随着新一代信息技术（如云计算、物联网、大数据、移动互联、人工智能等）与制造的融合和落地应用，世界各国相继提出了各自国家层面的制造发展战略。代表性的如工业４．０、工业互联网、基于ＣＰＳ的制造、中国制造２０２５和互联网＋制造、面向服务的制造或服务型制造等。这些战略虽提出的背景不同，但其共同目标之一是实现制造的物理世界和信息世界的互联互通与智能化操作，其共同瓶颈之一是如何实现制造的物理世界和信息世界之间的交互与共融，突破这一瓶颈的就是数字孪生的诞生！
 
数字孪生最早可以追溯到2003年密歇根大学教授的产品全生命周期管理课 程 中，初期的数字孪生包含三个部分:真实空间、虚拟空间以及两者的数据流连接。数字孪生最常用于制造企业车间的改造！
 
数字孪生车间是在新一代信息技术和制造技术驱动下，通过物理车间与虚拟车间的双向真实映射与实时交互，实现物理车间、虚拟车间、车间服务系统的全要素、全流程、全业务数据的集成和融合，在车间孪生数据的驱动下，实现车间生产要素管理、生产活动计划、生产过程控制等在物理车间、虚拟车间、车间服务系统间的迭代运行，从而在满足特定目标和约束的前提下，达到车间生产和管控最优的一种车间运行新模式。
 
案例详情
 
企业背景
 
重庆某动力机械股份有限公司是是以“摩托车发动机和通用动力”为核心，覆盖“航空动力、新能源动力、汽摩核心零部件、产业链金融”等新兴业务，旨在成为全球领先的动力系统集成服务商。发动机总装工厂主要生产两轮车、三轮车、越野车、全地形车（ATV）等全系列摩托车发动机，涵盖35CC至850CC，130多个品种，1800多个规格，年生产能力达500万台。
 
产线痛点
 
1、车间“信息孤岛”
 
2、车间管理信息不透明
 
3、设备异常检测及处理不及时
 
4、生产工艺落后
 
应用解决方案
 
基于工业互联网平台的制造执行系统及数字孪生创新应用解决方案。
 
应用效果
 
 
 
1、自动纠错防错能力提升约10.6倍
 
2、作业自动化率增长约10.1倍
 
3、管理协同人员减少约42.5%
 
4、质量数据采集分析提升约10.8%
 
5、人均产出提升约145.5%
 
综合效果：忽米数字孪生101工厂结合5G+工业AI+物联网技术应用，融合连接宗申多个信息化系统及硬件设备；实现了对宗申发动机生产线实时的状态及数据监测，对车间物料、物流、装配、检测异常问题实时预警及处理。最终达到车间管理透明化，异常问题处理高效化，打破信息孤岛，促进信息畅通，优化生产工艺等效果。
 
忽米数字孪生结合5G+工业AI+物联网技术应用搭建制造执行系统及数字孪生体，优化产线布局、强化质量控制、设备管理、不良品管理、产品数据追溯、异常反馈等能力。依托BI报表平台及数字孪生体实现辅助决策。对制造执行系统排产数据及生产过程数据进行链接，形成以PDM-ERP-MES三大系统为核心的研发、订单、生产一站式的数据化管理体系。
 

 
 
文丨e-works原创专题
 


 


 


 

  

   

    

     

      

       

        

         

          

           在国外的制造业发展过程中，
           工业自动化在其生产中占据着重要一环，其每单位的工业机器人比率都远超过国际55的标准，但国内制造业自动化应用则远落后于这一标准，我国在工业自动化的道路上任道而重远。
          
         
        
       
      
     
    
    


   
  
 
 

  

   

    

     

      

       

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自动化改造 大势所趋
  
 
 


 


 


 
提高生产效率
降低劳动成本
节能减排
降低了工人的劳动强度
提升产品质量及稳定性
缩短产品生产周期
 


 

  

   

    

     

      

       

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切勿走进自动化改造5大误区
   


   


   


   

    

     

      

       

        

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---引入机器人就是进行自动化升级改造！
       
       


       

        
机器人的应用是自动化升级改造最具代表性的一个方面。但不等于能解决一切问题。气动液压控制及非标设备自动化也是实现自动化非常重要的手段之一。尤其针对一些特殊应用，机器人不能解决的，非标自动化设备才是答案。自动化升级改造，切不可只盯着机器人看，多种渠道才是最好。
       
      
     
    
    

     

      

       

        

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---机器人买回来就能用
       
       


       

        
机器人作为智能设备，并非简单安装调试即可使用。如果忽略机器人的开发（或二次开发）与应用，将会导致许多机器人买回来用不上或使用不当。拿机器人与体育运动员来做个类比，一群好运动员（机器人）加上一个好的教练（系统集成商）才是让整个球队（企业）获胜的关键。
       
      
     
    
    

     

      

       

        

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---自动化升级改造可以一步到位
       
       


       

        
真正的自动化升级改造，并非一个简单工位或是机器的更换就能完成，而是一项极其复杂的系统工程。自动化改造需量力而行，从比较成熟的自动化技术开始，从工厂急待升级改造的部位入手，逐步进行，切不可追求一步到位。
       
      
     
    
    

     

      

       

        

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---任何工序都可用自动化设备替代
       
       


       

        
采用自动化生产线进行生产的产品应有足够大的产量；产品设计和工艺应先进、稳定、可靠，并在较长时间内保持基本不变。并非所有工序都适合进行自动化改造。在大批、大量生产中采用自动线有显著的经济效益。
       
      
     
    
    

     

      

       

        

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---实现自动化改造就是实现了工业4.0
       
       


       

        
近来工业4.0及中国制造2025的概念非常火热，以致很多企业盲目跟风。制造业企业更应该关注的是实际技术与问题的解决方案。当发展到以信息为核心技术的广义管理自动化，工业4.0时代也将应运而生。
       
      
     
    
   
   


   

    

     

      

       

        

         

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自动化改造方式与途径
    
   
   


   

    

     

      

       

        

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         自动化与信息化的融合
        
       
      
     
    
   
   

    
未来企业需要根据市场需求，弹性地调整产能，实现个性化定制，制造出智能的产品。
    


    

    


