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作为国家新基建7个领域之一，自2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，工业互联网行业在国内受到更多重视并得到大力发展。
2021年1月13日，工信部印发了《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》（以下简称《计划》）。《计划》指出，2021-2023年是我国工业互联网的快速成长期，要进一步完善新型基础设施、彰显融合应用成效、提升技术创新能力、健全产业发展生态和增强安全保障能力。
在工业互联网热潮中，除了有GE、西门子、PTC、SAP等国际巨头盘踞其中，还有百度智能云、徐工集团等本土企业闻风而动，持续的带动着更多细分领域的技术创新。
雷锋网了解到，早在2017年百度智能云就已经进入了工业质检这一场景中，经过多年的发展，目前，百度智能云已经形成以工业智能为核心的完整工业互联网平台，积累了100多家客户，10多个解决方案，30多个合作伙伴，触达50多类垂直场景。
2021年3月19日，在中国(上海)机器视觉展2021VisionChina上，百度智能云工业视觉智能平台获得获得由机器视觉产业联盟颁发的“2020机器视觉创新产品金奖”，成为AI技术在产业领域创新应用的典范。
众所周知，中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，而每类工业企业都有自己独特的工业Know-How和行业知识，因此，发力工业互联网的企业无论从行业还是细分领域，规模都是空前的。
在工业互联网这片蓝海中，百度智能云又是如何定位自己？如何发挥自身力量去迎接工业互联网的未来？
对于厂商而言，尤其是互联网云服务商而言，能够切入到工业行业实属不易。
2017年，百度智能云组建了一个小规模的“先锋部队”，去研究AI在工业领域能够有哪些应用场景，工业客户有什么样的需求？
就在年中，百度智能云迎来了工业互联网领域真正意义上的第一个客户，首钢找到了百度智能云。
众所周知，钢铁的生产温度特别高，人没有办法通过肉眼去看钢板上有没有一些缺陷。此前，首钢使用了一套国外厂商的装备，可以对钢铁表面进行拍照，虽然也搭载了一些识别算法，但识别率却不高，这套设备就‘演进’成为了监视器，钢铁的质检最终仍需要人工通过看监视器来完成。
熟悉工业领域的朋友都知道，国外厂商的产品一直都会变相的“卡脖子”，其产品不会针对客户做特别的定制化。如要真的需要，所要付出的费用则是天价。契机之下，首钢就找到了正在工业领域探索的百度智能云。
彼时，AI在工业领域还鲜有落地。2017年9月百度智能云通过了首钢的POC测试，双方正式推进AI技术在镀锌线钢板实际产线中落地应用。实际运行数据来看，基于百度模型对钝化斑、划伤、夹杂、锌纹理等常见缺陷平均准确率达到96%，相对国外厂商传统视觉模式提升20~40个百分点。
在这之后，百度智能云也与宝钢等其他钢企展开了合作。AI质检成为百度AI在工业领域落地的突破口。2018年5月，百度智能云对外发布百度质检云，并在2018年下半年，将目光从钢铁行业瞄向了向3C、汽车产业配件、纺织、能源等同样对质检有高需求的行业。
此前，3C行业质检一直都需要投入大量的人工。质检工人需要用放大镜从 13 个角度查看单个零件，这就要求每个质检工人都要炼出一双"火眼金睛"。用如此细致入微的方式，质检工人一天要检查一万多个零件，基本上每分钟需要检测 19 个，还要对缺陷进行分类。如此高强度很容易导致工人"花眼"， 产品质量无法保持在一个稳定的水平。
