王飞 品玩高级主笔

吴仑 亮风台集团副总裁，北京公司总经理

孙贺 海尔工业智能研院数字化总监

苗振海 海研自动化创始人、CEO

王飞：我来自品玩，然后也是非常有幸能邀请到三位嘉宾，第一位嘉宾来自海尔工业智能研院的孙贺总，第二位是专著增强现实方向的博士吴仑，还有我们的苗振海先生。今天是主题是AR/AI赋能工业现场，构建数据价值”。

我知道大家做了一个非常好的项目，5G工业互联网的第一批重点行业和应用场景，涉及到十个典型的应用场景和五个领先行业应用实践，其中海尔作为电子设备制造业的领先者，现场辅助装配入选了五大重点行业的实践案例，这背后其实就有很多的公司参与，包括中国移动，亮风台，海研自动化的支持。

 第一个向请问一下孙总，什么契机，怎么开始做，解决了什么问题？

孙贺：我们其实在入选这个案例的过程中，其实我们主要是结合了亮风台的一个支持，还有海研自动化社会上的优秀资源的一些支持。在这个应用，这个场景打造上，我们已经有很长时间的布局，我们大概在4到5年之前就已经同亮风台之前就做过一个工业的远程交互平台，基于AR技术的远程交互平台。后面的时间又升级为工业XR平台，这是对社会开放的平台。因为海尔一直接一个强调以人为本的企业，我们每次引入新技术的同时都会问自己一个问题，这个问题是什么呢？这个技术能带给我什么，而不是一些传统企业，其他的企业简单代替人，我们从来不用技术或产生代替人，而是来思考这个技术和产品怎么调整生产现场的一些状况和一些生产工艺，去让它适应工人需要。恰巧这一次我们跟亮风台一块做的AR的一些应用，就恰恰满足了我们工人的需要，这也是为我们的工人减轻了一些劳动强度，包括SOP等等工作，减轻了他的一些劳动强度，减少了他的重复工作的一些量，提高了他的工作效率，大概就是这样。    

王飞：没有替代人力，增加了人力的生产力。

孙贺：海尔从来不会用想用技术替代人。

王飞：其实我们今天还是有一个关键词就是5G，也了解到全国的5G的工业互联网的项目已经超过1500个，覆盖了22个国民经济的重要行业，大家一致认为可能5G作为连接工具是非常重要的一个重头戏。海尔作为工业互联网的领导者，咱们怎么理解5G和工业的关系？

孙贺：在我们看来，因为我们海尔一直，也是在先进技术的领域，已经是走得相对是靠前一些的企业，因为我们也是同时拥有量家灯塔工厂企业，5G，工业互联网应用在海尔工厂的内部是非常普遍的。我们在5G的应用探索过程中，包括远程交互，包括机器视觉，一些从质量角度，我们5G结合工业互联网的当中，这两个角度偏多，刚才说远程交互，基于AR技术的作业SOP的应用，还有一些质量类的，像我们跟海研自动化合作，做了一些质量相关，冰箱，洗衣机外观检测，一些装配的一些合规的检测等等，主要是集中在质量相关领域。

王飞：刚才其实提到了海研自动化在机器视觉检测当中的应用，我也想请苗振海总帮我们讲一下现场如何用机器视觉技术赋能质量检测的？

苗振海：感谢大家，我先介绍一下我们公司，我们北京海研是成立于2015年，是一家以成为全球领先的视觉与人工智能产品研究专家为愿景，让美好视觉无处不在为使命的一家高新技术企业，高智能，高速度的智能检测与装备系统解决方案的一个公司。我们在海尔这边也合作了将近有6年左右的时间，在整个柔性制造方向里面，整个视觉应用主要有三个大场景。第一个场景，我们认为就是叫智能防差错与型号识别。就是因为柔性化生产和生产制造企业里面，这种产品的类别比较多，工人在操作的时候容易出现一些错误，所以我们通过视觉来对它进行防错和型号识别，这是一个比较大应用场景。经过我们的产品设备，使用之后基本上产品出厂之后不会产生零部件的错误，贴标的错误或者其他的可能性。

第二个场景主要是在部件和整机的一些测量过程，比如说在装配和生产过程中，需要对整个尺寸进行测量，这个相关的场景应用也会比较多一点。

第三个场景就是相对比较复杂的缺陷识别，比如说冰箱，洗衣机这种外观质量的检测，是不是有瑕疵，划伤，赃物外观的识别，以及通过以上缺陷和数据量的积累，怎么能赋能决策，结合这三个场景的应用，怎么提前预判这些可能产生的一些问题。

