或出现故障,也必须要更换新的零件。过去,这些调整之后要一段时间才能把整个产线的良率拉高,现在依靠Watson就能自动化提高产线的良率。

IBM电子行业全球智能制造解决方案总经理邓钦介绍说,基于IBM认知质检解决方案是一个能自学习的人工智能系统,不需要为每一个新出现的产品缺陷而修改软件代码,而是让机器具备自学习的能力。为此,IBM认知质检解决方案的算法中有一个“自信度”,提示对新缺陷判断的“自信心”程度,程度低的时候由人工复检,而随着时间推移需要人工复检就会越来越少。而这一切,都发生在真实生产线上的毫秒级间隔里。

(上图为IBM电子行业全球智能制造解决方案总经理邓钦)

“IBM物联网的魅力在于拥有非常顶尖的云技术和AI技术,今天一个客户可能只需要几十块甚至几块钱就可以把设备联上网,只要注册一个帐户就可以共享使用全球最顶尖AI的技术能力,这在三四年前是不可想象的,对大家来说也是一个重大机会。”IBM大中华区Watson物联网事业部总经理李国志表示。

很多企业其实早已深刻认识到数据所潜藏的价值,他们甚至也已经掌握了足够多的数据。但是这些非结构化的数据无法用固定结构来实现逻辑表达。将非结构数据变为结构化数据的关键一步是什么呢?

IBM物联网事业部研发和产品战略总经理Chris O’Connor在采访时表示:“ 价值产生的的第一步就是了解数据之间的相关性和规律,然后才能在此基础上去做进一步分析,从而了解变化、预知变化。当我们已经将杂乱无章的数据变成机器能够理解的结构化数据之后,产生价值的下一步关键就是分析数据。IBM的能力在于去了解这些非结构化数据里蕴藏的规律和关系,这些规律有可能是人类观察不到的,但是当有足够的数据存在时,机器就能够分析出数据之间的规律。有些规律是我们能够预料到的,有些规律完全是我们预料之外的。”

构建数据模型的人对垂直行业有深厚的专业知识。行业经验是IBM在物联网领域的一张王牌。 正所谓“隔行如隔山”,没有行业的经验,无法理解庞大的数据代表的意义,比如提到产品的良品率,相关数据至少有上百种,有的和产品设计有关、流程有关等。即使水平再高的数据科学家看着一堆数据也无从下手,至少要花费几个月才能明白这些数据的意义,但懂行业的 IBM却可以信手拈来。

物联网平台驱动新型共享经济

(上图为IBM大中华区Watson物联网事业部总经理李国志)

IBM Watson物联网事业部研发和产品战略总经理Chris O’Connor强调传统企业应用物联网的三大挑战:首先,当今的世界已经转变为由软件驱动的世界,但是很多企业却没有为开发由软件驱动的复杂互联产品做好准备;其次,传统企业的流程在新的数字时代已经落后,企业运营人员无法根据数据分析的洞察采取行动;第三,传统制造企业与客户的关系越来越远,无力寻找新的业务模式、产品和服务来支撑新的发展。而这一切,都需要共享的物联网平台。

Chris特别强调物联网平台协同价值,只有合作伙伴在物联网平台上协同创新,才能发挥物联网优势。在IBM物联网平台上,通力电梯(KONE)、博世(Bosch)、舍弗勒集团(Schaeffler)、法国国家铁路(SNCF)、North Face、沃尔玛、宝马汽车、通用汽车、哈曼国际工业(HARMAN)、惠而浦、Visa、ABB、中航工业、江河瑞通、正文科技、隆基泰和等一批先行者正在创造网络协同效应,跨行业、产业、地域等的高阶共享经济模式正在形成中。

在更广泛的领域,IBM在170多个国家与6000多家客户有着物联网领域的合作,其中包括全球10大汽车厂商、10大油气公司中的8家、20大多元化公用事业公司中的11家、10大能源企业中的6家、15大最繁忙机场当中的9座以及12家大型航空航天与防卫公司中的11家。

IBM在物联网领域大举投资30亿美元,构建了贯穿咨询、行业应用、平台的物联网能力。IBM与1400家合作伙伴合作,推出了750多项物联网专利,超出任何其他厂商3倍。在IBM慕尼黑物联网总部中心的首个认知物联网实验室内,1000位研究人员、设计师与开发者与客户协作,IBM还在全球包括北京在内的8个城市设立了物联网全球客户体验中心,为全球客户提供技术支持。

IBM还有1500位专业顾问和专属的物联网GBS咨询实践,可提供独特的行业经验和领域知识,以及针对物联网细分领域的分析解决方案,这些解决方案覆盖了交通、物流、制造业、零售、保险等各个行业。

Chris为中国企业从战略上拥抱物联网提出三大建议:建立面向互联互通、软件驱动世界的研发设计,新产品的研发应符合物联网需求,由软件驱动并与上下游合作伙伴的系统无缝衔接;通过对互联设备数据的分析,及时了解系统运营的状况,针对潜在的危险和意外及时采取措施,从根本上降低运营和维护费用,提高运营效率;打破思维局限,基于物联网创造出新的商业模式、产品和功能,从而获得可持续的竞争优势。

而IBM物联网平台已经做好了准备,帮助中国企业基于物联网的数字化转型,包括推动传统产业价值向软件和数据服务转移、利用共性能力覆盖垂直行业、推动服务模式转变等。Chris特别强调,IBM物联网平台已经“万事俱备”,但传统企业还需要有软件思维和软件产品化能力,这才是一个长期的努力。很多传统企业已经开始设立首席数字官,就是希望从企业内部建立软件能力,但仍有很长的路要走。

当传统企业在设计面向物联网的软件产品与数字服务时,一个重要的可参考方向就是共享经济:如何在物联网平台上,利用人工智能技术,跨行业、跨企业、跨产业链、跨地域等建立起新的共享商业和经济模式,这将是物联网能否真正成功落地的关键。(文/宁川)

推荐阅读
聚焦
关闭评论