呂文平博士拆解工業(yè)AI落地：全應(yīng)科技IDIC工具，破解智能化“紙上談兵”困局
當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域正加速向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，但“人工依賴重、落地門檻高、行業(yè)適配難”等痛點，仍制約著AI技術(shù)在工業(yè)場景的深度滲透。如何明確AI+工業(yè)的核心目標(biāo)？落地過程需突破哪些關(guān)鍵條件？又該以何種工具降低轉(zhuǎn)型成本、提升效率？帶著這些行業(yè)關(guān)切，我們專訪了上海全應(yīng)科技策略長兼行銷專家、深耕工業(yè)智能化領(lǐng)域多年的呂文平博士，從多維度拆解AI+工業(yè)的落地邏輯，揭秘全應(yīng)科技 IDIC數(shù)智一體機(jī)的破局價值。
以下是對話實錄，在確保原意準(zhǔn)確完整的基礎(chǔ)上，已進(jìn)行適度優(yōu)化調(diào)整，旨在為讀者呈現(xiàn)更清晰、流暢的閱讀體驗。
問：當(dāng)前多數(shù)工業(yè)生產(chǎn)仍高度依賴人工管控，需投入大量成本保障人員能力與責(zé)任心。從行業(yè)發(fā)展視角看，AI+工業(yè)的核心目標(biāo)與價值導(dǎo)向應(yīng)如何界定？
答：目前絕大多數(shù)工業(yè)生產(chǎn)過程仍然依靠人工進(jìn)行管控，強(qiáng)依賴現(xiàn)場人員的能力、經(jīng)驗、責(zé)任心，而且需要額外付出管理成本對人員進(jìn)行管理；AI+工業(yè)的目標(biāo)是通過數(shù)字化、自動化、智能化等技術(shù)實現(xiàn)對【工業(yè)核心生產(chǎn)】工作的人工賦能甚至替代，以達(dá)到工業(yè)生產(chǎn)過程的高效化、一致化和標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)而不斷對智能化系統(tǒng)進(jìn)行迭代優(yōu)化，以實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程的“極致效果和效率”。
問：那要讓AI在工業(yè)現(xiàn)場真正落地決策類應(yīng)用，必須具備哪些關(guān)鍵條件才能避免“紙上談兵”？
答：現(xiàn)場人工的工作大體上可以分為執(zhí)行和決策。目前需要人工進(jìn)行執(zhí)行的工作往往不單一，當(dāng)前的機(jī)器人技術(shù)很難對人類通用任務(wù)進(jìn)行替代；而另一方面，人工智能技術(shù)以其“博聞、強(qiáng)記、快算”的特點更擅長解決決策問題，所以目前工業(yè)領(lǐng)域落實人工智能應(yīng)用應(yīng)該首先聚焦在生產(chǎn)現(xiàn)場需要實時決策的生產(chǎn)問題；對于這樣的場景，人工智能應(yīng)用能夠?qū)嵤Q策的必要條件是“決策相關(guān)的輸入信息已實現(xiàn)數(shù)字化”和“決策執(zhí)行的動作已實現(xiàn)數(shù)字化”，所以生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)字化基礎(chǔ)是實現(xiàn)人工智能應(yīng)用的必要條件。
問：那要把這些技術(shù)整合起來達(dá)成智能化目標(biāo)，企業(yè)需要哪些核心專業(yè)人才？對人才的“跨界融合能力”有沒有具體要求？
答：至少需覆蓋四大核心專業(yè)領(lǐng)域的人才：一是IT技術(shù)人才（負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)搭建、網(wǎng)絡(luò)保障）；二是工業(yè)機(jī)理人才（熟悉行業(yè)生產(chǎn)工藝、掌握設(shè)備運行規(guī)律，為AI提供場景邏輯）；三是工業(yè)控制人才（銜接AI決策與設(shè)備執(zhí)行，保障控制精度與穩(wěn)定性）；四是AI算法人才（設(shè)計適配工業(yè)場景的算法模型，解決實際生產(chǎn)問題）。更關(guān)鍵的是，這些人才需具備“跨界融合能力”——例如算法人才需理解工業(yè)機(jī)理，控制人才需懂IT系統(tǒng)邏輯，唯有打破專業(yè)壁壘，才能讓AI技術(shù)真正適配工業(yè)需求。
問：四大領(lǐng)域人才還要跨界，確實不容易。那有哪些高效實現(xiàn)【AI＋工業(yè)】智能化的方法？