    
这不能仅依靠自动化技术来实现，还必须依靠信息化技术来解决业务层面的问题，为工厂赋予智慧，为市场决策、数据分析、判断、调控、质量管控、售后服务等提供依据和支持。自动化必须与信息化结合才能够发挥最大功效，否则单纯的自动化是没有意义的。
    


    

     

      

       

        

         

          

           

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            提高装备的智能化
           
          
         
        
       
      
     
    
    

     
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。
     


     
ABB推出的双臂机器人YUMI，就是智能型工业机器人的典范。
     


     

     
▲ABB双臂机器人YUMI
     


     
以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。智能装备一个最基本的要求，就是要提供开放的数据接口，能够支持设备联网。
    
    


    

     

      

       

        

         

          

           

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            提高生产线的智能化
           
          
         
        
       
      
     
    
    
智能化生产线在我国制造企业的应用还处于起步阶段，但必然是发展的方向。

    

     


     

     
▲西门子成都电子工厂总装线
     


     
智能产线的特点是：
     


     

      

       

        

         

          

           

            

             

              
在生产和装配的过程中，能够通过传感器或RFID自动进行数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；能够通过机器视觉和多种传感器进行质量检测，自动剔除不合格品，并对采集的质量数据进行SPC分析，找出质量问题的成因；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。
             
            
           
          
         
        
        


        

         

          

           

            

             

              

               

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                提高车间的智能化
               
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     
     

      
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率（OEE）。
      


      

      
▲新松机器人制造车间
      


      
因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。MES是一个车间级的综合管理系统，可以帮助企业显著提升设备利用率，提高产品质量，实现生产过程可追溯和上料防错，提高生产效率。
     
     


     

      

       

        

         

          

           

            

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             提高工厂的智能化
            
           
          
         
        
       
      
     
    
    

     
仅有自动化生产线和一大堆机器人，并不是智能工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。
     


     

     
▲智能工厂示意图
     


     
一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划，并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产。
    
    


   
   

    

     

      

       

        

         

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制造业生产线自动化改造案例
    
   
   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           走进华为荣耀全自动化生产线！
          
         
        
       
      
     
    
   
   
在华为荣耀3C第400万台下线庆典暨荣耀3C 4G首发品鉴会后，华为荣耀破例公开了其位于东莞南方工厂的生产线，向外界展示其独一无二全球领先的设备!
   


   


   


   
包括美国原装进口的超精准MPM双轨印刷机，世界领先的Camelot dispensing点胶机，全自动化手臂控制的整机测试、全自动无人驾驶运货车，以及正在研制的领先的六台全自动化机械手组成的流线体设备，让人大开眼界。华为荣耀全球领先的生产工艺、手机品控的领先标准在其中展现的淋漓尽致。
   


   

   
▲锡膏质量检测，以保证器件焊接质量
   


   
据工厂技术负责人透露，目前还正在研制世界上最先进且独一无二的自动化线体设备，是由六台全自动化的机械手组成的流线体，该设备涵盖了从单板测试加载、全自动化分板点胶、整机音频测试、整机软件加载等工位的功能，可大大提升产品的质量一致性和生产效率，据悉一个流线体可减少工作人员50人左右，可谓强大至极。
   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           美的自动化生产基地大揭秘
          
         
        
       
      
     
    
   
   
夜里工厂灯关掉了，机器人依然在每个特定的工位不停歇地工作，有序地焊接、拧螺丝、按比例切割……机器人代替人工出现在生产流水线上操作，这不是科幻电影的情节，它真真实实地出现在美的中央空调的生产线上。
   


   


   


   
通过重金投入，美的中央空调在合肥基地，打造了一个“数字化车间”。车间总体设计、工艺流程及布局均已建立了数字化模型，采用CAD、CAM等进行模拟仿真，通过ERP、PDM等实现规划、生产、运营全流程数字化管理。生产车间配置了数据采集系统和先进控制系统，生产工艺数据自动数采率达90%以上。
   


   


   


   
此外，车间还采用三维计算机辅助设计（CAD）、设计和工艺路线仿真、可靠性评价等先进技术，使得产品信息能够贯穿于设计、制造、质量、物流等环节，实现产品的全生命周期管理（PLM）。
   


   
目前，美的中央空调拥有顺德、合肥、重庆三大生产基地，已成为国内规模最大、产品线最宽、产品系列最齐全的中央空调生产厂家之一。
   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           通用汽车智能工厂
          
         
        
       
      
     
    
   
   
在位于上海金桥的上汽通用凯迪拉克工厂，总成车间里一派繁忙景象。
   


   


   


   
“通用汽车所属工厂全都采用确保高精度制造的两大‘利器’——激光在线测量和三坐标测量仪，以及锻造高品质车身两大‘法宝’——超高强钢焊接技术和激光钎焊技术，利用高密度自动化焊接机器人和高柔性GEO pallet输送线，实现不到一分钟就能生产一辆白车身的高效率。”
   


   
利用柔性生产系统，上汽通用的工厂可以在同一生产线上实现不同型号的发动机、变速箱的无缝衔接生产。
   


   


   


   
“在生产过程中，过去单一功能的专机已被淘汰，代之以柔性化的随行夹具，可根据需要自动切换选择所需要刀具。通俗的说就是机器人根据程序夹持零件，实现智能化操作。”
   


   

    

     

      

       

        

         

          

           

            

             除了以上三个典型案例之外，还有西门子成都数字化工厂、工业自动化行业十大最佳工程案例等等！
            
           
          
         
        
       
      
      


      

       

        

         

          

           

            

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自动化改造集成商盘点
       
      
     
    
   
   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           上海明匠智能系统有限公司
          
         
        
       
      
     
    
   
   


   
国内最早专业从事"工业4.0"研发及项目实施的企业，已成为国内知名智能制造系统集成商，拥有多年非标设备设计制造经验，丰富的智能工厂、智能产线与物流系统项目经验，涵盖产品全周期的数字化、智能化制造，拥有工厂级设备监控、分析、可视化远程推送等多种前沿技术。

   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           武汉优力克
          
         
        
       
      
     
    
   
   


   


   
公司成立于1997年，具有十数年丰富的行业经验，已成长为国内企业行业知名的系统工程公司，尤其在汽车自动化领域业绩卓著。
   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           新松机器人
          