主要分三个场景和一个线索。

王飞：包括效率和成本方面的情况是怎么样的？

苗振海：外观缺陷为案例，工厂每年因为外观损失达到2000多万，也含物流产生的外观缺陷，通过上设备降低60%到70%的出场前的外观缺陷问题。

王飞：感谢。其实刚才提到第二个比较重要的一个关键词就是工业现场的问题，也是说工业业务场景下，快速高效最短路径的解决问题，借助的其实就是这个AR的技术和产品手段。然后其实AR其实以前我了解比较多，可能做C五端有一些，现在做B端，可能以前在线多一点，然后现在要摸到现场去看。我记得有一个比喻说，做在线是空军扔炸弹，到现场之后其实就是步兵唐地雷5G，其实会有很多现场情况需要我们解决。我们AR从线上走到线下这个过程当中，就是说会有哪管变化？哪些困难，我们是怎么解决的？

吴仑：首先非常有机会在武汉这边跟在座各位专家做分享和交流，我是来自亮风台信息科技的吴仑。我先简单少一下公司，我们公司是国内一家AR技术的供应商，我们也是国内基本上算是最大的AR基层供应商。我们主要是去做产品，围绕做AR智能眼镜，AR云平台，AR远程协作，云到端的产品体系，提供一套整体的产品，为工业的现场提供综合性的服务。

具体AR这个技术，其实它出现已经很长时间了，以前最初的时候在C端用得比较多，现阶段B端更有它非常实际落地场景。在现阶段，在工业当中是用得最多的。刚才为什么它会在工业现场中用得比较多呢？其实你看在现阶段，随着工业互联网的一些发展，我们产生的数据越来越多了，我们人跟系统之间的交互也越来越多。这一块其实就是我们提到的一种人机协同，我们如何更好人和人之间更好协同，人和设备之间更好协同，人和数据之间更好协同，AR在这里面就起到非常关键的一个作用。

工业互联网平台这里面，可能会产生这样的数据，只能在云端产生这些数据。在现场侧，我们人在现场做一些交互方面的处理，这里面我们现场实际上是有哪一些现场呢？比如说我们去做远程售后服务，售后服务是一个现场。我们做设备的点检，巡检是一个现场，现场工人做设备装配是现场，这些都是现场操作。我们需要现代化系统和工业互联网平台产生数据交互，AR这在这里面解决交互问题，显示问题，数据采集问题，解决了三个比较重要的问题。在过往的工业现场去做的时候，可能是通过手机，通过一些微信语音，可能跟后边去进行一些人员之间的交流。通过这个AR技术的应用，我们可以去把远端拉到现场，可以让现场的人员跟远端的人员产生直接的交流，从而提升现场操作的效率，这是AR在这里面提供一个比较高的价值点。

王飞：吴总，其实我个人比较好奇一个问题，AR到底在C端的爆发，您觉得会是什么时候到来？

吴仑：其实AR技术这一个在C端的爆发，目前瓶颈不在技术本身，其实已经有很多技术相对成熟。现在爆发主要是在产业链上，整个产业链的完善程度上，因为现在技术发展到一定程度，但是我们需要更多的内容，需要更多的其他的上下游的厂商一块参与进来，包括设备它需要更轻便，其实这个过程跟手机发展的过程是非常类似。最初手机的时候不是像现在那么智能化，但是随着手机的发展，我们可以看到里面的APP越来越多，里面生产的内容越来越多，AR也会遵从这样一个发展阶段。从目前这个角度来看，AR的爆发可能估计在C端，比如说两、三年之后会有一个比较广泛的应用。现在其实我们能看到，尤其现在在B端，我们已经有非常多的落地场景，以及规模化的一些应用了。

王飞：我听说其实大家都在等苹果，看它怎么来做AR。

吴仑：苹果公司，因为本身也是在做AR这方面的布局，他们在底层技术上，包括从视觉识别，跟踪定位，包括软件，光学这些设备，他们都在做一些技术上的布局。但是这个也是说了好几年，苹果公司说要出自己的AR设备，但是到现在没有实际推出，主要原因还是因为，还有刚才提到整个产业线还没有那么完善，苹果要推东西，肯定是想推一个爆款，就像当年苹果4一样的道理。现在这个角度讲，苹果做C端比较多，我自己觉得时机不成熟，没有推出来，并不是技术没有达到。现在技术在B端多一点，但是苹果这一块B端不是他们的主要应用场景。

