記者｜伍杏玲

出品｜CSDN（ID：CSDNnews）

據IDC預測，2021年全球會有5.5萬億美元投資在數字化轉型。企業數字化轉型正成為許多中國企業的核心戰略，據IDC與浪潮聯合發布的《2019年數據及存儲發展研究報告》顯示，2019年中國數字化轉型IT支出首次超過非數字化轉型IT支出，占比達到51%。

但在實踐的過程中，一些傳統行業由于數字信息化低、相關行業積累少，給企業和開發者帶來一定的挑戰。如何用數字化的方式來幫助提升企業提高勞動生產率，尋找新的協作方式，擴大經營范圍？

對此，CSDN（ID：CSDNnews）專訪八位制造業、媒體、農業、物流的行業領袖與技術專家，共同探討數字化轉型實踐案例與思考：

AI＋IoT，打造智慧新農業

如今我們高度重視數字農業農村建設，如何對傳統農業賦能？大力推進“互聯網 ”現代農業，加速數字化農業的發展？專注農業信息化8年的廣西慧云信息技術有限公司（下文簡稱“慧云信息”）給出以下的答卷——

在探索伊始，慧云信息遇到重重困難與挑戰：

一是農業本是傳統行業，農業的數字化轉型在近5~10年時間，并沒有太多的積累。特別是國內是以小農經濟為主，和國外的大農場有區別。因此不管是用戶的需求，還是產品的模式、商業的模式，都是慧云信息一步步地探索與踩坑。

二是農業的信息化相對基礎薄弱，普通的農民使用智能手機、信息化系統的經驗不足。如果采用傳統的工業信息化、服務業信息化的思路去做軟件、做系統，可能做出來的東西不一定適合農民使用。如何怎么做出農民愿意用、方便用的東西？是慧云信息需要深思的。

三是農業生產的復雜性。作物長得好不好，影響因素非常多，以前農業很多是靠人的經驗判斷來做決策和執行，談不上數據化、構化。技術如何模擬人類的思考方式？處理各種復雜條件的變量？我們讓機器能夠像人一樣思考，然后才能夠做出真正去幫助人，或者說代替人的數字化產品。

四是農業的生產環境較偏遠，在部署硬件設備等基礎設施時，需綜合考慮設備部署的簡單性、維護的方便性、運行的穩定性，以及24小時全天候在室外抗擊極端氣候的性能等。

針對以上挑戰，慧云信息從以下方面入手解決：

第一，由于智慧農業是產業互聯網的一部分，要做好產業互聯網，需對產業有一定的理解深度。在智慧農業領域深耕的近10年時間里，慧云信息隨著對用戶需求的理解加深，調整自身的產品策略：從最早的純農業信息化管理軟件，到利用物聯網技術來自動化執行，再到利用人工智能實現數據化的決策。

第二，以前決策模式都是以人為主的，如今利用人工智能技術來做出一些用機器去代替人來做決策的產品，這些產品可以模擬人的思維，代替傳統的專家去幫用戶做決策的系統。

第三，在硬件和基礎設施上，隨著物聯網新技術的發展，不管是網絡技術還是能源的供給技術，可以做出低功耗、完全無線連接的硬件設備。在部署過程中，不需要網線和電線了，便于安裝與維護，適合于農業生產。

解決思路有了，那么如何選擇落地的技術和平臺呢？

第一，在物聯網技術上，一開始慧云信息完全是靠自己寫所有的代碼，可能對穩定性、安全性的考慮沒有特別詳盡，對于設備的兼容能力也受到一定限制。

隨后慧云信息采用基于微軟的IoT Hub后，大大地提高了設備的兼容性、設備運行的穩定性：以前可能只能支持10萬級的傳感器，通過IoT Hub后，可支持百萬級的傳感器同時在線穩定運行，大大加快了擴展新第三方傳感器類型的時效。

另外，由于農業生產現場經常會遇到網絡不穩定的情況，設備控制模型如何能在無網絡的環境下正常運行？這是一大技術難點。慧云信息采用了Azure IoT Edge，如此一來，網關設備也具備了邊緣計算能力，從而解決AI模型離線運行的問題。

第二，在人工智能上，通過微軟Azure Machine Learning服務來提高慧云信息在超參調優、算法選擇、模型判斷等的效率。僅是超參調優，就提升了將近50%的效率。