         
        
       
      
     
    
   
   

   


   
隶属中国科学院，是一家以机器人技术为核心，致力于数字化智能制造装备的高科技上市企业。主导业务涵盖机器人核心零部件、系列机器人产品、行业系统解决方案、工业4.0等四大业务板块；新松机器人产品线包括工业机器人、移动机器人、洁净机器人、特种机器人和服务机器人五大类80余种机器人产品。
   


   

    

     

      

       

        

         

          

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           北京机械工业自动化研究所
          
         
        
       
      
     
    
   
   


   


   


   
北京机械工业自动化研究所（简称北自所）创建于1954年，为国务院国资委监管的大型科技企业。致力于制造业领域自动化、信息化、智能化技术的创新、研究、开发和应用。为客户提供包括开发、设计、制造、安装及服务的整体解决方案。
   


   

    

     

      

       

        

         

          

           

            

             除了上面提到的还有苏州博众精工科技有限公司、上海永乾机电有限公司、中船重工鹏力（南京）智能装备系统有限公司、湖北三丰智能输送装备股份有限公司、上海海得控制系统股份有限公司......等等！
            
           
          
         
        
       
      
     
    
   
  
 
 


 


 

 


 
做好一个PLC项目的全部过程（经验篇）
 
可乐的工控技术1
 

 
我们学PLC有时候是为了做项目，做项目需要做些什么步骤呢，学习什么知识点，看看老工程师怎么告诉你……
 
一、做一个PLC项目的大体流程如下：
 
1、熟悉好现场环境和工艺流程；
 
2、设计出安全可靠的控制方案；
 
3、画出电气控制原理图；
 
4、确定好材料，制作材料物资明细表；
 
5、编写PLC程序，组态监控画面，设计PLC 机柜接线图，并同时制作PLC机柜；
 
6、沟通甲方，现场施工；
 
7、现场调试，并完善工艺控制方案；
 
8、组织甲方验收项目。
 
二、PLC 设计原则

 
1、最大限度的满足被控对象提出的各项性能指标
 
为明确控制任务和控制系统应有的功能，设计人员在进行设计前，就应深入现场进行调查研究，搜集资料，与机械部分的设计人员和实际操作人员密切配合，共同拟定电气控制方案，以便协同解决在设计过程中出现的各种问题。
 
2、确保控制系统的安全可靠
 
电气控制系统的可靠性就是生命线，不能安全可靠工作的电气控制系统，是不可能长期投入生产运行的。尤其是在以提高产品数量和质量，保证生产安全为目标的应用场合，必须将可靠性放在首位，甚至构成冗余控制系统。
 
3、力求控制系统简单
 
在能够满足控制要求和保证可靠工作的前提下，应力求控制系统构成简单。只有构成简单的控制系统才具有经济性、实用性的特点，才能做到使用方便和维护容易。
 
4、留有适当的裕量
 
考虑到生产规模的扩大，生产工艺的改进，控制任务的增加，以及维护方便的需要，要充分利用PLC易于扩充的特点，在选择PLC的容量(包括存储器的容量、机架插槽数、Ｉ／Ｏ点的数量等)时，应留有适当的裕量。
 
三、PLC设计的基本步骤
 
在进行PLC控制系统设计，尽管有着不同的被控对象和设计任务，设计内容可能涉及诸多方面，又需要和大量的现场输入、输出设备相连接，但是基本内容应包括以下几个方面：
 
1、明确设计任务和技术条件
 
设计任务和技术条件一般以设计任务书的方式给出，在设计任务书中，应明确各项设计要求、约束条件及控制方式。因此，设计任务书是整个系统设计的依据。
 
2、确定用户输入设备和输出设备
 
用户的输入、输出设备是构成PLC控制系统中，除了作为控制器的PLC本身以外的硬件设备，是进行机型选择和软件设计的依据。因此，要明确输入设备的类型(如控制按钮、行程开关、操作开关、检测元件、保护器件、传感器等)和数量，输出设备的类型(如信号灯、接触器、继电器等执行元件)和数量，以及由输出设备驱动的负载(如电动机、电磁阀等)。并进行分类、汇总。
 
3、选择PLC的机型
 
PLC是整个控制系统的核心部件，正确、合理的选择机型对于保证整个系统的技术经济性能指标起着重要的作用。
 
PLC的选型应包括机型的选择、存储器容量的选择、Ｉ／Ｏ模板的选择等。
 
4、分配Ｉ／Ｏ地址，绘制Ｉ／Ｏ接线图
 
通过对用户输入、输出设备的分析、分类和整理，进行相应的Ｉ／Ｏ地址分配，并据此绘制Ｉ／Ｏ接线图。
 
至此，基本完成了PLC控制系统的硬件设计。
 
5、设计控制程序
 
根据控制任务和所选择的机型以及Ｉ／Ｏ接线图，一般采用梯形图语言设计系统的控制程序。设计控制程序就是设计应用软件，这对于保证整个系统安全可靠的运行至关重要，必须经过反复调试，使之满足控制要求。
 
6、必要时设计非标准设备
 
在进行设备选型时，应尽量选用标准设备。如无标准设备可选，还可能需要设计操作台、控制柜、模拟显示屏等非标准设备。
 
7、编制控制系统的技术文件
 
在设计任务完成后，要编制系统的技术文件。技术文件一般应包括设计说明书、使用说明书、Ｉ／Ｏ接线图和控制程序(如梯形图等)。
 

 
PLC工程师
 
四、PLC的选型
 
选择适当型号的PLC机是设计中至关重要的一步。目前，国内外PLC生产厂家生产的PLC品种已达数百个，其性能各有特点，价格也不尽相同。所以，在设计时，首先要根据机型统一的原则来考虑，尽可能考虑采用与本企业正在使用的同系列的PLC机，以便于学习、掌握、维护的方便性，备品配件的通用性，且可减少编程的投资。在此基础上还要充分考虑下面因素，以便选择最佳型号的PLC机：
 
1、PLC的功能
 
在选择PLC时，首先应对系统要求的输入、输出有详细的了解，即输入量有多少，输出量有多少，哪些是开关(或数字)量，哪些是模拟量，对于数字型输出量还应了解负载的性质，以选择合适的输出形式(继电器型、晶体管型、双向可控硅型)。
 
