人工智能（AI）正在成為這個時代最有經驗的技術勞工。
在大部分人認為AI是人臉識别或智能音箱這樣的生活工具時。阿裡雲的工程師們則将AI融入到工業生産中，用代碼打造出一個名為“工業大腦”的AI系統，該系統用精準的資料和确切的收益告訴人們——AI在人類世界扮演的角色不限于撥打電話、尋找歌曲這樣的生活助手，還可以是隐藏在機器背後提高效率、減少損失的生産助手。
“六國化工”的大腦
2019年12月24日，安徽銅陵，在六國化工的會議室裡，身着藍色工裝的六國化工總經理馬健正在向大家講解一個隐藏在這個化工廠内的“工業大腦”。
“我們在傳統化工的控制過程中引入工業智能來替代人工操作，減少人工幹預，實作流程的智能化自動化，進而帶來磷酸萃取率的提升。”
馬健說，在“工業大腦”的幫助下，六國化工的磷酸萃取率從早前的95%提高到的95.6-96.2%，雖然從資料上看0.6%-1.2%的提高率并不顯眼，但在工業生産中，這小小字元的變動帶來的是巨額的收益——以1.2%的提升率計算，六國化工每年将獲得1000萬元左右的收益，對于這個成立時間可以追溯到1987年的工業老廠而言，這不是一筆小費用。可以對比的是，六國化工2019年第三季度财報顯示，該季度其淨利潤為1300萬元。
六國化工的工業大腦項目起始于2018年8月，最初設定的目标是磷酸萃取率提升0.6%，經過一年的研發試驗，在2019年11月驗收時，萃取率平均提升了0.79%，最高可以達到1.2%，這個數字甚至超過了馬健的預料。
六國化工是國家重點發展的磷複肥生産企業，磷的生産來自于磷礦石和濃硫酸發生的化學反應。整個化學反應中最關鍵的環節在于往磷礦石中加入硫酸，此前這個步驟由人工完成，勞工們從經驗出發來決定何時添加多少劑量的硫酸，是以磷酸的萃取率和勞工的經驗、手法、專注程度等外在條件相關。
“化工廠24小時不停運轉，三班勞工輪流工作，我們發現交接班的時候萃取率的資料波動往往比較大，這意味着人工操作對萃取率有着直接的影響。”馬健說。
除此之外，不同勞工對于化學反應過程中的調整方向也會不一樣，“有人激進，有人保守，萃取率的高低依賴勞工們的經驗”。
是以他們用“工業大腦”來替代人工操作，希望将萃取率的數字保持在一個平穩的狀态，減少人為因素的幹擾。
這是一個複雜而嚴肅的過程，2018年8月阿裡雲工程師入駐六國化工，為制作“工業大腦”采集資料，随後六國化工“資料上雲”，這些資料為工業大腦的制作提供了支撐。随後在經曆了資料處理、模組化、訓練、實戰檢驗等一系列操作後“工業大腦”在六國化工内落地應用。
阿裡雲研究院進階戰略專家王嶽在接受《商業江湖》采訪時表示: 六國化工大腦項目之是以超出預期，關鍵在于做到三點：1.Think big(一把手工程、整體設計) 2. Do small(單點切入、穩中求勝) 3. Move fast（行動迅速，試錯、疊代）。在項目具體實施過程中，采用PDCA四個步驟層層推進：
- Plan:計劃階段。準确的說是共創階段。六國化工工程師與阿裡資料科學家共同尋找大腦的切入場景，對應用場景進行可行性評估、目标設定、驗收标準以及團隊搭建。
- Do:實施階段。資料科學家與“老師傅”一起，将磷酸萃取過程中涉及到的200多個生産參數進行篩選，最終鎖定20項關鍵參數（對生産結果影響最大的參數）。接下來，通過資料模組化，并将海量資料喂給模型進行模型訓練，同時結合專家經驗，直到找出最優的那一組“配方”（參數組合）。
- Check:檢驗階段。根據模型推薦的參數，對産線裝置進行實際控制，檢驗算法的效果，并根據結果對模型做進一步優化。
- Action: 行動階段。模型實時、動态推薦最優參數，在實際的磷酸萃取過程中，輔助工程師進行決策。
最後， 經過訓練後的“大腦”可以通過分析既往資料得出結論，告訴人們在什麼時間加入硫酸最為合适，同時也可以精确的調整比例、确定劑量，經過訓練之後“工業大腦”能根據不同的場景給出不同的建數值，以幫助人們更好的穩定萃取率。
簡單的說“工業大腦”是一個集合多位師傅技能一身的“頂尖高手”，它吸取百家之長又摒棄人性弱點，在實際工作中持續穩定的輸出精準理性的資料，最終這些資料都轉換成更多的磷酸和實實在在的收益。
雖然工業大腦有諸多優勢，但該AI系統的制作也包含着質疑和反複。
“包括我在内，一開始大家對這個事情了解都不夠深刻，甚至有一些疑問，覺得它能這麼神奇嗎？師傅們在這裡工作了多年，覺得一個軟體就可以替代人們的操作，這是不可接受的。”
馬健說，為了推進這個“工業大腦”他們甚至更改了考核手段，強調勞工們學習使用該系統。現在随着工業大腦持續穩定的提供資料，并确實提高了萃取率後，勞工們反而“不能沒有它了。”
