《美国工厂》里的中国工厂已是尾声，BAT正在上山下乡进工厂

最近，讲述中国民营企业家曹德旺去美国办工厂的纪录片《美国工厂》，在中国引起了热烈的讨论。百度副总裁、智能云总经理尹世明对AI财经社表示，对片中一个展现中国工厂军事化管理的镜头印象深刻。

尹世明回忆自己在1999年刚毕业时走访过一些东莞的工厂，发现当时招工的唯一条件是——能做够50个俯卧撑，完成的人全部录取，否则直接刷掉。这就是当时的招工现状，虽然现在看起来有些可笑，但也间接证明了密集型劳动是当年中国工厂参与全球竞争的优势之一。

20年后，“纪录片里看到的中国工厂可能接近尾声了，以后中国的工厂应该更有科技含量，应该不会惧怕工厂搬到越南、东南亚。” 接受AI财经社采访时，尹世明如此总结，“如果还要惧怕的话，我觉得我们这一代人是失职的。”

尹世明所说的更有科技含量，是指在产业升级的客观诉求下，数字化技术、人工智能技术正在向工厂渗透——BAT大厂的科技正在与产业进行融合。

比如，2017年，协鑫光伏首次结合阿里的人工智能技术，在海量的工厂数据中，找到与良品率最相关的60个关键参数，将生产良品率提升1个百分点，最终每年节省上亿元的生产成本。再如，精研科技与百度智能云、微亿智造合作，用AI技术打造出针对数码设备“外观缺陷视觉检测设备”，让女工们不必在低效的产线上，继续消耗健康和青春。此前，在中国大量工厂中，18岁到25岁的年轻女工，迫于生计，在强光或者缺乏保护的条件下，每天盯着产品质检。由于用眼过度，她们的眼睛劳损严重，可能对其终生都产生影响。

图说：智能设备应有前后的质检车间对比图

伴随工业和互联网企业中第一批人吃螃蟹般尝试，如今工业与AI技术的结合已经成为一个人工智能领域的重要议题。人工智能不再只是围棋游戏、电商等互联网业务中的黑科技，也在走入线下和传统行业，而它们要为这些行业解决的核心问题是降本增效。

在协鑫光伏之后，阿里云尝试在数个工业细分领域说服一批客户，探索用人工智能技术解决痛点，并先后有了中策橡胶、天合光能、正泰新能源、攀钢集团等标杆用户。百度智能云则与国家电网、宝钢、首钢等企业签署战略合作，在客服、质检等环节尝试与人工智能技术结合。

在首批样板之后，拥有人工智能技术的互联网企业面临一个问题——如何将人工智能普世化。因为做标杆客户可以不计投入和产出比，但这样的做法没有持续性。

于是，在去年底，阿里云推出ET工业大脑开放平台，针对一些人工智能已经初步跑通的行业，提供知识图谱、业务模型、数据模型和算法模型；在开放平台上，生态伙伴可以自行编程，将行业知识、大数据能力、AI算法融合在一起，为企业量身定制自己的智能应用。

而在最近百度举办的云智峰会上尹世明提出，人工智能工业化，并判断在2019年到2025年是人工智能工业化的阶段。在此期间，人工智能会成为一个大众的，规模化应用的，低成本的，高效率的东西。

尹世明坦承，这个目标并不容易实现，需要在计算、数据、算法层面做很多改进。“比如数据标注，能不能在几天之内完成一个几十万张的图片标注量？这就是工业化的问题。如果你说不行，我要两年之后，那就不是工业化。你能不能在两天之内改一个模型出来，能够适配到工厂里面，才行。”

解决工业化问题需要生态。阿里、百度、浪潮等企业，在最近都提出了生态的思考。尹世明提出一个公式：人工智能工业化=(智能计算*智能应用)^智能生态，认为要实现人工智能自身的工业化，需要通过智能计算和智能应用相互的交叉促进，再通过智能生态实现指数级的发展。

AI财经社也访谈了一些生态企业，发现人工智能落地行业领域尚属早期，需要多方的长期磨合。一位制造业合作伙伴介绍了其中的困境，要说服工厂做人工智能并不容易，人工智能科学家和工厂之间存在行业和知识背景的鸿沟，即便收集上来数据，也不知道这些海量数据怎么解决工厂的痛点；而当下工厂的诉求又非常多元化，需要不同的定制方案，在工业化、规模化之前需要经历一个繁琐的定制化阶段。

针对这些问题，在这场由BAT牵头的“上山下乡，走入工厂“的运动中，目前，业界已经渐渐在形成共识，开发低成本人工智能解决方案，培养传统行业开发商转型人工智能，将是未来几年行业的大潮。