在确定了PLC机的控制规模后，还要考虑一定的余量，以适应工艺流程的变动及系统功能的扩充，一般可按10～15％的余量来考虑。另外，还要考虑PLC的结构，从Ｉ／Ｏ点数的搭配上加以分析，决定选择整体式还是模块式的PLC。
 
在确定了PLC的输入量和输出量的点数及性质后，就可以进一步确定各种Ｉ／Ｏ模板的型号和数量。开关量Ｉ／Ｏ模板的规格标准有4、8、16、32、64点，点数多的模板，每点平均价格相对较低。对开关量Ｉ／Ｏ模板的外部接线方式可分为隔离式和汇点式，隔离式的每点平均价格较高。如果信号之间不需要隔离，应选用汇点式的Ｉ／Ｏ模板。在整体式PLC机中，各个Ｉ／Ｏ端子也有隔离式和汇点式之分，以满足不同电压等级的输入／输出器件的需要。
 
2、PLC的功能
 
要根据该系统的控制过程和控制规律，确定PLC机应具有的功能。各个系列不同规格的PLC机所具有的功能并不完全相同。如有些小型PLC只有开关量的逻辑控制功能，而不具备数据处理和模拟量处理功能。
 
当某个系统还要求进行位置控制、温度控制、PID控制等闭环控制时，应考虑采用模板式PLC，并选择相应的特殊功能的Ｉ／Ｏ模块，否则这些算法都用PLC的梯形图设计，一方面编程困难，另一方面也占用了大量的程序空间。另外，还应考虑PLC的运算速度，特别是当使用模拟量控制和高速计数器等功能时，应弄清PLC机的最高工作频率是否满足要求。
 
3、用户程序存储器的容量
 
合理确定PLC的用户程序存储器的容量，是PLC应用设计及选型中不可缺少的环节。一般说来，用户程序存储器的内存容量与内存利用率、开关量Ｉ／Ｏ总数、模拟量Ｉ／Ｏ点数及设计者的编程水平有关。
 
简单的估算公式：
 
内存字数＝(开关量Ｉ／Ｏ总点数＋模拟量Ｉ／Ｏ点数 X 16) X 10
 
式中：每个模拟量通道(或Ｉ／Ｏ点)相当16个开关量Ｉ／Ｏ点。在此基础上，可考虑留有20～25％的裕量。对于工艺比较复杂的系统，应适当增加存储器的容量，否则，当控制较复杂、数据处理量大时，可能出现存储器容量不够的问题。
 

 


 

  

   

    

     

      
人工智能赛博物理操作系统
      
AI-CPS OS
      
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

      


      
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

      


      
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
      
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
      

      
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
      
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

      
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

      
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
      


      
给决策制定者和商业领袖的建议：

      
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
      

      


      
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
      


      
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
      


      
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
      

       

        

         


         

         

         


         


         
产业智能官  AI-CPS
         


         


         
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
         


        
       
      
      


      

       

       

       

       


       
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。
       


      
      
官方网站：AI-CPS.NET
     
    
   
  
 
 


 


 
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目录
 
沉淀一句话
 
自动化
 
信息化
 
数字化
 
智能化
 
区别及联系
 

信息爆炸的年代，唯一不变的就是一直在变。想了解至深扎一个领域之前，首先需要理解其概念，那在新术语、新概念层出不穷的情况下，什么是自动化、信息化、数字化、智能化呢？
 
沉淀一句话
 
自动化：通过某种技术手段生成的产物代替生命体的工作、动作的过程和结果。关键字：无人干预、自动、效率、精准
 
信息化：以IT技术为主、CT技术为辅、多以计算机为承载体的辅助物理世界的资源与技能。关键字：信息、流程、管理
 
数字化：以数据为基础，拥抱IT、CT技术，把物理世界信息演变成虚拟世界（多指计算机）的过程和结果，专注底层数据。关键字：数据、计算、量化
 
智能化：对人以外事物建设具备人类特质（智慧+能力）的过程和结果。关键字：智慧、能力、感知
 
自动化
 
机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的过程。
 自古以来，人来就有创造自动装置以减轻或代替人类劳动的想法。自动化技术以紧密围绕着生产、军事设备的控制以及航空航天事业的需要形成和发展起来。即，需求即是动力。
 采用自动化技术不仅可以把人或动物从繁重的体力劳动、部门脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大提高生产率，增加认识世界和改造世界的能力。自动化可以包含1.设备、过程或系统的自动化2、自动化技术或设备3、自动化状态
 自动化是分析、组织与控制生产过程的基本方式，将自动控制作用到生产过程中来。同时随着科学技术的发展，自动化技术也在不断的发展、丰富、深化，人们对其的定义有很多，但是万变不离其中，“无人干预”“可按照程序或指令自动运作”“延伸人类功能器官”等是其最为明显的几个特征。
 
信息化
 
信息基本的概念是消息，总结历史发展分为五次：
 1、语言的出现与使用
 2、文字的出现，让信息的传播与形式发生了重大的变化
 3、造纸术与印刷术的发明，这让信息的传播范围更广
 4、电信技术的出现与普及
 5、影响最大、最广的一次，延续至今的一次，就是电子计算机的出现与应用，同时其逐渐与现代通信技术的融合。
 

 现代的信息化出现比自动化晚一些，信息化随着信息和信息科技与技术的发展而出现的。控制论奠基人N.Wiener曾说过：“信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容和名称”。所谓信息化，指社会经济结构从以物质与能量为中心，转向以信息与知识为中心的过程。
 信息化可将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交易等业务过程，通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源。可以使企业内各个层次的人员清楚地了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息，从而做出有利于生产要素组合优化的决策，合理配置资源，增强企业应变能力，获得最大的经济效益。信息化就是将企业的日常业务流程固化下来，并自动做好记录，以降低基层人员的工作难度，提高基层人员的工作效率。让使用者更容易理解，更规范化、标准化且量化的一个长期发展过程，不断采用现代信息技术，提高生产力。
 信息技术革命给人类社会发展也起到了推动的作用，现代信息技术是指在电信技术之后产生与发展起来的部分，因此此项技术已经成为一门综合性极高的技术，因其与计算机技术、通信技术、信息处理技术和控制技术等的融合。
 