王飞：感谢，下一个话题我们知道卡奥斯早就布局了5G，为行业提供了一定的样板借鉴。刚才其实也聊到从线上到线下的过程，其实有很多问题是趟出来。我也想请教三位，比如说AR，AI，5G的技术为例，就是技术的结合过程中，与卡奥斯的平台融合程度怎么样的，可能这些技术未来和卡奥斯的合作又是如何展望的？

孙贺：这个问题，就是回到一个从5G，工业互联网，它的底层的数据这个角度来讲，它回到了一个问题，就是现在很多的企业，大家都在讲，这个数据到底是怎么来，怎么用？我们海尔，包括整个卡奥斯平台，我们赋能集团内部的100多家工厂，还有外部的各行各业。其实从数据这个角度来讲，我们已经实现了一些数据的连接，数据的采集。包括一部分的数据应用，因为我们采集这些数据以后不可能全部用起来，这是现在所有企业遇到的一个瓶颈，一个现状。但是从全流程角度来讲，我们大多数工厂忽略了一个最重要的数据，就是以人为本的，以人为中心的人的数据。所以我们从去年开始，去年920年的时候我们首席提出了一个理念，人是目的，有生与无，我们也是这个理念往前走。我们整个卡奥斯平台，我们整个海尔政研院打造一个新的突破点，挖掘一个新的突破点，以人为本的，基于数字孪生技术的工业人联网。这个是什么东西？我们一直认为人的数据是整个工业价格里面最核心的东西，所有的技术都是围绕着人来做的，所有的技术都是要为人来服务的，所以我们利用了包括AR，包括数字孪生，机器视觉所有打造人联网。这个人联网到底是什么东西？就是把整个产线上的工人进行一个数字孪生，而这个孪生会结合它所有的，包括人的生命体征数据，包括你人员工作的一些数据，就是你在产线上你做一个动作，比如说安螺钉的动作，一共分四步，每一步要做到什么程度，你这个肩膀要抬到什么程度，角度什么样，我们全部都会进行一个数据模拟出来。然也同样建立几个库，数据库，标准工时库，AR技术对新员工培训，包括错误案例指导，或者一些优秀案例指导，通过一些孪生技术进行一些不同数据的交互，一些展示等等。

当我们拿到这些数据以后，那我就可以把整条产线上的数据全部打通，产线的线平衡，单岗位的效率多高，整厂的效率怎么样，全部都迎刃而解。去年开始着重发力是这一个点，这也是我们认为，我们海尔认为在5G+工业互联网这一个领域，非常非常值得去做的这么一件事。

王飞：我们工厂的运作是不是本身也发生了变化，以前可能是按照经验去生产，然后现在其实我们可能更多说是转向一个数据基础的服务型的一个企业？

孙贺：因为海尔经过了几次变革，以前可能是按单生产，现在大规模定制为核心的生产模式。包括现在的工人，因为之前有一个嘉宾介绍了联想在武汉的规模，大概15000多人，工人的年龄阶段基本逐渐减少，我们围绕这些核心点，围绕他们的心情更加愉悦，舒畅，工作起来更加顺利。

王飞：苗总怎么看待与卡奥斯的融合程度？

苗振海：我们是卡奥斯边端一部分，我们做的都会传到卡奥斯进行处理。一个是数据反馈，数据信息的决策，比如说生产型号，类别，提前告诉我们设备，我们提前模型切换，因为毕竟是柔性化生产，通过他们布单安排，我们设备调整到应有的位置，模型进行检测。

对于数据端我们自己采集这些数据端，比如说卡奥斯这种大集团的平台，在每个工厂部署的这种产品设备，它采集的数据我们就可以大量的进行训练，学习，然后产生更加智能化的产品。当集团上的数据汇集到一起，我们开发的产品就具备一定的通用性，在新的集团下面，每个工厂的场景性落地的时候比较快。一个是我们从数据，从下往上的一个传输阶段，第二个是上端到下端的决策阶段比较好的搭配。

王飞：刚才孙总也提到了人的数据在工厂当中的重要性，其实我比较好奇就是说，5G本身是一个连接手段，数据是一个核心内容，然后安全其实本身也很重要，然后就是说这么多的数据产生，这个数据归属权的问题，认为可能是在孙总这边，包括其实工厂里面涉及到很多数据，包括人的数据，归属权是谁的，这个安全性这方面怎么解读？因为刚才您提到训练也需要数据，可能说这个问题就是说，产生的这些大量数据，我们是应该怎么去分配？