答：借鑒工業(yè)3.0的規(guī)?；涞亟?jīng)驗，AI+工業(yè)智能化需構(gòu)建“工具化、標(biāo)準(zhǔn)化、組件化”的實施體系：一是要有適配工業(yè)4.0的“工具平臺”（如集成數(shù)據(jù)處理、算法部署的一體化平臺）；二是要有“標(biāo)準(zhǔn)化編程環(huán)境”（降低算法開發(fā)與場景適配的門檻）；三是要有“自動化與智能化成熟組件”（如預(yù)制的能耗優(yōu)化模塊、故障預(yù)警模塊，減少重復(fù)開發(fā)）；四是要有“友好高效的編輯引擎與界面”（讓工業(yè)人才無需深度懂AI，也能快速配置應(yīng)用）。通過這套體系，才能讓AI+工業(yè)從“定制化項目”走向“規(guī)模化落地”，提升效率。
問：您說的“組件化、標(biāo)準(zhǔn)化”很關(guān)鍵，但不同行業(yè)的生產(chǎn)邏輯差太多了，那AI應(yīng)用能在行業(yè)間直接復(fù)制或套用嗎？
答：完全不能。AI在工業(yè)的應(yīng)用核心是“適配行業(yè)機(jī)理”——例如熱電行業(yè)關(guān)注“鍋爐燃燒效率與供汽穩(wěn)定性”，煉鋼行業(yè)關(guān)注“鋼水溫度與成分控制”，石化行業(yè)關(guān)注“反應(yīng)釜壓力與產(chǎn)物純度”，不同行業(yè)的生產(chǎn)邏輯、關(guān)鍵指標(biāo)、設(shè)備特性完全不同，對應(yīng)的AI算法模型、數(shù)據(jù)采集維度、控制策略也需針對性設(shè)計，無法簡單復(fù)用。這也是AI+工業(yè)落地過程中，行業(yè)深耕比技術(shù)通用更重要的原因。
問：那對很多做工業(yè)3.0自動化的服務(wù)商來說，他們有現(xiàn)場經(jīng)驗但缺AI能力，要轉(zhuǎn)型成工業(yè)4.0智能化服務(wù)商，最關(guān)鍵的突破點在哪里？
答：核心是“工具賦能”,需要一套“低代碼、快交付、速培訓(xùn)”的工業(yè)4.0工具平臺。低代碼，可降低AI技術(shù)的開發(fā)門檻，讓自動化服務(wù)商的現(xiàn)有團(tuán)隊無需從零學(xué)AI，就能快速搭建智能化應(yīng)用；快交付，可縮短項目周期，提升服務(wù)效率，適應(yīng)工業(yè)客戶對轉(zhuǎn)型“快速見效”的需求；速培訓(xùn)，可幫助團(tuán)隊快速掌握智能化服務(wù)能力，避免轉(zhuǎn)型過程中“能力斷層”。通過這套工具，自動化服務(wù)商能快速將“自動化經(jīng)驗”轉(zhuǎn)化為“智能化服務(wù)能力”，完成轉(zhuǎn)型。
問：您多次提到“低代碼、快交付、速培訓(xùn)”的工具平臺，那從企業(yè)角度，該怎么通過工具構(gòu)建Know-How的沉淀體系，避免“人走經(jīng)驗走”？
答：關(guān)鍵還是依靠“工具平臺”,通過“低代碼、快交付、速培訓(xùn)”的工業(yè)4.0工具，將交付過程中積累的Know-How（如工藝參數(shù)閾值、算法優(yōu)化邏輯、故障處理方案）轉(zhuǎn)化為“平臺化組件”或“標(biāo)準(zhǔn)化模板”。例如，某熱電項目中總結(jié)的“鍋爐負(fù)荷調(diào)節(jié)策略”，可封裝為工具中的預(yù)制模塊；某煉鋼項目的“溫度控制經(jīng)驗”，可轉(zhuǎn)化為算法參數(shù)模板。這樣一來，Know-How不再依賴個人記憶，而是沉淀在工具中，既能避免人員流失導(dǎo)致的知識斷層，也能為后續(xù)項目提供復(fù)用基礎(chǔ)，提升團(tuán)隊整體服務(wù)能力。
問：那目前市場上有沒有能滿足這些需求的工具？
答：全應(yīng)科技的IDIC數(shù)智一體機(jī)，就是專為解決AI+工業(yè)落地痛點設(shè)計的標(biāo)準(zhǔn)化工具平臺。它具備“全流程智能化能力”：涵蓋數(shù)據(jù)采集（對接工業(yè)設(shè)備與系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時接入）、數(shù)據(jù)處理（清洗、分析、建模數(shù)據(jù)，為AI提供高質(zhì)量輸入）、AI算法（內(nèi)置適配多行業(yè)的算法模型，支持自定義優(yōu)化）、模型建構(gòu)（低代碼可視化建模，降低開發(fā)門檻）、數(shù)據(jù)分析（生成生產(chǎn)報表與優(yōu)化建議）、數(shù)據(jù)可視化（中控大屏實時展示工況與成效）。