此外，利用AutoML自動優化算法，選擇最合適的算法來建立模型，可以把慧云信息以前需要一個星期才能做完的工作縮短到兩三天完成。

還有，慧云信息通過ONNX（Open Neural Network Exchange，開放神經網絡交換），更容易統一不同計算框架下的模型標準，從而更好地支持模型的跨平臺應用。

隨著數字化轉型速度加快，關于智慧農業，慧云信息有了更深的體會：

以前的智慧農業更多是關注執行層面，用機器去代替人到地里面去干活，如自動化灌溉、無人機噴灑等，以IoT技術為主。

但如果從完整的智慧農業鏈條來看，除了執行層面外，還有非常重要的決策層面：

雖然現在人不用到地里邊去灌水、打藥，但底什么時候灌水、灌多少水量？應該防治什么樣的病蟲害，需要打什么樣的藥，什么時候打藥……當下這些需要做決策的事情是由有經驗的人做決策。

盡管在執行層面實現了一定程度的自動化，但如果決策層面始終以人為中心的話，就會導致整個農業生產因人而異——每個人的決策不一樣，導致難以實現真正的標準化農業生產，很難去擴展農業技術服務。

智慧農業的下一步發展，一定要融入數據科學，把傳統的以人為中心，靠人的經驗來做決策的模式，變成以數據為中心。通過科學的數據分析、數據處理和數據決策，做出更客觀、更容易復制的數據化決策。

如此一來，數據科學的融入就必須引入AI技術。因此接下來，智慧農業的發展是決策和執行并進，不光是物聯網技術，還得和AI技術結合在一起，變成AIoT，這才是智慧農業未來發展一個重要的方向，也是慧云信息如今專注的——不僅僅是解決執行層面自動化的問題，更要解決決策層面數據化的問題。

AI 檢測、質量追溯，改革制造業品控！

上海洪樸信息科技有限公司（下文簡稱“洪樸信息”）是一家提供人工智能 制造業解決方案的公司，從創業到現在，見證制造業的數字化轉型的歷程：

在創業伊始，洪樸信息本希望用數據分析和人工智能技術來幫助企業，但由于數字化轉型還未成為風潮，洪樸信息在探索中遇到重重的挑戰：一是企業的數字化程度普遍有限，雖大都號稱“擁有海量數據”，但實際上大部分是沒法采用；二是有企業對于AI或數據分析本身認知不足，溝通成本較高；三是由于數據分析解決方案本身具有較大的不確定性，客戶條件、客戶場景的不同都可能會導致解決方案效果不理想，所以當時的數據產品落地較難。

“這個行業還未成長到輕松能夠完成解決方案的狀態，我們也吃了很多的苦頭。”洪樸信息劉龍澤回憶道。

如今隨著行業對于數據分析和數字化轉型的重視程度越來越高，更多的參與者加入產業鏈的各環節來補齊整條產業鏈，洪樸信息得以簡單地完成最擅長的工作，從而為用戶解決問題：

在制造業里，品控是極為重要的一環。在過去，由品控員手工質量檢測，人力成本高。

為此，洪樸信息推出光伏EL檢測應用來做質量檢測，每年每車間能節省上百萬的人力成本。還采用零缺陷管理、質量追溯等技術，顯著提升效率。借助AI技術，洪樸信息再造了生產中的質量管理體系，改變了生產管理的流程。不僅如此，洪樸信息有效利用算法輔助推薦技術，從質量管理延伸到設備參數智能推薦，每年為企業節省約1500萬元的成本。

最為關鍵的是，這不僅用于個例，洪樸信息的這套解決方案可復制到制造業行業的任一企業里，讓每位用戶都能從這套解決方案體系中受益。如此一來，企業可利用數字化轉型帶來的優勢，真正實現管理模式的革新，產生革命性的競爭力改變。

現在洪樸信息成為Microsoft IP Co-sell合作伙伴，光伏EL檢測應用也進入到Azure應用市場，在Azure云上搭建與服務客戶。不僅如此，洪樸信息還借助Azure的云虛擬主機、Traffic Manager、GPU訓練服務、AutoML、Blob存儲服務等技術能力，賦能自身的產品，優化產品體驗。如洪樸信息所有的訓練圖片都基于Blob存儲進行存儲和傳輸，從而實現基于云的敏捷開發，另外，數據標注、數據傳輸等繁重的工作也被大大簡化。這樣能在一定程度上提高用戶的迭代算法模型效率，這可直接關系到生產效率啊！

