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很多3C生产线上,都有这样一群工人,他们身穿无尘质检服,通过显微镜,在强光下一个个比对电子元器件外观和内部结构是否合格,在短短几秒内准确判断出5mm的小零件是否出现轻微的划伤。
对于这些工人来说,通常一天要在强光下直射10个小时以上,不仅十分枯燥,而且非常损伤视力,这导致质检工人离职率常年居高不下,资深老师傅难寻,年轻工人也不愿学。
如今这种情况正在被改变,随着AI与数字化革新,人工正被渐渐解放。
在产品质检里分三个场景,性能检测、尺寸检测、外观检测。目前外观检测所涉及的平整度、是否有缺失物料等大多数公司都能完成。但像是电子行业中微小结构件检测则门槛更高,尤其是表面纹理复杂的材料和检测精度要求极高的零部件和半导体,则不是每一家公司都能做,目前仍是工业智能制造场景上的重要难题。而性能检测国内能做的公司更是寥寥无几。
目前百度云、腾讯云、华为云等大厂纷纷瞄准了这个千亿级AI质检市场。其中,腾讯作为消费互联网时代的赢家,力图将AI质检作为了一个“尖刀型”产品,切开下一个万亿级工业互联网市场。
产品驱动,让AI质检成为引流的“鸡蛋”
在消费互联网时代,腾讯产品优势以“人与人”之间的连接闻名。在讲求“人机料法环”的工业界,腾讯的存在感并不强。但如今已成为腾讯布局产业互联网的重要领域之一。
南方财经全媒体记者与腾讯云工业AI产品总监黄强进行对话,深入了解腾讯云在AI质检上的布局和思考。
此前2022年底,在腾讯数字生态大会上,腾讯云与智慧产业事业群(CSIG)CEO汤道生表示,“腾讯将转变身份,从大包大揽的集成商变为被集成商,退居后台聚焦于自身的产品,将能力集成输出给合作方,由它们在前台直接面对客户。”
“被集成”在AI产品线上体现得淋漓尽致。黄强表示,“我们在AI产品线上,倾向于走‘被集成’的路线,更纯粹地聚焦在算法能力上。”同时,腾讯还利用自己的品牌效应,联动硬件公司构建起一个服务行业的工业云智能生态。但这也意味着,腾讯要为项目最终结果负责。
换句话来说,腾讯把自己不擅长的硬件制造交由其他垂直行业公司来做,自己专心锻长板,力图把技术和品牌的优势最大化。
虽然在姿态上表现出“被集成”,但腾讯又何尝不是在借此下另一盘棋。
其中,AI质检被腾讯云作为工业场景一颗重要落子——入口,被黄强称之为“尖刀型”产品。
虽说作为引流,但在这块业务上,腾讯看到了一个千亿级刚需市场。
从产业趋势上看,黄强表示,单是3C这块的人工检测就有300万人,按照一个人8万/年的用人成本,将是一个2400亿规模的市场。
从需求上看,外观质量是自动化产线唯一还没大量自动化的环节,同时这个环节也是很多制造企业的痛点。首先,从作业环境来讲,质检需要长时间在强光环境下作业,容易伤害工人的眼睛,这导致离职率高、用工成本高;其次,质量是一个品牌的灵魂,若是质检上出现差错,很容易损害品牌的信誉,像是锂电池等产品更是会引发安全事故。因此,AI质检在未来工业生产中将成为刚需。
据IDC统计,2021年工业质检解决方案(不包含硬件)整体市场规模达到了2.1亿美元,较2020年增长了近48.4%。可见,目前距离千亿规模市场,还有很大的成长空间。
在市场规模大、成长空间足、行业迫切需求的多重因素作用下,AI质检就好比是社区团购里9毛钱一盒的鸡蛋,用这个产品当引流工具,使之成为工业级客户接触腾讯云的第一个工业APP,建立起连接以后,再探索其他数字工厂数智化场景升级。
