如何復(fù)刻“燈塔工廠”的成功經(jīng)驗(yàn)?內(nèi)置AI加速的至強(qiáng)平臺(tái)助你實(shí)現(xiàn)

　　2022年3月30日，世界經(jīng)濟(jì)論壇公布了第8批全球“燈塔工廠”名單，新加入了美的集團(tuán)、海爾智家以及京東方等13家公司的工廠，也使得中國(guó)智能制造“領(lǐng)路人”達(dá)到了37家。

　　這些企業(yè)分布在汽車、家用電器、鋼鐵制品、醫(yī)療設(shè)備、制藥、工業(yè)設(shè)備等多個(gè)領(lǐng)域，在業(yè)務(wù)流程、管理系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)以及供應(yīng)鏈管理等方面，深度融合運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)、系統(tǒng)集成技術(shù)、智能制造裝備和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，大幅提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率、減少了質(zhì)量缺陷、縮短了交貨周期、提升了客戶滿意度。

　　比如，京東方通過構(gòu)建全自動(dòng)生產(chǎn)系統(tǒng)，廣泛采用人工智能和先進(jìn)分析技術(shù)，福州生產(chǎn)線單位成本降低34%，整體產(chǎn)量增長(zhǎng)30%;通過搭建AI驅(qū)動(dòng)的能源管理系統(tǒng)，產(chǎn)線單位電耗大幅下降39%，單位水耗下降27%。

　　他們?cè)谥悄苤圃祛I(lǐng)域的成功探索經(jīng)驗(yàn)，正在啟迪著越來越多的后行者。

　　智造實(shí)踐，從頂層設(shè)計(jì)到具體實(shí)施

　　以智能化水平提升制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，打造新一輪產(chǎn)業(yè)變革中的國(guó)家實(shí)力，并應(yīng)對(duì)當(dāng)下氣候變化和人口老齡化的時(shí)代挑戰(zhàn)，已經(jīng)成為世界各國(guó)在新一輪工業(yè)革命中的施策要點(diǎn)之一。

　　圖片來源：intel官網(wǎng)

　　作為制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)的主攻方向，智能制造關(guān)乎我國(guó)未來制造業(yè)的全球地位，對(duì)構(gòu)建新發(fā)展格局，建設(shè)數(shù)字中國(guó)更具有重要意義。從十八大報(bào)告提出“用信息化和工業(yè)化兩化深度融合來引領(lǐng)和帶動(dòng)整個(gè)制造業(yè)的發(fā)展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向”，到《中國(guó)制造2025》提出“2025年，制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域全面實(shí)現(xiàn)智能化，試點(diǎn)示范項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)成本降低50%，產(chǎn)品生產(chǎn)周期縮短50%，不良品率降低50%”，再到《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》提出”緊扣智能特征，以工藝、裝備為核心，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依托制造單元、車間、工廠、供應(yīng)鏈等載體，構(gòu)建虛實(shí)融合、知識(shí)驅(qū)動(dòng)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)，推動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革“，從頂層設(shè)計(jì)到具體實(shí)施做了全面部署。

　　在政策支持、技術(shù)發(fā)展和市場(chǎng)需求推動(dòng)下，5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能向制造業(yè)加速融合滲透，特別是鋼鐵、汽車、裝備、電子、石化等工業(yè)行業(yè)領(lǐng)域，融合創(chuàng)新、交叉創(chuàng)新不斷深化，推動(dòng)了制造企業(yè)在瑕疵檢測(cè)、精密加工、時(shí)序預(yù)測(cè)、園區(qū)管理等方面的績(jī)效提升。工信部數(shù)據(jù)顯示，在供給能力方面，智能制造裝備國(guó)內(nèi)市場(chǎng)滿足率超過50%。在推廣應(yīng)用成效上，試點(diǎn)示范項(xiàng)目生產(chǎn)效率平均提高45%，產(chǎn)品研制周期平均縮短35%，產(chǎn)品不良品率平均降低35%，離散型智能制造、流程型智能制造、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、大規(guī)模個(gè)性化定制、遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)等新模式新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)。

