在跨越百年的发展历程中，IBM始终以超越时代的独特视角窥探人类未来的发展机遇，并将对技术和产业方向的理解付诸实践，多次引领全球产业变革。如今，站在数字化浪潮之巅，作为一家人工智能及云平台公司，IBM为推动企业的数字化转型带来了哪些新的思路？
日前，e-works CEO黄培博士专访了IBM副总裁、大中华区首席数字官陈怀宇先生，请陈怀宇先生分享了IBM在人工智能、区块链、量子计算和云计算等领域的最新发展，解读了IBM的认知制造解决方案，介绍了IBM赋能制造业数字化转型的最佳实践。
IBM副总裁、大中华区首席数字官 陈怀宇先生
超越半个世纪，执着推进人工智能技术应用
陈怀宇先生回顾了IBM持续推进人工智能技术发展的历程。自1956年在达特茅斯会议上人工智能概念被首次提出，经过60多年的发展，人工智能经历了初期的乐观主义、70年代资金断裂带来的“AI寒冬”，以及80年代在某些关键技术上的突破，其发展始终在理论与实践中徘徊。直到1997年，IBM“深蓝”的出现，人工智能才第一次具备了在某些专业领域挑战人类智慧的潜力。进入21世纪，随着IBM在算法、算力和数据上的提升与积累，继深蓝之后，IBM先后推出了Watson和Project Debater两大人工智能系统。2011年，在美国智力节目《危险边缘》中，Watson用自然语言进行问答，并打败人类对手，展示出强大的学习能力。
2018年6月，旧金山举办了一场别开生面的人类和AI系统之间的辩论赛，面对两名人类顶尖辩手，IBM人工智能系统Project Debater取胜。在事前对辩论主题没有任何准备的情况下，Project Debater不仅清晰地表达了自己的观点，并反驳对方论点，还一度比较准确地指出了对手所犯的事实错误，在辩论中所展现出来的思维和对素材运用已经非常接近人类。可见，在自然语言识别、深度学习和推理等AI技术领域，IBM无疑是引领者。
AI VS 人类的首场公开辩论赛现场
陈怀宇介绍，IBM还在图像识别、机器视觉等领域的应用研究处于行业领先地位。例如，IBM通过与汽车企业的合作，共同研发智能驾驶系统，实现汽车对周围环境的自主感知和操控。通过与电子制造企业的合作，为生产线部署机器视觉检测系统，实现对产品质量的在线检测，提升产品质检过程的准确性和效率，并极大地降低了成本。目前，IBM已在全球多家面板、半导体企业的生产线部署了视觉检测系统产品。
IBM刚刚赢得了某机场的视频分析项目，该项目难度远超视觉识别的范畴，在脸部信息无法被有效抓取的情况下，基于IBM动作识别技术即可以从海量的视频中，根据行为特征快速找出某个人，并识别其相关信息。
陈怀宇认为，在目前全球上千家人工智能企业中，每一家公司都有其擅长的技术特点和研究方向，很多企业也在各自领域做出了努力，并取得了一些突破。但是，人工智能的发展不应只强调先进的算法、强大的算力和海量的数据积累，而是应该充分发挥自身技术优势，并融入对社会商业模式的理解，构建满足人类生活和工作需求的场景。
陈怀宇强调，IBM对于AI的理解更强调的是Augmented Intelligence（增强智能）。也就是说，IBM认为人工智能技术并不是要让机器取代人类，而是如何利用它来增强人类智慧，通过数据中预测出的结果来帮助人类将重复性的任务变得自动化，将问题直观反馈出来，从而增强人类的决策能力。
专业引领全球IT技术创新实践
在当今热门的量子计算、区块链等领域，IBM是全球的引领者。在2019国际消费电子展（CES）上，IBM宣布推出IBM Q System One，该系统是世界首个专为科学和商业用途设计的集成通用近似量子计算系统。