"几千个质检工人，很多是略显稚嫩的年轻女孩，但她们脸上更多流露的是疲惫和辛酸。"这是百度智能云研发工程师在近距离接触一个 3C 制造工厂的质检现场后发出的感慨。
最重要的是，现在更多的年轻人已经不愿意再去从事如此枯燥乏味的工作，这也让很多工厂，每年都会面临“招工难”的问题。
在此背景之下，百度智能云与合作伙伴联合打造了适用于复杂表面缺陷检测的智能自动化检测设备——百度AI质检一体机。
该设备能在 1 秒之内提取 18 到 24 张图片，任何狭小的不良瑕疵都被直接标记了出来，准确性高且速度快，超过 34 种缺陷被实时标记了出来。而且还可以做出一个简单的统计分析，比如对单日的产量和不良信息进行统计，将结果上传到云服务器，做诸如 SPC 的分析，最终实现数字化共享。
就在2019年8月29日，百度云智峰会上现场连线了常州市的国内精密零部件制造企业精研科技。精研科技董事长王明喜展示了与百度智能云共同打造的“智能质检车间”。
“这台机器一小时可以检测9000个零件。比工人一小时检测2000个零件的效率要高出许多。” 王明喜高兴的表示到，而经过企业测算，AI质检的投资回报率是传统机型的6.5倍，企业降本增效显著。
（百度云智峰会现场连线精研科技，左边为传统人工质检，右边为智能质检车间）
2020年8月，IDC报告显示，2019年的工业质检市场份额达1.07亿美元，百度智能云以占比16%的市场份额位列第一。AI质检是百度智能云在工业互联网领域的突破口，也已然成长为一大杀手锏。
在AI质检不断落地的过程中，很多客户和合作伙伴也与百度智能云一起探索将AI应用到生产、管理、安全等更多的领域。目前，百度已经打造了成熟的工业互联网技术架构体系，底层拥有百度在工业云和IoT领域技术的支撑，中间层是工业视觉智能和工业数据智能两大AI平台。在底层和中间层的支持下，百度智能云向外输出智能质检、能耗优化、智能巡检等AI应用，帮助企业降本增效，覆盖钢铁、3C、水务、电力、汽车等多个行业。
在水务领域，泉州水务集团引入了百度工业互联网平台,充分挖掘业务痛点和需求,将人工智能、大数据等前沿技术与水务行业的生产、运营、服务和业务有效结合，打造了泉州水务大脑。
通过“1+5+N”的整体架构支撑了水务行业六位一体的业务。“1”是指建设在云平台上的统一信息化底座,支撑数字统一和服务统一;“5”是指构建大数据、视觉智能、数据智能、数字孪生、水务地理信息五大统一能力;“N”是指形成面向智慧原水、智慧制水、智慧供水、智慧排水、智慧污水 、智慧节水的N个智慧应用群。
以污水处理智慧应用为例,通过百度天工物联网平台,结合百度数字孪生技术,不仅实现了厂站及设备等的快速接入,还基于平台实现了可视、可控的统一指挥调度,业务操作自动化及智能化,从而实现无人值守。此外,结合百度工业互联网技术,通过智能曝气、智能加药、工艺优化的AI算法,降低了运营成本,提升了业务竞争力,实现对外赋能。
泉州水务集团副总经理苏湘华在百度世界2020智能云分论坛上表示，水务大脑的建设和应用,已经有力地支撑了泉州水务集团各个业务板块全生命周期的发展。
在电力领域，百度智能云已经与两大能源央企——国家电网和南方电网达成合作，百度“AI中台”和“知识中台”支撑智慧能源领域无人机巡检、“刷脸办电”、综合能源等20多个业务场景；覆盖中国两条特高压智能化线路、超过150个智慧变电站、4万多输电线路的监拍智能化，累计发现隐患2000余处、每天代替人工巡视能源线路超过7万公里。
在火力发电生产场景中，百度智能云研制了基于机理及机器学习建模，结合现场运行历史数据，利用强化学习及运筹优化等方法优化发电厂冷端的运行工艺参数，以实现每度电煤耗降低1.55克的方案，该方案不但可帮助火电机组实现企业生产成本的降低，更为在社会经济平稳运行的情况下有效降低碳排放提供有力支持，助力社会和企业实现碳中和目标。