“腾讯是一个产品驱动的公司,基于AI质检产品往上游延伸,还可以回溯生产的全链条,提升每一个环节的数字化工艺,实现产品全生命周期管理。届时这将是一个简单而完整的数字工厂。”黄强说。
放到更大的维度看,AI质检仅是企业数字化转型过程中(“研、产、供、销、服”)里面的一个点。实际上,腾讯更为擅长的是后端“供、销、服”。
黄强表示,“腾讯的工业产品要往供应链、销售、售后服务上去做,这三个地方与腾讯在消费互联网时期擅长的‘连接’更为紧密,也更有优势。”
借平台之力,打行业通用牌降本
虽然是一个入口,但在去年ChatGPT没有大火以前,AI一度被资本视为一个很难赚钱的买卖。根据公开信息测算,2019年至2021年,AI四小龙3年累计亏损超500亿元。
黄强坦言,“腾讯在做头一两个case的时候是不盈利的。我们投入了8-10个算法工程师,跟一个项目半年以上。”
据南方财经全媒体记者了解,按照一个算法工程师市场价3万/月来测算,一个项目不算硬件、服务器等成本,打底144万。而黄强在采访中提到,对于AI质检行业,一整套设备方案市场价也就在几十万到小百万区间。
在这个时候,有钱可烧反倒成为了腾讯的优势。尤其是腾讯背后还有一个可当数字底座的云平台——WeMake双跨平台。
“云肯定是我们的一大优势。云的基础是算力,当别人用一张(算力)卡跑的时候,我们用100张卡跑,这里面所迭代出模型的效率肯定是不一样的。”黄强说。在云平台支撑下,目前腾讯已经可以做到,一个算法解决一个项目,同时时间也由半年缩短至3个月。
目前腾讯在3C、新能源等行业都已有所积累。后续若想要下沉到传统行业里,腾讯还需要打出“行业方案”这张牌。“尤其是纺织、钢铁、陶瓷、食品等传统行业,体量越大,对价格越敏感。这个时候就需要借由行业性机会,拉着伙伴一起做通用型解决方案。”黄强表示。
例如,对一个做玻璃盖的客户来说,一年要做1000多个品种,一天要生产数十万个产品,每种产品都需要一个模型来检测的话,需要研发上千个模型,并且每天在不同的模型中进行切换,其成本无疑非常巨大。而通过腾讯的工业质检训练平台(TI-AOI),可以快速构建行业模型,大幅度降低换型研发成本,使客户享受到技术升级带来的红利。
值得一提的是,目前腾讯还有一个针对中小企业的通用产品——AI质检一体机“腾慧飞瞳”。在这个通用产品里,腾讯只负责其中的软件算法部分,其余硬件部分交由其他厂商做。也就是说,腾讯提供的是一套云原生的标准化AI质检工具。“目前最便宜已经可以做到一年几万的服务。”黄强说,“再往下,当我们只需要0.1-0.2个算法工程师,就能解决一个项目时,企业客户升级AI质检的成本还能继续降。”
然而,在流程型工业制造场景适合打行业通用牌降本,但是在离散型场景下则存在局限性。例如,半导体前端生产环节的AI质检,对于行业know-how非常之高,要用到更精细的AI质检方案。
目前腾讯基于通用行业的AI质检案例,聚焦在产品外观检测阶段。对于更加细分的行业需求,腾讯需要依靠行业里的伙伴提供更丰富的视角。这也恰好印证了汤道生所言,聚焦产品,由集成商变为被集成商。
“我们希望这个科技红利最好是大家都能够享受到,大家一起做的价值会更高。”黄强说。
【内容声明】文章内容由新财梯网编辑整理,新闻来源:21世纪经济报道
很多3C生产线上,都有这样一群工人,他们身穿无尘质检服,通过显微镜,在强光下一个个比对电子元器件外观和内部结构是否合格,在短短几秒内准确判断出5mm的小零件是否...
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