　　在企業(yè)端，電池工廠中首個(gè)獲評(píng)全球“燈塔工廠”的寧德時(shí)代，瞄準(zhǔn)了電池生產(chǎn)中瑕疵檢測(cè)的“實(shí)時(shí)性”和“準(zhǔn)確性”兩個(gè)關(guān)鍵需求，在大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法的支持下，將產(chǎn)品缺陷率從PPM(百萬分之一)級(jí)別降低到PPB(十億分之一)級(jí)別。

　　這些“燈塔工廠”如此強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力之本，一是其看得見的雄厚技術(shù)研發(fā)和生產(chǎn)能力，二是支撐智能制造的強(qiáng)大信息化系統(tǒng)。這樣的信息化系統(tǒng)，可快速精準(zhǔn)地采集源自產(chǎn)線的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，形成控制、管理和分析能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、質(zhì)量、批次、追溯等一系列的管理功能。

　　作為“燈塔工廠”的代表之一，寧德時(shí)代是如何基于自身的業(yè)務(wù)需求，建立起強(qiáng)大的信息化系統(tǒng)，開啟智能制造時(shí)代之潮的呢?

　　找準(zhǔn)突破點(diǎn)：AI“進(jìn)廠”實(shí)現(xiàn)量質(zhì)雙升

　　隨著機(jī)器視覺及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，走在時(shí)代前列的制造業(yè)企業(yè)正在以既有的IT架構(gòu)為基礎(chǔ)，結(jié)合前沿科技，通過拓展方案打造智能工廠。

　　在2021第五屆全球智能工業(yè)大會(huì)上，香港中文大學(xué)終身教授、國(guó)際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)會(huì)士、思謀科技董事長(zhǎng)/創(chuàng)始人賈佳亞教授說，智能制造的核心在于“智能”：智能并不是簡(jiǎn)單的自動(dòng)化，智能是要讓制造擁有“大腦”和讓大腦決策的各種神經(jīng)系統(tǒng)，只有擁有了聰明的“大腦”，才能最大化發(fā)揮自動(dòng)化“手臂”的作用——而AI正是讓制造擁有會(huì)思考的工業(yè)機(jī)器設(shè)備的核心因素。

　　圖片來源：intel官網(wǎng)

　　智能分揀、智能故障預(yù)測(cè)、AI表面缺陷檢測(cè)乃至智能化品控、時(shí)序預(yù)測(cè)……這些應(yīng)用彰顯了AI在制造業(yè)的不同階段和領(lǐng)域中發(fā)揮的關(guān)鍵作用，因此也成了近幾年智能制造落地典型的案例。

　　以前述企業(yè)——寧德時(shí)代來說，其基于全球市場(chǎng)需求持續(xù)增長(zhǎng)而來的產(chǎn)能和質(zhì)量提升的訴求，催發(fā)了AI動(dòng)力電池缺陷檢測(cè)解決方案的需求。這樣的解決方案既要能滿足總部逐層管控的要求，還需要具備更高效的實(shí)時(shí)缺陷檢測(cè)能力，即在圖像處理速度上實(shí)現(xiàn)單工序400FPS以上且達(dá)到零漏檢的目標(biāo)。

　　瑕疵檢測(cè)是一項(xiàng)高度精細(xì)，且較為耗時(shí)的工程。傳統(tǒng)的人工瑕疵檢測(cè)方式不僅速度慢且準(zhǔn)確度較差，而傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理技術(shù)泛化能力差，需要根據(jù)每個(gè)機(jī)臺(tái)進(jìn)行參數(shù)適配且與分工廠及總部脫節(jié)，缺乏整體部署管控能力，處理能力不能與持續(xù)增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求相匹配。

　　“當(dāng)寧德時(shí)代與英特爾交流這樣的困惑時(shí)，他們明確提出兩個(gè)需求，一是通過抓取到不同生產(chǎn)線上的圖片、以實(shí)時(shí)的圖像數(shù)據(jù)分析做到電池生產(chǎn)時(shí)的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)，二是希望英特爾協(xié)助他們建立一套統(tǒng)一的AI平臺(tái)，能夠把缺陷檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)度做到更高。”英特爾公司中國(guó)區(qū)行業(yè)解決方案事業(yè)部客戶主管吳之晶這樣說道。