数字化
 
数字化就是要把物理系统在计算机系统中仿真虚拟出来，在计算机系统里体现物理世界，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。数字化基于大量的数据（信息化系统记录的数据），对企业的运作逻辑（管理经验）进行数学建模、优化，反过来再指导企业日常运行。这实际上就是一个“机器学习”的过程，系统反复学习企业的数据和运营模式，然后变得更专业和更了解企业，并反过来指导企业决策及运转。
 数字化将企业管理经验模型化，自动分析系统记录的各项数据，并给出分析报告和解决方案，管理人员拿到报告和方案后，依据现实情况，修正解决方案，系统通过不断学习、调整解决方案，最终会给出最适合的方案，从而降低中层管理人员的工作难度，提高中层管理人员的工作效率。由此可见，数字化过程，需要IT专家、数字专家、行业专家、企业管理专家等各界专家的深度融合，才能打造出适合某一行业的数字化系统。可以预见的是，这一过程一旦突破，制造业企业的管理水平会大幅提升，企业的盈利能力也会大幅提升。
 

 利用数字技术驱动组织商业模式创新，驱动商业生态系统重构，驱动企业服务大变革。业务数字化是指利用数字技术改变商业模式，并提供创造收入和价值的新机会，它是转向数字业务的过程。
 数字化转型本质
 数字化转型本质上是业务转型，数字化转型本质上是信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构，技术是支点，业务是内核。
 数字化转型的目的
 数字化转型过程中，新技术运用并不是目的，转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力，让企业获得更大的竞争优势。
 数字化转型面临的挑战
 对于大多数企业而言，数字化转型面临的挑战来自方方面面：从技术驾驭到业务创新，从组织变革到文化重塑，从数字化能力建设到人才培养，因此数字化转型的成功不可能一蹴而就。数字化转型是一项长期艰巨的任务，多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著效果。
 
智能化
 
说智能化先了解什么是智能：从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”。
 而智能化使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。智能化是从人工、自动到自主的过程。
 实际上，智能化，目前尚缺乏明确的、工人的、科学的定义。
 

 智能化大致有两种含义：①采用人工智能理论、方法和技术处理信息与问题。②具有“拟人智能”的特性或功能，例如：自适应、自学习、自校正、自协调、自组织、自诊断及自修复等
 智能是指一个连续的过程，从感觉开始，然后到记忆，最后到思维这一系列的连贯过程。智慧的结果是行为与语言的出现，而行为与语言之间的协作是能力，因此合称为“智能”。智能的第一个特点是具备感知能力，可以直接对外部世界进行感应，获取信息。这是产生智能活动的前提条件与必要条件；其次是具备记忆与思维能力，可以对外部的信息与思维进感知并储存。然后利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较等一系列动作，不需要任何人或机械的指导；具备学习能力与自适应能力，通过与环境的信息交互，对外界环境进行判断并对自身的行为进行调整，可不断学习与积累知识；最后，是具备决策能力，根据外界给自己的信息做出反应，形成决策，并传达信息。
 当前智能化大多在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下（数字化产生的结果），所具有的能动地满足各种需求的属性（系统直接进行决策，并指挥相应的部门执行决策）。通俗一点来说，智能化将决策机制模型化后，直接指挥执行单元，执行单元接到指令后可以自动执行，从而降低了管理人员决策的工作难度，提高决策效率。但是，智能化的过程对各项技术的要求更高，这一过程的实现也更难、更遥远。
 
当前智能化主要落地于人工智能领域，而人工智能指由人工制造出来的系统所表现出来的智能；是使机器/系统能够完成一些通常需要人类智慧才能完成的复杂任务的技术和方法论。人工智能是实现智能化的主要途径。实现人工智能的主要途径：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等方面。在所有这些方面，新一代人工智能技术都初露端倪。
 
区别及联系
 
“数字化”与“自动化”的联系
 数字化是将抽闲或是具体的数据进行量化，然后转化为数据。变为数字后，信息化技术在数字化的基础上进行进一步提炼，将其中有效的、有价值、被需要的转变成为信息。也就是说整个流程中数字是第一步，信息是第二步。数字化操作是将纸面的东西电子化，信息化则是将数据进行收集然后提炼，并通过加工的方式让这些数据可以有效流动。数字是信息在计算机中的存储形式，所以数字技术可以说是信息化的基础与表现。但是信息化技术的中的关键是对信息的加工与处理。
 “数字化”与“信息化”的联系
 军事应用上，“数字化”与“信息化”部队之间存在联系也存在差异。首先，二者都是以信息技术最为支撑，离开信息技术，作战部署与工作根本无法展开。其次，数字化部队是信息化部队的建设发展基础，是其建设的初级阶段，数字化建设方面的实践将为信息化部队的提供经验指导。第三点是数字化与信息化二者都追求武器装备上的电子化，并让电子装备电子化，作战行动可以更为精确，同时具备作战与防御功能于一体。
 “自动化”与“信息化”的联系
 二十世纪中期，有专家从定量的角度对信息传输与提取进行描述，创建了信息论，为信息科学的研究设定了初步研发的理论基础。经典控制论的提出学者在控制的角度上对动物与机器的共同信息与控制规律进行了揭示，指出人们对适应外部环境时，做出的一系列改变或是行动，与外部世界进行互相印象与交换的内容的名称就是信息。这个对信息的定义包括了信息的内容与价值，并从动态的角度对信息的功能与范围进行揭示，这种说法虽然比较先进，但是也存在局限性。因此人们在对外部环境互相作用时，进行了物质与能量方面的交换，但是在这个学者的信息定义中，并未将信息与物质、能量之间进行区分。
 
信息化和数字化的概念趋于系统性，数据化则涉及到了执行层的概念，一切业务数据化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。最终信息化、数字化、数据化实现人工付诸的精力和时间的最小化，达到人工智能改变工作效率的问题。
 
1、业务数据化
 
业务数据化：建设专业信息化系统，实现企业业务管理的数据化。指业务相关表单和信息流转以数字方式存储，但简单的数字化存储并没有达到数据化的阶段，信息只有通过内在的指标化（亦可称为模型化），达到业务数据可利用、可分析、可改进，进入运营环节才能称之为业务数据化。业务数据化带来的好处是实现更为精细的运营。在业务数据化过程中，元数据起到核心驱动的角色。
 