IBM Q System One
区块链技术是IBM所涉足的另一个重要技术，IBM通过运用区块链技术，与全球行业领导企业合作探索了许多成功的应用模式，可以支撑企业的供应链追溯，保障财务和交易过程的安全，大幅降低企业的运营成本。
陈怀宇认为，很多人对区块链技术的用途都局限在“炒币”。人们更应该注意到区块链技术在制造业有很多有价值的应用。针对这种现象，陈怀宇强调：“技术必须与商业模式结合来解决企业实际应用中面临的问题，才能真正体现出应用价值。”
为实现对食品安全的追溯，IBM与零售业巨头沃尔玛也进行了区块链技术方案的合作。为了更好地保障消费者餐桌上的食品安全，沃尔玛希望能对食品的整个供应链过程进行追溯。这种模式就是“从种子到餐桌”，即从食品——比如水果，还是一粒种子的时候就开始就把它的信息纳入到区块链，不但能追溯到产品的批次和产地，还能追溯材料的来源，可信，不可篡改。
从人工智能、量子计算到区块链，IBM对前沿技术的探索正走在世界前列。如何将这些技术深化在制造业的应用进而推动企业数字转型，IBM一直在努力实践并取得明显成效。
认知制造，破解制造业数字化转型迷局
据德勤最新的一份调查数据显示，目前只有不到40%的企业数字化转型达到了预期目标，60%的企业普遍对数字化转型效果不太满意，而导致失败的主要原因在于关键数据无法有效获取和利用。具体分析这种情况，其原因大多在于很多制造企业虽以推动数字化转型为目标，但实际上重在推进业务流程和生产过程的自动化，没有有效采集数据并加以利用，导致从管理到生产缺乏数据洞察力。针对这种问题，IBM提出了认知制造的理念。
何谓认知制造？陈怀宇介绍，认知制造是利用认知计算、工业物联网和大数据分析来数字化、理解及优化制造流程。认知制造可以实时评估来自多个系统、设备和流程中的结构化与非结构化数据，从中发现过去未知的问题或难题并提供相应的指导，进而改进从设计、制造到售后支持的产品全生命周期。如何实践认知制造?陈怀宇认为，企业应从设备绩效管理、流程和质量改进、资源优化和供应链优化四个方向着手：
●设备绩效管理：利用认知设备绩效管理(APM)系统在降低成本的同时，改进工厂设备的可靠性与性能，减少不必要的停机。
●流程和质量改进：密切监控影响产品质量的属性，从而确保所有运往市场的产品均符合公司的质量要求。
●资源优化：整合来自传感器和其他相关外部环境来源的数据，及时发现可能危害员工安全和健康的情况；优化制造工业和设施的能源效率，改善工厂排程。
●供应链优化：从各种结构化和非结构化数据源中提取数据，以便制造企业最大限度地减少供应链成本、中断和风险。
IBM认知制造解决方案
陈怀宇指出，认知制造融合了IBM的各种前瞻性的新兴技术，例如人工智能、云计算、物联网等，并在制造业的业务场景中准确找到了切入点，增强了企业的洞察能力，从而帮助企业优化制造流程，缩短停机时间和降低成本，同时还能改善基本业务指标，例如生产力、产品可靠性、质量、安全性和产量。
为了便于制造企业在充分评估自身现状的基础上有序推进认知制造，IBM结合自身在制造业的应用实践，将数字化转型历程划分为四个阶段：
第一阶段：原生性IT。企业大多采用自己的信息系统，信息孤岛比较严重，生产设备缺乏互联，业务处于由内向外的生产模式。即需要什么就生产什么和卖什么。
第二阶段：重视信息化水平提升。企业开始重视信息化系统的改造与整合，开始思考如何实现部分生产设备的互联，并把客户体验考虑进来。
第三阶段：利用数字化推动业务转型。当企业完善了设备层面的连接后，就开始通过数字化来提升管理能力和改造业务愿景，其挑战就是如何获得数据的洞察能力来改变企业的商业模式。