　　在此之前，寧德時(shí)代已在電池產(chǎn)品制造工廠的每一條電池生產(chǎn)線上都部署了多個(gè)攝像頭，每秒鐘即可產(chǎn)生數(shù)百?gòu)垐D片，而一個(gè)廠區(qū)至少有十幾條生產(chǎn)線，所以一個(gè)廠區(qū)每一秒就有幾千張甚至上萬張圖片產(chǎn)生。因此，寧德時(shí)代急需導(dǎo)入一套技術(shù)方案，來對(duì)上述海量圖片進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，以判斷生產(chǎn)過程中是否有產(chǎn)品缺陷，從而解決質(zhì)量控制上的行業(yè)難題。

　　幾經(jīng)考察，寧德時(shí)代選擇了導(dǎo)入集成AI加速能力的新一代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展平臺(tái)產(chǎn)品組合，構(gòu)建起了一套橫跨“云-邊-端”，融合計(jì)算機(jī)視覺(CV)、深度學(xué)習(xí)(DL)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的 AI 電池缺陷檢測(cè)方案。

　　工業(yè)視覺平臺(tái)是這個(gè)全新AI缺陷檢測(cè)解決方案的核心系統(tǒng)，其以集群形式來搭建，“云平臺(tái)”在寧德時(shí)代總部，“邊緣”系統(tǒng)設(shè)立在分工廠，“終端”設(shè)立在生產(chǎn)線，不僅便于統(tǒng)一管控，還可以通過分布式部署來減緩處理壓力。

　　但分布式推理經(jīng)常會(huì)遭遇銜接不暢的問題。為解決這個(gè)問題，寧德時(shí)代的選擇是，以統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析及 AI 平臺(tái)來應(yīng)對(duì)，同時(shí)選用了面向英特爾® 架構(gòu)優(yōu)化的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行 AI 處理，以及英特爾開源的OpenVINO™ 工具套件來進(jìn)一步加速 AI推理性能。

　　正所謂好馬配好鞍，先進(jìn)的AI軟件優(yōu)化技術(shù)及工具，也需要搭配優(yōu)秀的硬件基礎(chǔ)設(shè)施才能發(fā)揮出最大價(jià)值——寧德時(shí)代在英特爾的支持下，在“端”處采用了英特爾® 酷睿™ i5/i7系列處理器，來構(gòu)建工業(yè)視覺平臺(tái)系統(tǒng);在“邊緣”推理模塊及“云”中心的訓(xùn)練模塊，導(dǎo)入英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展平臺(tái)，來為更復(fù)雜的訓(xùn)練和推理，以及總部的統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理提供更強(qiáng)的算力和存儲(chǔ)支持。此外，英特爾還針對(duì)寧德時(shí)代“CV+DL+ML”混合模式的創(chuàng)新型缺陷檢測(cè)方案，在其選用模型、訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)標(biāo)注及模型調(diào)優(yōu)等方面提供了全面支持，使基于AI技術(shù)的缺陷檢測(cè)方案進(jìn)一步提升了訓(xùn)練準(zhǔn)確率，并使檢測(cè)準(zhǔn)確率和瑕疵找回率都超過了99%。

　　盡管這些成果已足以支撐寧德時(shí)代在業(yè)界的標(biāo)桿地位，但是AI為其帶來的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)不僅于此。吳之晶表示：“以往我們分享寧德時(shí)代的AI案例，更多是從檢測(cè)準(zhǔn)確度的角度和提高良率的角度來說。其實(shí)，通過端邊云的全方位算力部署，寧德可以對(duì)生產(chǎn)過程中每個(gè)細(xì)微環(huán)節(jié)進(jìn)行及時(shí)的檢測(cè)，從而可以發(fā)現(xiàn)很多以前忽視的，可能造成安全事故的隱患。因此寧德時(shí)代可以在提升良品率的同時(shí)，合格品的品質(zhì)也得到很大幅度的提升，使得通過檢測(cè)的電池變得更安全、更可靠。很多車廠評(píng)估后，強(qiáng)烈要求寧德加大AI檢測(cè)的部署力度，并表示以后會(huì)只考慮采購(gòu)AI檢測(cè)后的電池產(chǎn)品。這對(duì)寧德來說雖然是甜蜜的煩惱，但也同時(shí)證明了AI檢測(cè)的價(jià)值。”