2、数据业务化
 
数据业务化指建立企业的数据中台，形成数据资产积累，支持数据治理与数据服务，结合企业业务发展，设计数据服务应用，为企业提供数据价值。业务生产数据、数据反哺业务。强调数据转变为带有建议性的信息帮助客户实现商业目的，强调数据的应用，更加聚焦让数据产生价值。
 
3、智能化是最终目标
 
智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标，也是发展的必然趋势。
 
4、数字化与信息化的区别
 
数字化是信息化的高阶阶段，是信息化的广泛深入运用，是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延申。数字化脱离了信息化的支撑只不过是空中楼阁。
 
 
数字化并不会脱离信息化。数字化就是解决信息化建设中信息系统之间信息孤岛的问题，实现系统间数据的互联互通。进而对这些数据进行多维度分析，对企业的运作逻辑进行数字建模，指导并服务于企业的日常运营。
 
 
类型
 
 
侧重点
 
 
定义回顾
 
 
信息化
 
 
侧重业务信息的搭建与管理
 
 
将企业的已形成的相关信息，通过记录的各种信息资源，涉及到各个环节业务的结果与管控。
 
 
数字化
 
 
侧重产品领域的对象资源形成与调用
 
 
基于信息化技术所提供的支持和能力，让业务和技术真正产生交互，改变传统的商业运作模式。
 
 
数据化
 
 
侧重结果
 
 
将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。
 
 
智能化
 
 
侧重于工作过程的应用
 
 
使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。
 

 
 

 
智能化转型是数字化转型未来十年的新方向，这场变革为个人带来全新数字化体验，为企业带来业务新增长渠道，为社会带来数字经济新驱动力。
 
从疫情到“新基建”，智能化转型已经到了必须要进行的阶段，智能客服、智能工业检测等成为热点话题，以 AI、中台技术为核心的大量智能化应用开始在行业中落地。
 
近日，京东智联云技术沙龙在西安举办，来自京东的 4 位技术大咖分别就企业上云、工业检测方案及实践、618 大促智能客服技术挑战、实现及 SaaS 企业的挑战与机遇等方向，揭秘企业智能化升级背后的技术驱动力。
 

 

 
▲京东智联云解决方案架构师  明笛▲

 

对于企业而言，特别是中小型企业很难把具体数字化技术运用起来，这其中主要涉及算力、算法、人才和数据四方面的问题。
 

 
为了解决企业数智化转型的困难，政府积极主导牵头，提出了新基建的战略，并从顶层设计角度为企业做好基础设施和铺垫。具体体现在两方面：
 
一是“新”。从建设内容上，区别于传统的公路、铁路、电网建设外，还囊括 5G 基建、工业互联网、人工智能、大数据中心建设等新内容；
 
二是“基础设施”。互联网（移动互联网）作为基础设施与数字政府、数字经济进行连接，给中小传统产业的数字化、信息化改造提供机遇。
 
具体来说，京东智联云如何帮助中小型企业做智能化升级呢？
 
京东智联云通过新基础设施、新技术驱动、新要素补齐这三大方向提供了一栈式支撑，低门槛创新，全链条覆盖，助力企业数智化转型。
 
具体落实到如何帮助企业上云，明笛首先指出企业选择上云是因为成本低、性能好、管理强、安全高。对于传统企业而言，可以做一个混合云架构，将传统数据中心跟云上数据中心整合，云上数据中心可以作为增量数据保存，或者面向 TO C 业务存储场景，同时也可以通过云上数据做关键数据的保护；对于互联网企业，通过运用互联网中间件和分布式数据库、安全类产品，可以非常快的加速整个业务开发周期，同时可以有效的降低成本。除了系统功能需求外，软件架构还需要关注性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性这 5 个架构要素。
 
在“新基建” 的背景下，京东智联云构建了一个人工智能公共服务平台作为人工智能的基础设施，围绕智能研发、智能生产、智能流通及智能销售四个环节，推动传统产业升级，智能产业聚集。

 

 
技术中台，包括了京东物联网、人工智能、大数据、区块链、AR、VR，还有移动开发等方面的基础能力，作为技术赋能的平台。在技术中台之上有着针对产业生产的全链条流程，在明笛看来，在生产各个环节，京东智联云都能利用平台优势，帮助企业实现新旧动能转换。
 
具体来说，在概念设计环节，假如企业想开发新产品，对于它关注的用户、市场、使用场景、竞争优势、投入产出比等问题，京东智联云都可以为企业的商业分析提供参考。
 
在开发和测试环节，京东人工智能公共服务平台提供开发测试模块。针对传统产品，京东智联云还提供工业设计软件，帮用户在概念设计后，进行产品设计。
 

面向软件企业，会提供基于研发测试流水线的产品，以及京东自研的中间件产品，帮助软件企业开发做云架构迁移，提供集成部署和发布环境，加快开发进度。针对硬件企业，提供物联网平台，帮助企业实现设备集成做好智能家居、智能物联网的开发。
 
产品生产完之后在流通销售环节，可以依托京东智能供应链对流通领域进行赋能，帮助企业做精准用户触达和营销，提高产品最终转化率。
 
在现场，明笛还分享了研发类企业、制造类企业、消费类企业、食品类企业的诸多案例，针对这些企业的相关问题及痛点，均给出了关键价值解决点及相应的解决方案，帮助企业转型升级。

 

 


 
▲京东智联云数据智能产品部总监  宋红花▲


 
中国 SaaS 市场近三年的增速平均值达到 42%，企业服务市场爆发，标准化、行业化、通用化成为 SaaS 市场的趋势，核心用户从中小企业逐渐向中大型企业转移。为了更好的满足中大型客户的需求，基于 PaaS 平台，京东智联云向上提供标准应用或垂直行业解决方案，向下接入各 IaaS 厂商。
 
