不容忽视！这一关键领域，中国打出了经济“弯道超车”的王炸
理财鱼小提示：不容忽视！这一关键领域，中国打出了经济“弯道超车”的王炸
臭鼬工厂，是美国洛马公司的制造工厂。它的每一次升级，都代表了美国尖端制造能力的升级。
今年8月，洛马公司悄悄在加州棕榈谷大兴土木。它在全美顶尖的公司里，挑选了人工智能、机器人、AR、物联网等技术的合作供应商，要打造一个革命性的臭鼬工厂。
图源：洛马公司官网
这座工厂将具备大规模快速生产的能力，并且能够摆脱传统工厂的桎梏，随时调整生产布局，不但能生产最尖端的隐形战斗机，也能产超音速导弹等多种军备。据悉，下一代的“空中霸主”NGAD战斗机就有可能在这里秘密生产。
在中国，最发达的地方也建起了连片的“黑灯工厂”。
整个厂区黑压压一片，只能听到机器运转的轰鸣，设备指示灯闪烁，一个大活人都看不见，但这是号称中国最先进的工厂样本。
图源：宝钢黑灯工厂
这些工厂里，来自库卡公司的工业机器人、来回不休的物流机器人，实现了生产全自动化，解放了人类的体力。
更难得的是，引入AI智能解决方案，将生产预案、管理和决策交给了机器，解放了人类的大脑。
小米、格力、三一重工、美的等制造业龙头，都不惜重金建起了黑灯工厂。
高层近年走访了天津、上海、宁波等地的制造工厂，看了国内汽车、机械装备、精密加工、家电等工厂的全自动生产线，提出了要“提升产业链供应链现代化水平，大力推动科技创新，加快关键核心技术攻关。”
毕竟，实体经济是一国经济的立身之本，是财富的根本源泉，制造业就是实体经济的基础。
中国“世界工厂”处于从工业2.0到最先进的工业4.0混合并存的状态。
像在珠三角的服装工厂，女工们仍然只能赚千元的微薄收入，她们的对手不是大机器，而是孟加拉国、越南、印度工厂里愿意接受更低薪水的工人。这些产能终会逐步向东南亚转移，并且不会再回头。
而欧美老牌制造业强国，终结了半个世纪的“去产业化”趋势，开始回流半导体、新能源等先进制造业，并且极力推崇工业4.0式的智能制造，弥补其昂贵的人力，也将中国遏制在低端产业和中等收入陷阱中。
令人担忧的是，中国廉价劳动力和资源堆积的优势已成过去，前方是一个断崖式的人口陡坡。
七普调查数据出来后，生育率下跌吸引了大家注意力，20-34岁的青年人比十年前掉了11%。
劳动力下降同时，现在的年轻人也已经不愿意再进入制造业。调查显示，00后们从事“重复劳动”工作的意愿极低。
低端的工种无人肯做，吃香的技术工种也要高薪抢人。但目前中国的产业工人中，技工只占30%，而发达国家的水平是70%；高级技工只占5%，发达国家是35%，这说明我们从业者的知识水平也还偏低，人才在哪里都很稀缺。
劳动力的恢复非一日之功，智能制造是应对人口和劳动力减少的必然选择。
在人机配合的过程中，对从业者的要求会提升，释放中国的工程师红利。工人也能接触先进科技，提升自己的知识水平。
制造业上下受敌、科技竞赛焦灼、人口变化陡峭的情况下，中国的数字化智能化道路刚刚起步就面临重大考验。
中国实业迫切需要一场效率革命、智能革命，只有智能经济和实体产业一起奔跑，中国实业兴国才有希望。
在十四五规划中，以人工智能为代表的新一代信息技术，将是我国推动经济高质量发展、建设创新型国家，实现新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要技术保障和核心驱动力之一。
其中，AI将逐步成为“事关国家安全和发展全局的基础核心领域”。
据德勤预测，到2030年AI的应用会拉动全球GDP增加15.7万亿美元，而中国会独占7万亿美元。但是目前，AI对企业的渗透率只有4%。只能说，国内企业智能化的进程才刚刚开启。
智能经济是未来十年的主旋律。如何让AI更快地进入产业？如何让更多人能轻易获得使用AI的能力？
这是现在最值得回答的问题。
不管是主动还是被动，大多数公司都知道要智能化，要升级。
但是面对一个复杂的体系，又有些无从下手。大多数的制造业公司，都是从安检、质检、巡检开始的智能化之路。
中国建筑集团下的南京凯盛，是一家专注于水泥工业技术装备研发、绿色智能化工厂设计与工程总承包的水泥技术装备工程系统集成服务商。
水泥工业是一个非常传统的行业，存在着极大的提效、节能减排、智能制造的升级空间。
南京凯盛发现，水泥生产过程中，决定质量和产量最关键的一步，是冷却。
上千度高温的水泥熟料，被灌入篦冷机设备中，铺成一定厚度的料层进行鼓风冷却，在几分钟里完成冷却。
这个过程里，篦冷机对料层厚度的精准把控，成为了一个可以改善和提效的突破口。
南京凯盛利用百度飞桨平台，研发了一套智能料层厚度监测方案，检测精度比传统方法提升了95%，上线后满足了对水泥生产精准控制的需求，帮助水泥厂提升了生产效率。
水泥生产、钢铁熔铸、煤矿运输，这些行业都从小切口入手，渐渐跟上了智能化的脚步。
国内制造业，质检一直都是靠专门的质检员来完成的。
一条流水线就需要十几个质检工人，不同的生产线标准都不一样，需要专业的人工逐个确认。人工的效率很低，存在很高的误差，工作内容也极为重复枯燥，却又是一个普通机器难以替代的环节。
而人力也渐渐无法胜任了：一块电路板有上万个电子元件，一个动力电池下线前要经过3000多道质检……对要精密加工的行业来说，质检也是竞争力的一部分，产品要严格把关，问题率要控制到千万分之一以下。
只有利用AI的视觉识别和深度学习，完成安检、质检、巡检，将人力从低端重复劳动中解放。
过去，这种大规模利用AI的能力是属于大公司的专利。但随着百度飞桨平台开源赋能的不断升级，更多中小微企业都能快速让自己的工厂智能起来。
比如，上海哲元公司利用百度飞桨，训练出一套食品生产流水线的检测模型。专门给冰淇淋公司定制，能够做到一款甜筒冰淇淋从蛋卷皮外观、巧克力喷涂、灌料、撒料、压盖、包装的全流程。
2021年9月，这家位于江苏太仓的冰淇淋工厂被认证为世界级“灯塔工厂”，更是全球冰淇淋行业的第一家“灯塔工厂”。
在一个车间里，每天就能省下质检员数小时的检查时间，让巡检员不用每天奔波两三万步。
当尺度放大到全国，像电网巡检、水土监测、轨道维护这类工作，能够起到的效率提升将更加显著。
我国40%的电力杆塔都是在山区，需要一大批能“三过家门而不入”的工程师时刻奔波在路上。
近年来，无人机技术被应用在了电网巡检领域，但新的痛点接踵而来：使用无人机巡检需要大量的飞手，巡检人员的无人机操纵水平不一，对人力的要求和成本反而更高。
有了智能巡检方案后，情况大不相同。
上海市高新技术企业复亚智能，利用3D视觉技术，基于百度飞桨的PaddleDetection、PaddleSlim，研发出一套全自主无人机巡检系统的全自电力杆塔与通道巡检系统。
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