　　如果說，表面瑕疵檢測(cè)還多是聚焦于外觀的智能視覺篩選的話，京東方進(jìn)一步歸因且從根源上進(jìn)行品控，則彰顯了AI加持下的智能制造的進(jìn)一步深入�；�于云邊協(xié)同新架構(gòu)的大數(shù)據(jù)不良根因分析系統(tǒng)，京東方打造了全新的智能化品控解決方案，大幅提升了產(chǎn)線效率并降低了損耗，帶來了56%的效率提升。同時(shí)，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的供應(yīng)鏈協(xié)同系統(tǒng)，產(chǎn)線的準(zhǔn)備和協(xié)調(diào)時(shí)間從24小時(shí)縮短到了1小時(shí)。

　　“利用邊緣計(jì)算和云邊協(xié)同，讓我們工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、瑕疵檢測(cè)和不良品管控等應(yīng)用在生產(chǎn)一線的降本增效中發(fā)揮了更大作用，也為我們快速?gòu)囊咔橹谢謴?fù)產(chǎn)能提供了強(qiáng)有力的支撐。這其中，來自英特爾的高性能處理器平臺(tái)和軟件加速庫(kù)，為新方案、新應(yīng)用的部署和運(yùn)行提供了可靠的支持，欣喜于智能化方案帶來的巨大收益。”京東方智能工廠解決方案技術(shù)專家李昭月如是說。

　　而基于時(shí)序數(shù)據(jù)的智能化預(yù)測(cè)方案的引入，則是通過關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集以及變化，從另一角度實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)精度的提升和產(chǎn)能的優(yōu)化。傳統(tǒng)上，電力企業(yè)會(huì)根據(jù)歷史資料以及人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行功率預(yù)測(cè)，但往往準(zhǔn)確率低、波動(dòng)性大�；�于英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器和英特爾開發(fā)、開源的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)分析和AI平臺(tái)——BigDL，金風(fēng)慧能在云端搭建了多模型組合的新能源智能功率預(yù)測(cè)方案，不僅可根據(jù)需要形成多種棤型組合方法，且能不斷用邊(氣象站點(diǎn))和云(氣象網(wǎng)絡(luò))的最新氣象數(shù)據(jù)對(duì)子模型不斷進(jìn)行訓(xùn)練，以快速的迭代能力提升預(yù)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。金風(fēng)慧能在全國(guó)多個(gè)光伏測(cè)試場(chǎng)站的實(shí)地測(cè)試結(jié)果表明，新方案在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率上超越了原有方案的59%，達(dá)到了79.41%，可幫助場(chǎng)站有效減少棄風(fēng)和棄光率，從而顯著降本增效。而且更重要的是，方案還可以通過調(diào)度系統(tǒng)合理調(diào)整和優(yōu)化下一步發(fā)電計(jì)劃，有效改善電網(wǎng)調(diào)峰能力，以及提升整個(gè)電力供應(yīng)鏈的穩(wěn)定和安全水平。

　　從瑕疵檢測(cè)到不良根因分析，再到對(duì)新能源功率的預(yù)測(cè)，企業(yè)對(duì)于智造的理解與應(yīng)用步步深入。此外精密加工、園區(qū)智能管理、企業(yè)智能管理決策……類似這樣的IT(Information Technology，信息技術(shù))與OT(Operation Technology，操作技術(shù))深度融合下的智能應(yīng)用場(chǎng)景也越來越多，不少企業(yè)開始由此生發(fā)成自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并逐步邁向多樣化、定制化、柔性化的生產(chǎn)，推動(dòng)制造業(yè)走向智能化的全面變革。

