4月23日，工业互联网产业联盟首次采用线上直播方式发布《工业互联网体系架构2.0》《工业智能白皮书2020》等9本白皮书，内容涵盖工业互联网顶层设计、园区、网络、标识解析、边缘计算、信息模型、工业智能、数字孪生等8大方向，对工业互联网、工业智能等领域的发展现状、应用案例、未来趋势等方面进行了系统总结、分析，对行业的发展给予了更多的参考和指导意义。
对于工业互联网而言，人工智能是其重要组成部分。旷视作为全球领先人工智能科技企业，为《工业智能白皮书2020》的编制提供了案例支撑。在白皮书发布会上，结合旷视新一代AI生产力平台Brain++的开源开放和智能工业质检、智能仓储物流等落地案例，旷视资深解决方案顾问刘彪博士对《工业智能白皮书2020》内容进行解读，分享了旷视在工业智能领域的实践经验。
旷视河图，工业互联网的先行探索和实践
4月20日，国家发改委首次明确新型基础设施的范围。其中工业互联网作为信息基础设施，成为新型基础设施的重要组成部分。可以说，工业互联网是“新基建”浪潮的重要支撑和坚实基石。
工业互联网到底是什么？它的发展现状如何？它又对整个实体经济有着怎样的深远意义？《工业互联网体系架构2.0》则给出了这些问题的答案。
《工业互联网体系架构2.0》认为，工业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，正在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大。
当前，工业互联网为实体经济提供网络连接和计算处理平台等新型通用基础设施支撑，促进各类资源要素优化和产业链协同，推动传统工业制造体系和服务体系再造，加速实体经济数字化转型进程，已成为实体经济数字化转型的关键支撑。
旷视是工业互联网实践的先行者，也是国内率先在工业互联网领域布局与探索的AI企业之一，其历史可以追溯到更久。旷视于2019年1月就发布了机器人网络操作系统——旷视河图，致力于将机器人与物流、制造业务快速集成，一站式解决规划、仿真、运维、运营全流程的问题，并具备生态连接、协同智能、数字孪生三大特性。基于河图，旷视科技成功打造了整个供应链大脑与数字化底座，能够帮助仓储物流、制造等行业企业更好地连接硬件设备，助力实现真正的降本增效。
旷视河图对工业互联网带来的意义不言而喻。《工业互联网体系架构2.0》指出，在工业互联网的数据功能实现中，数字孪生已经成为关键支撑。旷视河图通过其数字孪生功能，可以对客户方案进行非常贴近现实的仿真模拟，实现“所画即所得”。
在旷视河图的赋能下，智能仓储物流领域也迎来数字化转型的新机遇。基于旷视河图，旷视通过货架、堆垛机、货架穿梭车系统、输送机系统、WCS和WMS组成的仓储物流数字化解决方案，帮助某国际知名汽车零部件制造企业连接了各个生产环节，实现搬运作业无人化和生产线供给物料的精确排序，打造了高度自动化的智能制造典型案例。
旷视河图的部署与推广，对于企业节约人力成本，促进制造资源配置和使用效率提升，实现降本增效方面有着积极意义。在对行业持续赋能的作用下，旷视河图还有助于推动工业生产制造服务体系的智能化升级、产业链延伸和价值链拓展，进而带动产业向高端迈进。
旷视Brain++，无限“AI+ 场景”下的新技术基础设施
《工业智能白皮书2020》指出，作为人工智能技术与工业融合发展形成的新技术，工业智能贯穿于设计、生 产、管理、服务等工业领域各环节。它的创新突破，不断拓宽工业互联网的赋能价值。
其中，工业智能通过以深度学习、知识图谱为代表的工业智能技术的持续创新与动态迭代，更加贴近行业实际需求，以及聚焦特定功能、采用特殊架构的芯片等工程技术不断突破，使工业互联网具备了复杂计算和推理能力，降低了工业互联网应用的开发门槛与成本，增强了行业应用赋能的价值与潜力，成为释放并拓宽工业互联网赋能价值的关键。