“以前勞工們需要盯着實時資料，一旦出現變化馬上調整，現在工業大腦減少了他們的工作強度，可以讓勞工們做更多别的工作。”
而在硬币的另一面，磷酸萃取率的提高，也意味着固廢排放的減少，以萃取率平均提升0.79%計算，六國化工每年可節約磷礦石資源6000噸、減少磷石膏固廢排放1萬噸。
“這一方面是一個資源利用案例，同時也是一個環保項目。”馬健說。
王嶽表示，化工作為典型的流程行業，追求的是生産的穩定性。任何微小的波動都有可能給生産營運造成難以挽回的損失，甚至是巨大的安全風險。六國化工大腦項目的意義在于，證明了工業大腦在行業專家的加持下，有能力解決制造企業核心業務的核心問題。工業大腦的本質是通過将老師傅的經驗模型化，并傳授給機器，讓機器決策，以最大程度降低生産過程中的不确定性。
目前，工業大腦在衆多行業與工業場景中，已經達到類似于“汽車自動駕駛L2的水準”，即由機器輔助人來決策。很快，大腦将全面更新到“L3階段”，具備獨立決策、獨立控制生産裝置的能力。未來，生産無人化、監測線上化、決策智能化将會是化工企業追求的最為理想的狀态。
“銅陵”模式
六國化工隻是“工業大腦”在銅陵落地的企業之一。
2018年，銅陵市政府與阿裡雲簽訂了戰略合作協定，并向全球釋出了“銅陵工業大腦”項目，今天這個深藏在工廠内部的AI系統正在進入銅陵的有色、化工、鋼鐵、水泥、電力、電子資訊等重點行業。
出乎意料，銅陵，這個身處内陸的普通小城竟然是全國最熱烈擁抱“工業大腦”的城市。但如果稍微了解下銅陵的曆史就會明白，這個選擇是多麼合乎時宜。
銅陵地處安徽省中南部、長江下遊，是長江經濟帶、皖江示範區的重要節點城市和皖中南中心城市。總面積約3008平方公裡，總人口約170萬。
銅陵因為擁有銅礦而聞名，新中國的第一爐銅水，第一塊銅錠，都來自銅陵，在計劃經濟時代，銅陵供應的銅一度占到全國的一半。
在銅礦的推動下，銅陵很快就成為國内著名的工業城市，今天銅陵的工業化率超過60%，是我國有色金屬、硫磷化工工業基地之一，也是國家級電子材料産業基地。這裡不僅有六國化工這樣的化肥企業，同時還有銅陵有色、海螺水泥、銅化集團等知名的工業企業。
在過去的數十年中這些企業給銅陵帶來了極快的發展速度，但持續的開采也将銅陵推入“資源枯竭”的困境。上世紀80年代，銅礦枯竭的苗頭初現，到2009年，銅礦幾乎開采殆盡，銅陵自請列入資源枯竭型城市。
是以要想繼續保持銅陵的發展，需要找到一條更好的方法來實作轉型。
“銅陵市很早就開始研究，怎樣将線下有形的工業現場生産加工活動變成線上無形的以工業資料為原料的生産服務活動，以實作這樣的數字化的轉型。”安徽長江工業大資料科技股份有限公司總經理曹陽對媒體如此介紹。
該公司成立于2019年，由阿裡控股子公司阿裡系第二大雲計算公司浩鲸雲計算科技公司聯合銅陵市發投集團、銅陵有色集團、銅化集團共同出資成立，注冊資金1億元。
現在他們成為“研發銅陵工業大腦”的前沿公司，六國化工項目就是他們在銅陵開展的第一個标杆項目。
對于曹陽和他的同僚們而言，六國化工的“工業大腦”項目不僅僅是幫助這個企業實作了年産值1000萬的提升。更重要的是讓他們“看到了更多機會”。
“通過這個項目，我們明白将機器學習和工業資料相結合，可以挖掘更多的價值，可以去幫助企業提升品質、降低成本、能耗等等，這裡面還有非常多的事情可以做。”曹陽的同僚如此表示。
“（六國化工工業大腦）的核心技術和算法是由阿裡雲工業大腦的團隊來提供，但這個工業大腦是基于我們當地部署的長江雲的平台來調優和服務。”曹陽對《商業江湖》說，未來這種模式還将運用到銅陵其他工業企業，而随着技術的完善，這種模式将會從原來的單個的項目執行變成一種“更內建化”的方式出現，未來的目标是要将整個智能化工廠系統完整提供給企業。
“（那時）這個行業内的每家企業，都能夠得到已經沉澱好的知識和相應的熟練的技術人員的服務，他隻要付很少的啟動的資金和每年的服務的費用，就能夠享受到更好的服務。是以我們希望能夠把阿裡沉澱下來的知識的模型、梳理的模型得到最大化程度的快速的複制，實作更規模的經濟化的效益。”曹陽說。
顯然，銅陵希望以市内的工業企業為樣闆，結合阿裡雲的技術算法，打造一個可以規模化複制的“工業大腦”系統，并通過輸出該系統賦能同業公司來擷取收益，以此實作整個城市的數字化轉型。
如果一個資源枯竭型城市能利用雲計算、大資料、人工技能技術實作轉型重煥生機，那麼“銅陵模式”或将成為一個可以輸出的城市轉型的模式。
屆時無論是“銅陵模式”還是“工業大腦”或許都會成為這個時代創新和奮鬥的樣闆。
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