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觀察者網(wǎng)：最初創(chuàng)業(yè)為什么選擇空壓機行業(yè)切入？

沈國輝：空壓機最通用，幾乎每個工廠都有。而且空壓機產(chǎn)生的是壓縮空氣，驅(qū)動的是車間內(nèi)的各種機械手、氣動工具、氣動閥門。如果壓縮空氣停止了，整個工廠都要停產(chǎn)，所以空壓機也足夠重要，客戶也足夠敏感。創(chuàng)業(yè)初期，我們肯定要找一個能夠觸達更多客戶的切入點，而空壓機這個點足夠垂直，點很小、面很廣。

觀察者網(wǎng)：最初你們進入空壓機領域時，這一領域還是一片藍海，而中央空調(diào)領域的競爭比較激烈，你們是如何考慮這一問題的，為什么兩個細分領域會出現(xiàn)截然不同的現(xiàn)象？

沈國輝：當初空壓機智控確實是一片藍海。我們之所以從空壓機的智控去做中央空調(diào)的智控，來自于客戶的反向要求，客戶希望空壓站和制冷站被同一套系統(tǒng)智控。我們后來也發(fā)現(xiàn)，這一需求具有行業(yè)普遍性。他們選擇我們，也是因為在空壓機上感受到我們的系統(tǒng)跟傳統(tǒng)的自動化控制不一樣，就像國藥集團廣東環(huán)球制藥有限公司的案例，他們的中央空調(diào)是有自動化控制系統(tǒng)的，但這套系統(tǒng)沒有預測性維護，不能做到全局尋優(yōu)和節(jié)能。而空調(diào)領域之所以競爭激烈，如果細化點說，競爭主要集中在自動化控制，就是用PLC（可編程邏輯控制器）或者是DDC（直接數(shù)字控制器）來做自動化控制，行業(yè)術(shù)語也叫暖通自控或是樓宇自控，這個賽道相當擁擠。但真正的AI智控，技術(shù)深度和復雜度與之完全不同。

觀察者網(wǎng)：這次展會有很多企業(yè)在做自動化和智能化控制，你們的核心競爭力和差異化優(yōu)勢在哪？

沈國輝：首先，這么多年積累的客戶，以及所沉淀的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，是我們最大的競爭優(yōu)勢。做這一行，如果沒有足夠的客戶和數(shù)據(jù)，AI也就無從談起?，F(xiàn)在我們的客戶數(shù)超過1600家，積累了大量公輔能源車間的實時運行數(shù)據(jù)，再通過算法去優(yōu)化，讓我們的模型可以做的比別人更好。我們第二個“護城河”是可靠性，也叫魯棒性。工業(yè)非常注重可靠性，工業(yè)的可靠性依賴與現(xiàn)場客戶的打磨。我們聚焦在公輔能源車間，無論是造車還是制藥，亦或是紡織服裝等行業(yè)，公輔能源系統(tǒng)大同小異，工作原理相似，這也讓我們在可靠性和數(shù)據(jù)方面有了不少積累。第三是我們的AI模型，它采用工業(yè)AI加工業(yè)機理。我們把工業(yè)AI稱作“孫悟空”，雖然很聰明，但也需要緊箍咒，這個緊箍咒就是工業(yè)機理。通過預訓練和精調(diào)，即便客戶給一個新的站房，模型也能開箱即用。

觀察者網(wǎng)：最初沒有那么多成功的案例，怎么去說服客戶采用你們的方案？

沈國輝：任何企業(yè)都是時代的企業(yè)。我們之所以能說服客戶，是因為我們剛好踩準工業(yè)數(shù)字化和智能化的時間點。此外，還有一些力量在幫我們說服客戶。比如政策、媒體和一些市場研究機構(gòu)對工業(yè)數(shù)智化的引導。如果沒有這些外部力量，單靠企業(yè)其實是很難說服客戶的，我們也是在這個過程中實現(xiàn)從不可靠到可靠。

觀察者網(wǎng)：工業(yè)AI離不開云計算的支持，你們跟云廠商的合作是什么樣的？

沈國輝：云計算就像水一樣，包括算力、存儲和數(shù)據(jù)庫等，我們首先離不開云。而我們選擇什么樣的云服務，其實來自于客戶對云的選擇。作為工業(yè)客戶，他們首先會關(guān)心數(shù)據(jù)安全、控制安全等紅線問題，所以選擇云廠商最先要考慮安全性和可靠性，比如云服務會不會突然宕機、數(shù)據(jù)會不會泄露等。我們現(xiàn)在跟華為云、阿里云以及微軟云都有合作。尤其像華為云打造的828 B2B企業(yè)節(jié)，就是希望用云廠商的力量，去降低企業(yè)之間的交易成本，用更低的成本去獲取數(shù)智化轉(zhuǎn)型方案。