当下，无论是初创型企业、成长型企业或成熟型企业在转型过程中，都在面临着不同的痛点和挑战。初创型 SaaS 企业痛点主要来自于获客难，缺乏低成本、快速试错平台；业务能力不足，产品化困难，缺少标杆案例客户四大方面；成长型企业有一定的产品和客户积累，但核心竞争力不足，缺少大规模增量客户；成熟型企业降本增效是难点，同时要去有创新的商机拓展。总结下来，企业 SaaS 应用领域的 6 大挑战，一方面是缺平台、缺商机和缺场景，另一方面是产品的构建难、定制难、创新难。
 
京东是一个从传统的零售， 通过互联网、数字化等技术手段将成本、效率、体验做到极致的企业。在这个过程中，京东积累了强大的供应链及技术能力。今天越来越多的传统企业需要数字化转型，拥抱数字经济。而京东定位产业链最中间的环节，可以以其积累的丰富的数字化的技术和经验，赋能产业链上下游的企业，拉通供需两端，帮助企业数字化转型和产业经济发展。
 
今年京东智联云推出了 SaaS 加速器计划。它是京东智联云生态战略的重要里程碑和升级。在结合云计算、人工智能、物联网、区块链等技术能力体系，和零售、物流、金融、城市等京东优势场景的基础上，京东智联云打造了商业共创平台、业务赋能平台、技术开放三大支撑平台，进一步释放京东的技术红利，加速 SaaS 售卖好、打造好、交付好，与合作伙伴共同打造一个开放、共赢、共创的生态体系，共创云端 SaaS 的全链路数智化解决方案。
 

 
A
 
 商业共创平台
 
京东智联云通过商业共创平台，与合作伙伴共同打造创新产品，通过资源投入，加速产品的商业化进程，实现多层次，全方位的高质量合作。不仅可以根据战略合作等级，提供品牌、市场、技术、客户线索、平台流量、培训辅导、资金等全方位的资源扶持，帮助企业提升市场竞争力；同时一云多市，可以使企业快速入驻京东智联云官方云市场，以云市场为依托，有效触达销售通路，包括京东智联云创新中心、产业创新中心、京麦服务市场、京东物流开放平台、地方政府产业园区、线下渠道分销平台等等，实现一云多市，多点触达。
 
B
 
 业务赋能平台
 
通过京东集团的技术能力和业务场景赋能，帮助合作伙伴缩短业务从0到1的构建和打造过程。依托京东智联云可塑化、协同化、智能化的、统一和开放的对外赋能平台，及低成本、高安全，弹性灵活的赋能能力，以京东优质的技术、和优势的业务场景加持，助力合作伙伴输出更高效的用户体验和服务。
 
C
 
 技术开放平台
 
是对京东技术能力的整合输出平台。它既包含了新一代人工智能开放创新平台“国家队”的核心——NeuHub 京东人工智能开放平台，既在为企业提供全面的 AI 能力的同时，又并基于京东的 AI 业务场景提供了系列的应用实践类课程，全面赋能合作伙伴的产品智能化。下图是京东智联云  AI NeuHub 赋能体系：
 

 
其中，IOT 物联网开放平台又称小京鱼开放平台，现已达到亿级物联设备的连接，在此基础上京东打造了向智能社区平台、智能网联、智能园区等开放服务。
 
可针对智能酒店、养老、智慧家庭应用，赋能伙伴。同时，京东也有大量的车载设备，通过车载、物联网的连接，打造车联网的解决方案。

京东打造的应用开放平台可助力更多企业在 SaaS 研发方面提效、集成提速。
 

 
应用容器托管平台，提供从资源采购到应用部署、运维的“多租、一站式、稳定”弹性应用托管平台。EMOP 移动开发平台可助力企业研发提效；IDaaS 统一身份认证平台，可面向企业提供专业的统一身份管理和访问控制的解决方案；RPA 企业级流程自动化，帮助京东物流及餐饮业等，打破信息孤岛，实现了降本增效跟自动化。
 
最后，宋红花为大家分享了京东自主创新的开源区块链底层引擎 JD Chain 开源社区地址：http://ledger.jd.com/，并介绍了京东智联云生态版图，她表示：“希望更多的合作伙伴加入，一起打造更加强大的  SaaS 产品、市场和生态。”

 

 

 
▲京东智联云人工智能平台部副总监  王延▲
 
人工智能在制造业的应用场景众多、前景广泛。但我国工业制造基础差，京东通过对工厂的调研了解到，现在工业行业中的质检和巡检仍是以人工裸眼为核心手段的传统检测方法，其成本高、效率低，而且在劳动密集型的企业来说，包括潜在有风险的安全事故隐患岗位现在越来越面临着招工难的情况，对企业产能扩张，或者保存现有产能都提出了非常大的挑战。
 
京东基于企业对工业检测的痛点，提出了具备可靠的自主学习能力的，包含物料、制成、产品及生产环境的智能化检测产品。其技术架构分为三层，能力层、智能中台及智慧决策平台。最低层是能力层，它涵盖了声、光、热、电、力等物理学检测和手段；核心层是智能中台，它提供了集数据中心和智能调度中心为合体的智能数据平台，可以完成大数据标准化、数据清洗、数据建模，同时还可以做模型训练、模型发布、模型调度等等一站式的人工智能开发平台平台。最上层是智慧决策平台，包含三大部分：第一个是可视化分析，它是经过京东经验积累设计制作的可视化 BI 工具例如开箱即用、交互式的图表；第二个是智能决策，它是基于智能数据平台跑出来的数据作为决策，结合生产过程当中实时的变化进行一些数据展示，决策数字生成以及相关联动系统的工作，比如自动下单和采购料等等；第三个是专家分析，它是面向于基础较弱的企业，由京东智联云数字专家提供的定制化的分析服务，帮助企业借助数据指导生产和经营。
 
在技术架构当中，在能力层和智能中台中间还有一层协同层。这一部分是工业环境当中的机器人例如机械臂、协同机器人或者是室外无人车巡检，在人很难触及到的领域做检测，借助机器人来完成协同。
 

 
在食品行业，生产自动化已经达到比较好的程度，但是数字化程度还是较低，对于保障产品质量的质检行业也面临着技术换代的重点挑战，而智能工业检测技术是解决类似调整的利器。基于此，京东提供了在食品包装助力的产品架构。底层是京东智联云提供的基础云服务和算法模块及智能中台中的各个组件，在这个基础上，在业务系统模块和硬件模块，智联云在性能上的集成，并与现有厂商业务和能力做的深度集成。数据模块都是客户数据，包含训练数据库、行业数据库、生产数据库、业务数据库，借助智能中台进行数据管理、数据清洗、数据调度、数据训练等。
 