　　創(chuàng)新從點(diǎn)到面：打通智造全流程

　　走向智能化的全面變革，意味著企業(yè)要實(shí)現(xiàn)制造全流程的智能化，這可分為三個(gè)層次，在管理決策層，把與生產(chǎn)計(jì)劃、物流、能耗和經(jīng)營(yíng)管理相關(guān)的ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)以及與產(chǎn)品設(shè)計(jì)技術(shù)相關(guān)的PLM系統(tǒng)放在一起并與服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)緊密相聯(lián)。在生產(chǎn)管理層，以智能工廠為核心，通過信息物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)線的控制、調(diào)度、優(yōu)化等相關(guān)功能。從智能物料供應(yīng)，到智能產(chǎn)品的產(chǎn)出，貫通整個(gè)產(chǎn)品生命周期。在生產(chǎn)操作層，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，完成各種傳感、控制、執(zhí)行任務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能制造，從而實(shí)現(xiàn)“超級(jí)透明、超級(jí)柔性和超級(jí)智慧”的全流程智能制造。

　　圖片來源：intel官網(wǎng)

　　全流程智造，這意味著企業(yè)數(shù)據(jù)量的持續(xù)爆發(fā)，數(shù)據(jù)類型的日益多元，數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理平臺(tái)建構(gòu)的迫切，就需要利用數(shù)據(jù)湖、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等方案覆蓋、連通廣泛的數(shù)據(jù)源，為敏捷處理數(shù)據(jù)、提升洞察力提供現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。

　　通過數(shù)據(jù)湖，可以對(duì)任意類型數(shù)據(jù)進(jìn)行存取、處理、分析、傳輸及用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以獲得與企業(yè)運(yùn)行相關(guān)的洞察力，挖掘出很多之前所不具備的能力，構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的策略就進(jìn)一步成為企業(yè)完善IT基礎(chǔ)設(shè)施的必選項(xiàng)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)上下游以及企業(yè)內(nèi)部的全流程打通，推動(dòng)智能制造實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)到面的產(chǎn)業(yè)串聯(lián)。

　　“數(shù)據(jù)湖已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新的標(biāo)配。”阿里巴巴集團(tuán)副總裁，阿里云計(jì)算平臺(tái)事業(yè)部負(fù)責(zé)人賈揚(yáng)清就提出如此建議。

　　前文所述的寧德時(shí)代也深諳數(shù)據(jù)對(duì)智能化生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵作用，為變革以往工廠營(yíng)銷、研發(fā)、供應(yīng)等每個(gè)部門獨(dú)立進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的模式，正在探索如何基于開放架構(gòu)的數(shù)據(jù)湖方案來構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，從而更加廣泛和高效地采集和積累產(chǎn)線上的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并打破傳統(tǒng)豎井架構(gòu)造成的數(shù)據(jù)孤島，讓各產(chǎn)線、各部門的分散數(shù)據(jù)全面聯(lián)結(jié)，實(shí)現(xiàn)互通互用，以更好地滿足不同部門不同數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求，也為建設(shè)更絢爛、更現(xiàn)代化的數(shù)字孿生工廠提供全方位的底層資源，也就是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，它也期待繼續(xù)引入新一代的基于英特爾® 架構(gòu)平臺(tái)，如至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器和傲騰™ 持久內(nèi)存產(chǎn)品組合，來優(yōu)化數(shù)據(jù)中臺(tái)的運(yùn)行速度，以進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和決策支持能力。

　　與此類似，在京東方依托其工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，利用人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，尤其是采用英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器、OpenVINO™ 工具套件在內(nèi)的一系列具備出色計(jì)算和AI加速能力的軟硬件產(chǎn)品和技術(shù)，構(gòu)建云邊協(xié)調(diào)能力，高效銜接產(chǎn)業(yè)鏈上下游，采集、處理和智能分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中圍繞人、機(jī)、物等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通，并通過對(duì)整個(gè)生產(chǎn)鏈條中各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和智能決策，然后再不斷優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)，讓每一次生產(chǎn)都能健康、低耗、高效地進(jìn)行，也為其應(yīng)對(duì)突如其來的疫情，快速恢復(fù)產(chǎn)能提供強(qiáng)有力的支撐。這為其他制造業(yè)同行利用數(shù)字化、智能化方案靈活應(yīng)對(duì)市場(chǎng)迅速變化等帶來的不確定性，以及提升產(chǎn)能和品質(zhì)等需求提供了一份頗具價(jià)值的參考樣例。

　　智造普及：后行者如何破局?