觀察者網(wǎng)：客戶能否自主選擇云廠商？如果你們提供一整套解決方案，這其中軟硬件的比例構(gòu)成大概是什么樣？

沈國輝：我們有默認推薦的云廠商，但客戶也能自己選擇。至于解決方案，軟硬件的成本肯定有一個比例，但這個比例不是固定的。不同客戶的設備臺數(shù)不同，決定了要裝的傳感器和網(wǎng)關(guān)的數(shù)量不是固定的。其實我們最大的成本還是研發(fā)成本，包括云邊端、IoT以及AI算法的研發(fā)成本，這是最核心的問題。

觀察者網(wǎng)：您擁有長期的制造業(yè)行業(yè)經(jīng)驗，這么多年對中國制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有何感受？有哪些問題已經(jīng)解決了，還有哪些難點亟待突破？

沈國輝：數(shù)智化轉(zhuǎn)型天然具有長周期屬性，我認為走到今天基本解決了認知問題，但實際上才剛剛起步。具體來說，就是大家覺得確實需要數(shù)智化轉(zhuǎn)型，但具體怎么轉(zhuǎn)眾所紛紜，客戶在眼花繚亂的方案中仍然十分迷茫。但他們至少知道要數(shù)智化轉(zhuǎn)型，也知道數(shù)智化轉(zhuǎn)型和信息化的差別。數(shù)智化不是信息化，不是說用上ERP，上了OA可以在線審批，就叫數(shù)智化轉(zhuǎn)型，這只能叫做移動辦公。真正的數(shù)智化轉(zhuǎn)型有三個特點。首先它是一個實時系統(tǒng)，不是一個事后錄入系統(tǒng)。第二，它不是一個看板和簡單的管理系統(tǒng)，而是一個智能決策系統(tǒng)。真正的智能化是一個決策系統(tǒng)，直接能指揮現(xiàn)場設備。第三，它還是個生產(chǎn)力系統(tǒng)，而不是一個管理系統(tǒng)。

（資料圖）

觀察者網(wǎng)：未來AI技術(shù)對工業(yè)的影響，您有什么預期？

沈國輝：AI技術(shù)在工業(yè)中的應用一定會全面普及。制造業(yè)在自動化時代已經(jīng)被改造的比較標準化、程序化和模塊化了，這種場景天然適合AI發(fā)揮作用?，F(xiàn)在AI已經(jīng)發(fā)展到大模型時代，即便不是標準化和模塊化，大模型也可以解決問題。通俗來講，如果把大模型比作一個人，這個人能上知天文、下知地理，無所不精、無所不會，能寫報告和論文，也能調(diào)空壓機的參數(shù)，讓空壓站更節(jié)能。甚至都不用給它畫一個邊界，只需要告訴它需要做什么，比如讓制冷站按能耗最優(yōu)的方式進行控制，它就可以幫你實現(xiàn)，所以工業(yè)制造天然需要AI技術(shù)。工業(yè)智能化就是常說的第四次工業(yè)革命，這個浪潮不可阻擋。觀察歷史，每次工業(yè)革命都伴隨能源革命，現(xiàn)在大家看到新能源革命正在路上，從原來的化石能源到新能源，從集中式能源到分布式能源。第四次工業(yè)革命的關(guān)鍵詞已經(jīng)很清晰了，就是智能化革命，而智能化革命的關(guān)鍵就是AI技術(shù)在工業(yè)的應用。我們認為AI技術(shù)在工業(yè)領域的應用一定會普及，必定會全面發(fā)生，所以我們也推出了自研的大模型產(chǎn)品“靈知”。

觀察者網(wǎng)：怎么看待中國和海外在制造業(yè)數(shù)字化程度方面的差別？

沈國輝：如果比較前一代自動化，海外特別是歐美工廠的自動化水平，是遠高于中國的。但自動化不代表無人化和智能化，工廠還是要有不少人來操作設備。所以海外，主要是歐美日韓這些國家的自動化水平，比中國要高。但數(shù)智化，中國和海外是站在同一起跑線的。為什么這么講？因為中國現(xiàn)在搞數(shù)智化還是頭部企業(yè)引領，而中國頭部企業(yè)的自動化水平是比較高的。而且中國工業(yè)門類全、工廠多、工業(yè)數(shù)據(jù)量大，可以說是一塊“肥沃的土地”。所以在我看來，雖然歐美日韓的自動化程度比較高，但數(shù)智化水平中國完全可以超越他們，因為中國有全世界最大最全的工業(yè)門類和最完整的工業(yè)場景，這保證我們有最多的數(shù)據(jù)可以用于訓練，所以這也是國家為什么重視工業(yè)數(shù)智化的原因。智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，也是當下集成幾乎所有前沿信息技術(shù)的一塊領域。

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