云边协同，助力中国智造升级
我们正处在新一轮科技和产业革命蓬勃兴起的新时代，数字技术领域的颠覆性创新正在不断涌现，并向制造业企业快速渗透扩散。截止到2020年，我国制造业已经连续11年稳居世界第一,中国也是全球唯一拥有所有工业门类的国家，但相对而言，制造业数字化转型却还处于起步阶段。
制造业工业设备种类繁多、应用场景较为复杂，不同环境有不同的工业协议……，尤其各个企业发展水平参差不齐，个体企业之间更是强弱悬殊，究竟有多少企业真正通过践行数字化之路，实现本质性的提升，一直都是市场上众说纷纭、莫衷一是的话题。本期《中国源动力》，深入科技巨头英特尔核心研发腹地，深切感受人工智能、云计算、边缘计算和制造业的场景如何深度融合。
英特尔行业解决方案集团企业客户销售总经理龚毅敏谈到过去人工智能在制造业领域一直没有找到合适的落地场景，他认为“边缘计算、云边协同找到了业务和技术结合的一个很重要的点，这是一种未来的技术趋势。”
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。在网络性能上要求时延更低、可靠性更强，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现，而无需交由云计算中心，将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。而边缘计算与云计算服务器相互配合的模式，就是云边协同。
谈到云边协同的工作机制，究竟在协同什么？中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏觉得“远端的云，和近端的边缘计算之间需要协同，这是肯定的一个事情”，关键是需要一个强大的网络，让二者互相促进。龚毅敏认为“做云、边、端的的时候，一个重要的技术难点，就是云端和边端的计算力的平衡问题，既要保证充分的利用云端的整个有效性，把它的大量计算利用起来。同时要保证在边端能够解决实时性的数据传输的问题”。
目前云边端协同已经开始在一些大型制造企业中运用，全球动力电池行业的佼佼者宁德时代，结合云边协同技术搭建了一套 AI 工业视觉平台系统，使得电池缺陷检测的准确率和检出率均超过了99%。全球面板龙头企业京东方，也将云边协同技术用在了显示屏生产线上，进行人工智能缺陷检测和大数据不良根因分析。实践数据表明，AI缺陷检测系统在检测准确率上取得了高达96%的优异成绩，使人工检测的替代率达到70%，同时，云边协同实现的大数据不良根因分析系统，带来了56%的效率提升。
云边协同技术在落地过程中还有哪些难点和挑战？龚毅敏认为“最大的问题是怎么样把它人工检测的经验，去做数字化的建模”，而建模的过程就是把过去完全凭老师傅的经验和判断，完全把它数字化。何宝宏也同意这个说法“不同行业之间的知识是完全不一样的，你的一些知识要说清楚，就很困难，要写下来就更困难了，一层一层知识容易层层衰减”，而解决这个问题的关键就是通过技术不断进步，逐步降低这方面的一些门槛。
调查数据显示，国内目前超过50%的中国制造企业，数字化转型尚处于单点试验和局部推广阶段，传统企业数字化转型的失败率高达70％－80%，这个数字让不少企业对转型望而却步。
对于数字化转型最难的一些中小制造业企业，如何增加转型的成功概率？何宝宏所长觉得“要尽可能的选择整体解决方案，因为大部分企业来说不具备这种强的技术实力，这可能是避免或者降低在数字化转型的时候，风险的一个非常重要的一个手段。”
龚毅敏认为找到切入点很关键，“不管是设备的智能预防维护，还是说我们的缺陷检测，还是安全生产，其实这几个切入点相对来说比较快的能解决问题”。
2021年中国政府工作报告中提到，要加快数字化发展，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，建设数字中国。2021年3月16日，工业和信息化部发布《2021年工业和信息化标准工作要点》，鼓励完善数字化转型标准体系，站在数字化转型的十字路口，这样的标准对于企业又有着怎样的意义?
何宝宏所长谈到更多的标准是要依靠企业和行业来推动，目前行业内还没有统一的做法，没有标准化的做法，“需要结合自己应用的场景，自己企业所处的环境，自己去摸索、去探索，一定要坚持小步快跑的原则。”
在产业数智化领域，中国制造业数字化能力究竟如何？还有哪些挑战？如何挑选更适合自己的云边协同技术？在彼此摸着石头过河当中,怎么找到可参照的依据？……面对种种问题，本期《中国源动力》，主持人张媛携中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏，英特尔行业解决方案集团企业客户销售总经理龚毅敏等专家，试图破除迷惘，为您深度解析万物互联时代下的科技引擎源动力。
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