最后談及時下火熱的5G話題，微軟（中國）首席技術顧問管震認為5G的高帶寬、低時延、超可靠、密度能讓工業互聯受益匪淺。如今我們在4G場景里，習慣了數據的采集、上傳、運算、推理都是固定的串行的路線和架構，這可比作二維空間；未來我們在一個高密度、點與點之間的鏈路隔空都非常可靠、移動性還很強的5G網絡下，常規設計就可以不再遵從原來的串行路線，而是換成神經元與神經元連接的三維化立體空間，可以不斷合并、裂變，再連接，產生新維度數據集合的過程，可以想象的空間就變得巨大無比。

工業企業除了通過先進的工業互聯網解決方案提升自己生產實際的產品的能力之外，在這個過程中還生產了“數據”這樣一個新工業品，這是工業企業數字化的動力和未來。

告別重復高強度勞動？物流機器人駕到！

談及北京極智嘉科技有限公司（下文簡稱“極智嘉”）創辦的初衷，沈沐提到三點：第一，物流是個重復性、高勞動強度、低附加值的行業，同時也是重要的基礎設施，亟待智能化轉型。

第二，勞動力短缺將為物流行業帶來巨大挑戰。據德勤人才報告顯示：過去的十年中，中國的勞動力成本上升了五倍。伴隨著人口老齡化和人口紅利的消失，人力成本將不斷上升，而人力成本上升為勞動密集型供應鏈帶來巨大的壓力。與此同時，年輕一代逐漸不愿意在倉庫中從事重復性高又繁重的工作。人口老齡化、人工成本高以及招工難的問題都將讓物流行業面臨嚴峻的勞動力短缺挑戰，物流行業亟需智能化和自動化轉型。

第三，不可預測的市場需求變動和業務波動將迫使企業供應鏈更加柔性化。隨著個性化的需求越來越多，產品生命周期越來越短，企業需要更快、更敏捷地響應終端消費者的需求。

所以極智嘉以智能物流為切入點，利用大數據、云計算和人工智能技術，采用“機器人互聯網 ”來提升物流運營效率。

極智嘉在探索的過程中，發現傳統物流的挑戰重重：傳統的人工供應鏈敏捷度低，在面對需求的漲跌時無法靈活應對。依賴人工會因為招工難、成本高等問題導致勞動力緊缺、快速批量上崗難，且人工易出錯，準確度低，海量商品處理困難。而半自動化的剛性供應鏈，資產投入巨大，擴容成本高風險大。剛性自動化作業對于復雜場景的適配慢，難以適應快速變化產品策略。最重要的一點是，剛性供應鏈的建設周期長，升級迭代慢。

對此，極智嘉采用“柔性智能化”策略來應對，柔性供應鏈的敏捷度高，能夠靈活應對需求漲跌，顆粒度小易擴容，促銷爆量亦可快速出貨。能準確應對復雜操作，數字化作業應對海量產品種類與策略迭代。其建設周期短，升級速度快，便于企業部署柔性智能化。

例如，某大型電商零售于2016年8月正式上線運營極智嘉的“貨到人”機器人系統，在6000平米的倉庫中部署了120臺機器人。整套系統從實施部署，到正式上線運營歷經僅2個月的時間。部署完成后，該電商揀選效率可達人工效率的3倍，機器人倉庫人力比之前節省了70%，效果顯著。

在助力物流行業數字化轉型的探索中，極智嘉構建起自己的機器人管理系統RMS。這是一套多智能體調度和任務管理平臺化系統，實時處理移動機器人集群的路徑規劃、交通管理、任務分配、產能優化、可視化狀態監控、地圖維護和共享、多機型協同調度、安全急停等任務。RMS提供支持云端和本地部署，提供開放標準的API和SDK，為物流企業引入大規模移動機器人應用，提供堅實的底層保障。 其核心優勢有：