2020年7月，中国建材与百度签署战略合作协议，将在智慧物流，数字矿山，智慧工厂，工业无人驾驶、数据中心新基建、企业 AI 大脑等多个领域开展深入合作。
在行业深耕不缀的同时，政府对于工业互联网的平台建设的需求也在不断增加。
2020年9月，百度中标贵阳新型数字产业园基础设施建设一期的工业互联网基础设施建设项目，项目合同金额1亿元。将对经开区400多家工业企业实施工业互联网的改造，打造区域级的工业互联网平台。
10月，百度宣布与贵州省贵阳市正式签署战略合作协议，与贵阳经开区举行工业互联网项目签约仪式。将在承接贵阳经开区工业互联网项目建设，打造AI技术和工业互联网应用相融合的国家级AI工业互联网平台，形成全面的工业互联网生态体系，助力贵阳打造3个千亿级产业集群，形成新的经济增长点。
在雷锋网看来，随着百度智能云在工业领域的不断探索，其自身的产品技术也在不断的发展，不断成熟，更加懂企业的需求，所能解决的问题的也越来越多，可以提供服务的行业也在增加，所以当政府有这样需求的时候，他们自然具有能力为政府提供相关的服务。
就在落子贵阳不久之后，百度智能云也开始与济南共同面对了如何讲好“黄河故事”的命题，和许多方向清晰行动迅疾的城市一样，济南所作出的选择正是“筑巢引凤”。
百度先后与济南市工信局签署全面战略合作协议，与济南本地的人工智能领军企业神思电子签署了合作协议，目的正是为了掀起济南工业产业加速数字化的转型浪潮，并未济南打下工业互联网的“地基”。
济南市工信局局长汲佩德表示：百度落地济南，将为济南市人工智能和工业互联网发展贡献新力量，希望能够借助百度的技术优势、平台优势、生态优势进一步提升济南市“人工智能+工业互联网”创新和应用水平，服务于制造业高质量发展，打造国内“人工智能+工业互联网”发展高地。
为何这么多地方政府、企业都会选择与百度合作？这又似乎不难解释。
百度CTO王海峰曾分享百度产业智能化的打法，“通过壮‘智’凌云，使能行业，赋能生态，百度智能云将技术突破及应用与产业实际需求相结合，切实推进产业智能化的创新实践。”
在国家大力布局新型基础设施的当下，百度智能云“以云计算为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道”为战略，形成“云智一体”的独特竞争优势。百度智能云率先在业内打造 AI 原生云计算架构，助力企业快速“上云”，同时向各行各业输出百度大脑的领先技术，使企业可以便捷高效的接入 AI 能力。
百度智能云“云智一体”的独特优势表现在三大层面。
首先，百度智能云利用边云融合让AIoT运用更智能。工业质检，安全巡检等AI模型可以通过百度智能云的公有云或工业企业私有云进行训练，然后一键下发至工厂设备边缘算力终端中，进行智能化推理。边云融合计算实现了从采集、标注、训练、发布全流程的AI模型生产线，到数据上行、知识下行的AI模型供应链，最后到智能手机配件生产线，实现模型在工业生产线中的部署。工业AI模型部署以前需要一天，现在只需要1分钟。
其次，百度智能云是一朵为AI专门优化的云，构建了面向AI应用架构的自主可控的AI基础设施服务。百度自主研发的云端 AI 通用芯片，第一代已实现量产和应用部署，量产约2万片，性能相比 T4 GPU 提升1.5-3倍；百度昆仑2则预计在2021年上半年实现量产，与百度昆仑1相比性能将提升3倍。
百度大脑基础底座飞桨深度学习平台，作为我国首个自主研发、功能完备的产业级深度学习开源开放平台，目前累计开发者数量265万人，服务企业10万家，技术生态和产业创新愈加活跃和繁荣。就在2020年3月15日，百度昆仑芯片正式在工业智能质检设备上部署上线，这也是中国自研AI芯片在工业领域的首次大规模应用。