第四阶段：实现认知制造。在数字化转型的基础上由内向外扩展系统，以客户体验为导向重新审视企业的内部流程并做优化。找到关键路径实现弹性生产，实现对数据洞察和共享，打造面向上下游所有合作伙伴的生态系统。
认知制造阶段的特点可归纳为八个字：纵向打通，横向连接。“纵向打通”就是打通从PDM、ERP到APS、MES，再到PLC、DCS等系统之间的数据通路。“横向连接”就是依托于物料、资金、数据等流程实现与上下游伙伴的连接。这个理念与德国工业4.0、美国工业互联网较为吻合。
陈怀宇指出，认知制造既是IBM对智能制造战略的深入理解，也是IBM帮助中国制造企业推进数字化转型的新方式，IBM积累了成熟的行业案例。例如：
●国内一家大型拉链生产企业，在全国有几千条生产线，但存在产品质检效率低而成本高。IBM通过对这家企业的生产线进行改造，将视觉检测系统融入到生产线，实现对产品质量的实现机器视觉检测，能发现人工检测发现不了产品质量瑕疵，即高效又准确。还能将生产线的许多数据留存下来，这些数据不仅能用于产品质量分析，还能用于提升和优化整个生产线设备的性能。
●一家微型电动马达生产企业为提升产品质量检测效益，希望利用IBM的技术来帮助优化。IBM是利用声音+震动+多模态的方法，对马达转动过程产生的细微声音数据样本进行采集，进而分析马达存在的质量问题，而人很难做到这么精细。当大量的分析数据得到沉积，这种检测方式的价值就会显现出来。
●国内一家知名插座生产企业希望让插座功能更加智能，不但能自主感应接线板的电器接入情况，还能根据电力的异常瞬间做出反应，比如断电、跳闸等。为帮助企业实现需求，IBM深度介入从产品研发到生产制造的全过程，帮助企业转型。
IBM有非常多的类似案例，都是基于企业某一点需求进行优化改造，以及对智能工厂进行整体规划。除了企业咨询服务部（GBS）为企业提供智能工厂的评估诊断和咨询规划服务之外，IBM还有信息技术服务部（GTS）为企业解决诸多信息技术架构问题，如系统规划、信息集成、网络架构等需求，同时在利用物联网帮助企业解决能源安全、节能减排等问题方面，IBM GTS也比较擅长。
开源创新，引领打造多云服务生态
很多企业在业务上云过程中，由于缺乏系统性规划，将面临一个严峻问题，即多云环境下的”云孤岛“，这种云孤岛的形成给企业转型带来一系列难以逾越的障碍，包括无法实现数据整合、业务之间难以沟通、平台架构不够稳定、数据安全缺乏保障、管理体验不一致等。针对这些现状与需求，IBM也做了非常深入的思考。陈怀宇认为，“IBM与友商最大的区别在于，IBM是一家多云和混合云管理公司，也是目前业界唯一有能力解决“云孤岛”问题的企业”。
IBM新推出的云产品切中了企业日趋复杂的多云业务集成与数据整合需求，为企业因无序业务迁移形成的“云孤岛”提供了一整套解决方案，同时帮助企业简化在不同云服务提供商、本地环境和私有云上的IT资源管理方案，让企业以统一安全的方式在多云环境下推出新服务和新应用。
后记
当前，中国制造业形势面临巨大压力，但是，陈怀宇认为中国经济未来发展仍然充满机遇。陈怀宇指出，中国仍然是全球工业门类最齐全的国家，任何一家企业离开中国都会导致成本急剧飙升。数字化转型是一个长期的过程，IBM将始终致力于将全球领先的人工智能、区块链、量子计算、物联网、云计算等新兴技术和认知制造等解决方案，破解中国制造业数字化转型的迷局！
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