? 大規模調度：可調度上千臺機器人并發，任務執行高效準確；

? 混合調度：可支持SLAM和二維碼等多導航類型機器人在同一地圖中混合運行，多機型協同；

? 集群路徑規劃：實時優化路徑，交通擁堵管理等多種處理機制，保證多機器人系統的路徑高效；

? 智能庫區管理：可根據需求靈活配置，從區域、樓層、多倉等多個維度管理。

據IDC預測，到2021年，45％的移動機器人部署將通過RaaS(Robot-as-a-Service, 機器人即服務)進行，在組織上會影響多個業務部門。

沈沐表示，RaaS類同IaaS、PaaS、SaaS。從技術角度看，RaaS把資源和能力虛擬化，實現動態分配和配置，能夠彈性調整，達到資源利用效率的最大化。從本質上看，RaaS把機器人管理軟件的SaaS、以及機器人硬件兩者整體做為一個資源，進行動態地按需分配。

如今依靠微軟Azure云的IaaS和PaaS服務、Azure的開放微服務框架和Kubernetes的服務、IoT Hub的技術，極智嘉實現了整個軟件和硬件的動態分配和配置的技術支撐體系。

供應鏈升級改造中，RaaS能通過靈活的商業合作模式，快速實現供應鏈的升級改造：

1、RaaS減少初始投資、降低運營成本：根據物流企業的需求靈活投資和拓展，而且不需要配置維護管理團隊。

2、效率高、準確率高、響應快速，緩解勞動力短缺：例如在滿負荷運作的情況下，極智嘉單工作臺揀選效率是傳統倉揀選效率的4倍至5倍。

3、柔性程度高：機器人智能倉儲服務可任意規模啟用、模塊化拓展、柔性延伸；并且根據客戶業務特點靈活配置方案，按需部署，隨時擴展或增減貨架、機器人、工作臺。

4、系統迭代快：企業不需要招聘研究人員就可應用最新的技術，不局限于自己當前的技術能力就可享受系統迭代更新和機器人供應商提供的服務升級、增值。

非結構化數據井噴？AI＋BI重拳出擊！

慧科訊業（北京）網絡科技有限公司（下文簡稱“慧科”）成立于1998年，以香港中文大學的信息處理技術為基礎，20多年來慧科使用前沿技術提供全媒體資訊數據庫、公關媒體及市場情報方案、社交媒體方案、商業大數據服務等，來幫助用戶隨時掌握市場信息、制定有效策略，加速企業數字化轉型速度。

在CSDN 《2019-2020 中國開發者調查報告》中，64%的企業尚未實現智能化（其中14%的企業無信息化）。對此，慧科表示，當前企業面臨的數字化及大數據應用更多的難點和挑戰是在面對紛雜的非結構化大數據上。

例如某全球知名大型的B2C類企業為了更好的輔助產品戰略、營銷決策、客戶運營等，這需要更清晰地了解眾多消費者的反饋、畫像、品牌活動表現、競品多維度信息、熱門話題、流行趨勢等非結構性數據信息。

但是要真正滿足這些需求并不容易，面臨媒體選擇建議、數據收集、整合、 多維度的AI 應用、新型商業分析平臺構建等多個挑戰。慧科綜合利用沉淀多年的數據整合處理經驗，多維度的NLP AI 技術以及BI平臺構建等綜合能力來幫助企業構建一個從全媒體的數據湖到應用可視化呈現的端到端的全鏈路大數據綜合方案來幫助企業，并獲得較好的成效。

全媒體營銷大數據全鏈路解決方案

目前慧科的AI大數據產品主要是面向MarTech和FinTech兩大領域，基于海量全媒體大數據、人工智能技術、專業的數據科學模型、高可用的SaaS及DaaS產品，為企業提供多類場景的智能數字化解決方案。在這背后，微軟Azure提供有力的技術加持：全面性的技術覆蓋、簡潔易用的云平臺管理和高時效的數據處理，來幫助慧科進行SaaS平臺、DaaS交付、渠道合作、本地化部署等多元商業合作方案的推進。

目前慧科擁有的中文全媒體數據庫，涵蓋超過 57 萬個數據來源、850 億條存量數據，每日新增960萬條以上數據。2014 年成立了Wisers AI Lab （慧科訊業人工智能實驗室），在全球獲得多個獎項。

除此之外，為了更好滿足多種企業的不同需求，慧科打造了自己的“慧科中臺”，讓數據以統一、實時的方式集成到平臺，應用到不同的前端產品中。能實時處理數據，毫秒級處理延時、查詢數據。還能多維度數據分析和結果輸出，采用高性能智能問答引擎，快速展示數據。在安全性上，擁有企業級安全認證，從源數據、數據處理、數據存儲及平臺等分層分級的安全認證。

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