昆仑芯片、飞桨深度学习框架以及AI模型地融合适配，使得算力提升2倍，且耗能更少，成本更低。业内人士表示：支撑海量数据计算以及拥有更广泛的模型适配性、同时又在技术上完全自主可控的超算芯片，是工业现场各类智能应用有效落地及规模化部署的必要前提。
就在今年两会期间，实现工业自主化的声音并不在少数，而在工业智能化的发展趋势之下，智能化技术不再被卡脖子，百度则已经做到了。
再次，百度智能云致力于打造开放的工业智能PaaS平台，持续赋能合作伙伴和客户。百度智能云有AI端到端的全栈布局，拥有中国最领先的AI开放平台和开发者社区，已经开放270多种AI能力，服务超过265万开发者，日调用量突破1万亿。与去年相比，使用百度AI Cloud的活跃用户增长了65%。在IDC中国AI云服务市场厂商评估中，百度智能云的AI能力连续三次在中国市场排名第一。
基于开放的平台和系统，百度工业互联网在与企业合作的过程中，不仅为企业提供算力资源或软硬件解决方案，并且赋予企业智能化的能力，帮助企业打造专业的技术团队和服务意识，进而撬动产业链上下游的智能化转型。
在与首钢的合作中，百度智能云不仅为其提供了定制化的产品解决方案。日后，企业需要更新迭代模型，可以自己完成。同样，在精研科技等企业的质检车间亦是如此。
国家电网山东省电力公司通过与百度智能云合作，建立起了自己的“AI中台”，促使AI快速落地在各个业务场景，打造出“刷脸办电”、“智能巡检”、“智能客服与营销”，有效提升了当地营商环境和企业自身的生产管理水平。
2020年6月，工业互联网产业联盟首批实验室名单公布，百度牵头申报的“工业智能实验室”成功入选。
该“工业智能实验室”由百度和中国信息通信研究院共同申请，聚焦工业智能领域，开展智能工业质检、工业巡检、工艺参数优化等工业智能技术及解决方案研究。
在百度智能云看来，工业智能是要在保证数据安全的前提下发挥数据最大价值的，在此背景下，该实验室的成立有3个初衷：
研究一些行业共享的技术，不仅仅是为了百度工业业务的发展，更多的是引领这个行业整体的发展；
将工业智能的平台抽象出来，能够开放给企业里面更多的合作伙伴，让大家基于这个平台去解决各行各业更垂类的一些问题；
去做场景的探索，通过百度以及合作伙伴的实践，探索出标杆案例。
透过这所有案例与事件，我们发现，百度发力工业互联网的背后，有一个极其重要的逻辑——共赢，让所有企业都拥有智能化的能力。
制造业属于第二产业，是国家现代化进程的命脉，同时也是发展尖端技术、高端产业的基础。在过去的二十年里，随着全球化的浪潮，中国的制造业在世界的产业链体系中占据了重要的一席之地，甚至可以说无可替代。
伴随着人口红利渐失，中国的制造业需要将竞争力从成本往技术的方向转变，尤其是应用人工智能、大数据、云计算等尖端技术。
对此，百度副总裁李硕表示：“工业是支撑一个国家竞争力非常重要的产业，在国内国外一系列挑战之下，我们也碰到成本、效率、资源等很多困难。大家耳熟能详的一些词，比如说双循环、供给侧改革、‘十四五规划’，都对于整个工业互联网，对于企业的数字化转型、整个产业链的协同和区域经济的协同发展，提出了更高的要求。“
而在此背景之下，百度将自己所拥有的云、AI、IOT、大数据等技术能力，与工业采购、生产、质量、经营等业务应用相结合，为企业、产业链、区域政府提供服务。
并积极推动产业智能化，助力企业实现降本增效的竞争力升级，对于防止产业链外流、提升国家影响力、实现核心技术独立自主，都具有重大的意义。雷锋网雷锋网雷锋网
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