具體來看，它有五大核心特點適配行業(yè)需求：
項目協(xié)作：“你有項目、我能協(xié)助”——客戶或合作伙伴有智能化項目需求，IDIC可提供全流程工具支撐；
工具賦能：“你主應(yīng)用、我有工具”——用戶主導(dǎo)行業(yè)應(yīng)用落地，IDIC提供數(shù)據(jù)、算法、控制等核心工具模塊；
低代碼建模：“你懂設(shè)計、我助實現(xiàn)”——用戶懂工業(yè)工藝設(shè)計，無需深度編程，即可通過IDIC快速搭建模型；
低成本交付：“你主交付、我主賦能”——用戶主導(dǎo)項目交付，IDIC降低開發(fā)與培訓(xùn)成本，提升交付效率；
生態(tài)共建：“你做服務(wù)、我做產(chǎn)品”——合作伙伴提供行業(yè)服務(wù)，IDIC作為標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，支撐生態(tài)規(guī)?；l(fā)展。
問：IDIC的能力聽起來很全面，不過企業(yè)可能會關(guān)心兩個實際問題：一是學(xué)習(xí)門檻高不高，現(xiàn)有團(tuán)隊能不能快速上手？二是成本劃算嗎，在項目總投入中占比多少？
答：使用門檻很低——具備行業(yè)機(jī)理知識與現(xiàn)場經(jīng)驗的團(tuán)隊（如工業(yè)控制工程師、工藝工程師），經(jīng)過1-2周的短期培訓(xùn)，即可熟練掌握IDIC的低代碼建模、數(shù)據(jù)配置、應(yīng)用部署等核心操作，無需額外招聘專業(yè)AI人才。
成本方面也極具優(yōu)勢：IDIC作為標(biāo)準(zhǔn)化工具，其價格通常僅占項目總體價格的20%左右，遠(yuǎn)低于定制化開發(fā)的成本。同時，由于它能提升交付效率、減少重復(fù)開發(fā)、沉淀Know-How，長期來看還能進(jìn)一步降低企業(yè)的后續(xù)項目成本，性價比很高。
問：門檻低、成本可控，這對企業(yè)來說很有吸引力！那IDIC有沒有實際落地的案例？
答：IDIC已通過多個行業(yè)合作伙伴，在熱電、火電、煉鋼、危廢處理、石化等領(lǐng)域的標(biāo)桿案例中，驗證了其可用性與有效性。例如，在熱電行業(yè)，通過IDIC實現(xiàn)鍋爐燃燒智能調(diào)控，幫助企業(yè)降低燃煤成本10%以上，設(shè)備自動投用率提升至95%；在危廢處理行業(yè)，借助IDIC優(yōu)化焚燒爐溫度控制，減少有害氣體排放30%，同時提升處理效率；在煉鋼行業(yè)，通過IDIC精準(zhǔn)控制鋼水成分，產(chǎn)品合格率提升2個百分點。這些案例覆蓋不同工藝與工況，充分證明了IDIC對多行業(yè)的適配性。
結(jié)語
當(dāng)“人工依賴重、落地門檻高、行業(yè)適配難”成為AI滲透工業(yè)的核心堵點，全應(yīng)科技IDIC數(shù)智一體機(jī)給出了精準(zhǔn)破局的答案——以“數(shù)字化為基礎(chǔ)、人才跨界為支撐、工具標(biāo)準(zhǔn)化為核心”的落地邏輯，既降低了工業(yè)智能化的學(xué)習(xí)與成本門檻，又通過Know-How沉淀與組件化能力，破解了行業(yè)適配難題。
從熱電行業(yè)的能效提升、危廢處理的減排降耗，到煉鋼行業(yè)的品質(zhì)優(yōu)化，IDIC的落地案例印證了：AI+工業(yè)的核心價值，不僅是效率升級與成本降低，更在于為工業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型提供了可量化、可復(fù)制的技術(shù)路徑。而其構(gòu)建的“低代碼、低成本、快交付”生態(tài)體系，更讓智能化從少數(shù)企業(yè)的“嘗鮮”，變成多數(shù)企業(yè)可觸及的標(biāo)配。
未來，隨著這類標(biāo)準(zhǔn)化工具的普及，AI技術(shù)將加速從工業(yè)生產(chǎn)的“單點優(yōu)化”走向“全域滲透”，既為中國工業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型注入持久動能，更將以技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)節(jié)能減碳，為工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展筑牢根基，為雙碳目標(biāo)的實現(xiàn)注入可持續(xù)的核心動力。