目前，旷视正在探索利用深度学习、机器学习技术，解决工业企业复杂质量检测、供应链物流优化、安全风险分析等场景的问题，走出了属于自己的工业互联网和工业智能的探索之路，这与《工业智能白皮书2020》探索方向不谋而合。
但就目前发展的现状而言，产业智能化还需要AI与工业加速相向而行。根据Gartner 2019年首席信息官议程调查（The2019 Gartner CIO Agenda survey）结果显示，现有员工缺乏相关技能、对AI的作用和用途不了解、缺乏足够的高质量数据等系统问题，成为阻碍工业智能化发展的因素。
旷视表示，当前工业企业开发AI应用，仍然面临诸多痛点 ，包括：缺乏专业人才，应用开发及部署门槛高；缺乏一站式平台支撑AI应用各个环节的需求；产品操作使用复杂、上手难，用户体验差；数据管理混乱造成安全问题与隐私隐患；数据、算法未形成闭环导致模型效果难持续；定制化模型的开发速度慢、成本高、周期长。
旷视认为，在推进“新基建”与工业互联网建设的过程中，数字转型、智能升级、融合创新是三大关键词，而人工智能是其关键支撑，并从中扮演着信息基础设施的角色。
具体来看，无论是旷视河图、还是工业互联网，甚至是新基建，它们的诞生都产生了一个共性问题：更多硬件接入后，AI+ 场景愈发丰富，但也催生了场景无限性的新寻求。旷视认为，无限的场景也需求无限的算法，但没有任何一家企业可以创造所有算法。要解决这个矛盾，激发整个产业算法创新能力，就需要一套面向所有人开放的 AI 基础设施。
对此，旷视于今年3月正式发布了新一代AI生产力平台Brain++，并开源其核心框架天元(MegEngine)。旷视认为，Brain++及其核心框架天元(MegEngine)，将成为推进新型基础设施建设、产生AI生产力的核心工具之一。
助力产业智能化变革，促进行业降本提质增效
作为三位一体的AI生产力平台，Brain++能为用户提供更完善的集成开发环境，满足AI开发者从AI生产（输出算法模型）到应用（实现算法工程化封装）各环节中，一站式、全流程算法研发的切实需求，将产品从实验室原型到工业部署原本数周或数月的时间成本，缩短到小时级。未来，每一位AI开发者都能通过Brain++，有能力快速实现算法从0到1的创造，从而创造更大的价值。
Brain++对行业带来的积极意义是显而易见的：释放AI生产力，降低企业开发AI应用的门槛，以AI驱动产业智能化的变革。通过Brain++的开放计划，企业级种子用户通过Brain++开放的数据能力、算力能力，得以实现企业 AI+的升级和智能化转型。
以一家制造业领域的客户为例，工厂在配电产品质量检测中，会出现零部件颜色搭配错误、字符印刷残缺等情况，靠人工目检费时费力效率低，靠传统机器视觉方案就需要在数据、算法和算力投入大量的人力、物力，且模型效果难以维持。实际上，制造业在实现AI+的过程中，场景过小而技术升级投入过大的问题屡见不鲜。这之间的矛盾，也成为AI解决方案难以落地的共性问题。
而旷视为客户提供了基于Brain++平台的智能质检解决方案，综合统筹数据、算力的能力，帮助这家制造业领域的客户智能化监控产品质量，提升生产效率，还通过数据增广技术扩充合成训练数据，降低工厂数据生产成本，实现了真正意义上的降本提质增效。
在助力新基建与工业互联网的过程中，旷视始终坚持着“技术信仰，价值务实”的基因，坚持脚踏实地，长期攻坚更底层的AI基础设施，规模化推动AI算法落地产出，帮助更多的企业实现数字化转型，带动传统制造业向高端迈进。