 
此款智能化检测产品具备可靠的自主学习能力，通过不断增长的检测精度、可泛化的学习模型，不断降低学习成本，补充它的核心优势。
 
 
 
其中，精准云服务和算法模块，都是京东自有的产品。业务系统模块和硬件模块，是产品性能和现有厂商业务能力做的深度集成。同时，训练数据库、行业数据库、生产数据库、业务数据库均是使用智能中台进行的数据管理、清洗、调度、训练等。
 
在现场，王延还分享了京东智能在玻璃加工、发动机装配、视觉引导质检领域的赋能案例，帮助合作企业实现快速生产、降本增效。
 
最后，针对工业数据孤岛问题严重、数据使用率低下、数据壁垒明显的现状，研究发现，其核心本质是工业不了解互联网，也不了解数据的价值。
 
基于此，京东提供了一个可视化的智能决策方案，它是通过物联网、大数据等技术准确引入工业控制领域，采用传输方式将多地域，多设备及生产管理等多源异构数据采集汇聚。将底层设备与管理层的即时通讯和数据传输，实现智能化、实时化、集中化人、机、料、法、环、测的一体化综合生产管控。帮助企业解决交付能力，促进数字化转型，提升产能利用率。
 

 

 
▲京东智联云智能客服解决方案负责人  王路▲

 
为了解决传统客服客服人工成本高、服务质量参差不齐、跟踪管理困难等问题，京东智联云以AI技术驱动，从文字到语音，从对话智能到情感智能，聚焦体验、效率与转化，实现多模态服务交互，打造了一整套智能客服全链路解决方案，帮助企业服务智能化转型升级。
 
 
 
今年 618 大促期间，京东在线智能客服全面应用于各场景，提供了 24 小时全天候服务，累计服务次数达 3.8 亿次。在这数字的背后，客服咨询中有 9 成以上咨询量都由智能客服接待。智能客服包括很多产品，其产品支持全渠道、全流程、全场景。
 

 
关于具体的应用场景，主要有 5 个：
 
 
 
一、在线智能客服机器人：提供 7×24 小时的在线服务，区别于其他的智能助手，它可通过多轮对话的方式解决用户的问题，精确识别用户意图。当机器人遇到无法解答的问题时，智能工作台通过转人工的方式，继续为用户服务。通过这样的方式，成本可下降 50%+，服务效率可提升 80%+。
 
二、关于情感智能，它是国内顶尖的情绪识别 AI 模型在实际生产中的应用。它已经实现了在用户进入咨询，未表明任何意图时，根据用户参数信息以及用户前台点击浏览轨迹等，预判用户最想咨询的问题。在用户输入意图时，根据用户输入的关词，智能联想用户想要咨询的问题；在用户输入意图后，未选择订单时，预判用户可能咨询的订单商品；以及在京东智能在线情感客服给出解决性方案后，可根据用户上文的意图以及用户的参数状态，预判用户想要咨询的下一个问题。
 

 
除了能直接回答用户问题，京东智能在线情感客服还是客服人员的大脑，根据用户上下文语言表达智能识别情绪，给到情感化安抚、智能转人工、并深入挖掘用户情绪隐患，进行智能舆情监控分析。
 
 
 
三、关于智能外呼机器人与应答机器人：应答机器人是一个有温度、个性化的语音交互。通过人机融合智能分流的模式，缩短了一半以上的用户等待时长，同时还解决了高峰时期爆线问题，显著提升体验与效率，适用语音导航、服务咨询、服务查办、投诉建议等多个场景。
 

 
外呼机器人通过与电话系统对接，可实现对指定用户进行批量电话外呼服务，自动完成客户服务的沟通，并自动记录与标记通话内容，输出数据分析报告。相比于人工客服，语音外呼机器人全年无休，年拨打电话数量达到 730000，工作态度和数据统计等各个纬度对比起来，可以以更低成本精准触达用户。
 
 
 
语音呼入机器人与呼出机器人总体从技术上看，都是依赖于 ASR 语音识别、NLP 自然语言理解、TTS 语音合成技术；接呼入和呼出都可以对接第三方系统。

 
四、智能质检平台：基于ASR语音识别、NLP语义分析、情感模型、数据挖掘等技术，对服务语音数据、文本数据进行智能质检分析，实现企业服务质检全渠道100%全量覆盖，同时针对异常服务、服务风险进行实时预警，提升用户满意度，以数据驱动的方式，为运营管理提供有效、可量化的服务管理手段。
 

 
五、智能决策分析系统：为企业提供了数据价值挖掘的能力，基于深度学习、ASR 语音识别、NLP 语义分析、知识图谱等 AI 技术，对企业实时或离线数据进行智能挖掘分析，及时将企业最关注的如客户关注热点、客户喜好、客户风险等数据中隐藏的价值进行挖掘展现，提升企业经营效率，以数据驱动的方式，辅助企业运营管理层的业务决策。
 

 
那么在这样产品背后，会遇到哪些技术挑战，又需要什么样的技术支撑呢?
 
 
 
智能对话产品中的技术难点主要包括自然语言理解、智能语音与对话产品底层技术三大方面。需要让机器考虑上下文，涉及到上下文建模的问题；以及任务型对话，如：需要系统做查询才能给出答案的场景；还需要考虑到用户情绪进行智能回复，以及对问题时效性的保证。

 

 
所以在面对用户问题的时候，应对技术也必须要有不同的技术方案，针对以上难点，精准识别咨询意图、主动对话、场景化服务、行为预测等底层技术均做了较好的支撑。
 
最后，王路老师分享了智能客服在 To B 做的三个典型案例。智能客服在商务部、医院、政府，还有一些外包的 BPU 控制中心都有成熟的智能客服落地的案例。
 
 
 
以上仅为演讲嘉宾精彩观点提炼，想了解完整演讲内容。点击【阅读原文】，进入官网查看演讲视频，也可关注京东智联云开发者微信公众号，获取更多技术内容。