2020年趋势风向标，工业互联网人工智能应用将成为基本底座(2)

这套工业互联网人工智能应用有效延长了叶片使用寿命，大幅降低了叶片大修、断裂等重大风险。

在生产质量分析方面，蕴硕物联以焊接、喷涂场景作为切入点，从工业人工智能的预测性监控决策切入，力图改变企业痛点与技术能力的不匹配现状。

焊接与喷涂工艺广泛应用于车辆、轨道交通、船舶、家电等领域，蕴硕物联的工业人工智能应用实现了加工质量的预测性监控，将质量管理从事后发现，推向事前预防、事中发现的上游流程，改善企业的加工绩效。

在制造物流与供应链管理方面，微软和马士基共同完成的案例堪称经典。

马士基是集装箱运输和港口业务的全球领导者，通过工业人工智能应用，马士基可以帮助客户更好地跟踪产品的运输过程，及时发现由恶劣天气、集装箱船舶失事、或者铁路罢工导致的供应链中断，并且在遇到麻烦时仍然能够尽量保证货物的连续运输。

本文小结：

• 工业互联网本质上是一种新经济。最近几年，工业互联网的数据量正在爆发，有了充足的数据“喂养”，工业互联网新经济却没有实现预期中的快速增长。
• 站在2019年底这个时点复盘，掌控过程是关键，只有不一样的过程，才能引发工业互联网实现快速增长的结果。这个过程的核心就是解耦。
• 在工业互联网应用中，工业人工智能可以调配的算力有限，需要“瘦身感”。从云端到边缘，人工智能面临的挑战并不仅仅限于计算位置迁移。人工智能模型需要“瘦身”高达80%，才能被边缘设备使用，满足工业应用场景。

（编辑：ASP站长网）