　　“燈塔工廠”們借助創(chuàng)新技術(shù)在智能制造之路上日益深入，以驚人速度向前演進(jìn)，對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)尤其是中小企業(yè)來說，他們的經(jīng)驗(yàn)有何復(fù)用之處?這些中小企業(yè)又該如何構(gòu)建起適宜的基礎(chǔ)設(shè)施，來支持?jǐn)?shù)據(jù)處理、即時(shí)性更高的數(shù)據(jù)分析，且能降低基礎(chǔ)設(shè)施的整體TCO?

　　對(duì)此，英特爾公司市場(chǎng)營(yíng)銷集團(tuán)副總裁兼中國(guó)區(qū)行業(yè)解決方案部總經(jīng)理梁雅莉建議：“首先是要在戰(zhàn)略層面要審視大局，要深化信息化思維，不要僅僅把數(shù)字化和智能化的平臺(tái)或技術(shù)當(dāng)作一種手段或工具，來對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)進(jìn)行錦上添花或鋪助式的改造，而是要從數(shù)智化提供的能力和機(jī)遇的視角，來重新思考和規(guī)劃發(fā)展方向或重心。其次是要在執(zhí)行或?qū)嵺`中要有切實(shí)可行的計(jì)劃，要建立好數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，特別是IT基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。業(yè)務(wù)上可以從自身最具創(chuàng)新性和競(jìng)爭(zhēng)力的核心產(chǎn)品、服務(wù)或業(yè)務(wù)出發(fā)，從內(nèi)向外逐層展開。打通基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)和應(yīng)用資源。同時(shí)，將這種數(shù)智化的轉(zhuǎn)型和升級(jí)突破企業(yè)自身的業(yè)務(wù)邊界，來覆蓋到上下游的合作伙伴。”她表示，“只有這樣才能夠盡可能降低新技術(shù)、新用戶開發(fā)和部署所用的物力、人力和時(shí)間，且在實(shí)踐后盡早獲得一些實(shí)際的收益，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的演進(jìn)。”

　　談到與這一策略相匹配的技術(shù)路徑，她認(rèn)為這也應(yīng)該采取一種步步為營(yíng)的做法：“不要輕易去推翻過去在技術(shù)、數(shù)據(jù)和應(yīng)用的積累，尤其是一下子就切換到自己特別不熟悉，且沒有足夠技術(shù)力量去支持的新架構(gòu)或新平臺(tái)上，而是要充分利用現(xiàn)有平臺(tái)的技術(shù)和應(yīng)用的潛力，再漸進(jìn)式地構(gòu)建基于新技術(shù)、新平臺(tái)和新架構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用。”

　　“燈塔工廠”們的探索之路，其實(shí)就是這種“大膽想象、小心實(shí)踐、漸進(jìn)創(chuàng)新、步步為營(yíng)”策略的寫照。他們以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為新動(dòng)能，從點(diǎn)到面鋪開，來穩(wěn)步推進(jìn)業(yè)務(wù)變革和流程再造，為制造業(yè)通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型降本增效書寫了“范本”。在這一進(jìn)程中，無論是諸多“燈塔工廠”的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)還是業(yè)界專家的建議，無一不在透露著英特爾® 架構(gòu)開放平臺(tái)對(duì)于制造業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)，尤其是中小企業(yè)在依托智能技術(shù)加速轉(zhuǎn)型過程中的重要性。這很大程度上是由于其能更好地兼顧通用計(jì)算與專用加速的創(chuàng)新趨勢(shì)，特別是在通用計(jì)算方面的長(zhǎng)期投入，使得基于英特爾® 架構(gòu)的平臺(tái)與新興的、專攻不同特定應(yīng)用加速的芯片及架構(gòu)相比，在滿足既有IT應(yīng)用需求，并同步推動(dòng)人工智能落地層面，對(duì)于人才和基礎(chǔ)設(shè)施更新的需求更少，利于傳統(tǒng)行業(yè)，特別是其中的中小企業(yè)以較低的成本和更快的速度去復(fù)刻行業(yè)內(nèi)實(shí)踐成功的方案，從而能幫助他們緊跟全行業(yè)“智造”進(jìn)度，同時(shí)實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)到面的宏觀戰(zhàn)略，共同擁抱數(shù)智化潮流，為建設(shè)數(shù)字中國(guó)提供增效。