孙贺：分享一下卡奥斯的方式，是一个母平台，下面会搭建很多子平台，您刚才说安全数据，我们目前也是基于人工智能+单机视觉算法的安防平台，海洋控。我们整个工厂进行一个摄像头全连接，通过底层算法数据来驱动，把工厂内所有的安全隐患，从人员安全，到设备安全，到能源安全，到火、电等等安全是全连接的管控到一起的。就是我们会把这个数据进行一个，因为这个数据体系太庞大了，我们所获得的数据也是太庞大了，所以我们只能现在做到的，就把所有的数据分类，按照不同的类别，可能是安全，可能是环境，可能是技术，不同的管理，通过子平台来做。

王飞：苗总那边你们的工序是在产线上检测环节，本质上有一点像是人力的替代，我不知道我说得准不准，就是以前是人去看，现在用机器看效率更高，成本更低。我比较好奇就是说你们可能会有一些什么图像这些数据，这些数据因为我们刚才聊这个数据是核心，价值很重要，我不知道这个数据对于咱们来说，它的重要性体现在哪里？

苗振海：我们视觉检测核心基础是以人工智能为线索，串起我们整个产品类别，所以数据对我们来说还是比较重要，我们对数据的收集也是先利用传统的算法，对现场进行部署，然后先用起来，然后产生大量的数据之后，再通过数据训练驱动设备的更加智能。数据采集会，因为每个产线会部署这个东西，我们可以通过卡奥斯这种平台，然够进行图片的上传，然后整个集团里面模型优化，再去反馈给当地端的设备，让它的模型更加的智能。然后5G上来之后，其实一些数据的采集可以更快速的形成边缘协同的方式，到云端进行图像处理的训练，训练完了以后模型再到本地端进行不许，这样数据产生更大的价值。我们实际上把数据也是分了几个类别，比如说三大类别，车测量类数据，防差，还有驱动性的数据进行清晰和标定，达到这个数据的很好使用。

王飞：吴总这边怎么理解数据的价值？

吴仑：其实就是说在工业互联网平台的基础之上，其实这个数据在里面是非常重要的。从AR这个角度来讲，除了在工业互联平台，还包括以前信息化系统产生数据本身，AR会产生一些特殊的数据，跟以前的数据形式不一样。不一样的地方主要是在于什么，在传统的数据可能是数字化的数据，虚拟化数据，AR是产生虚实融合数据。这个是什么概念？比如说远程人跟人交互过程之间，会实际场景当中去叠加虚拟信息，这个虚拟的信息跟实际的场景信息结合起来就变成一个虚实结合的数据。这个数据我们会通过AR的智能终端，AR眼镜或者其他设备也好，会把这个数据记录下来，推送到后台形成结构化，这个可以用成很好的培训教材，包括形成一定的知识沉淀，这是一部分。

另外一部分其实，AR的智能终端本身，就刚才说产生了一个虚实融合的数据。另外一个，AR智能终端本身实时获取三维场景的结构数据，这部分数据实际上跟以前三维建模的数据不一样的地方在哪，这数据是和人的交互行为是有关系，所以我们会把人的交互行为跟现场实时三维数据结合起来，结构化，放到后台上，最后为工厂提供更多的数据服务，跟已有的数据结合起来，这一块就是AR这边产生数据跟现在已有的系统不太一样的地方。

王飞：我刚才感觉孙总这边，我自己总结就是像工厂属性本身会发生变化，然后海研自动化这边本身这个数据会驱动我们技术本身的进步，然后吴总这边更想虚实结合的一个过程。

我看时间差不多，要不也请每位嘉宾用一句话展望一下未来的工业互联网的发展。

吴仑：工业互联网，未来一定是人机协同的一个工业互联网，人跟人，人跟设备，人跟数据形成一个有机的结合。AR在这里面起到关键性的作用，它会把人机交互这方面，会往前提升一大步，把整套系统，以人为中心，围绕这个人把整套系统交互往前去做很大的一种提高。

孙贺：我就是希望，后面工业，包括工业互联网的发展更加的以人为本，更加富有柔性化，更加富有弹性，谢谢。

苗振海：我觉得个工业智能制造里面，工业互联网可能要经过几个阶段。第一个我觉得就是最早讲的自动化，因为现在看到很多都还是人工操作作业的过程，之后变成智能化。智能化的过程产生大量的数据，再是数字化。整个演变的一个过程，当然我们也希望未来的世界里面，就像我们公司起的名字海自研，视觉无处不在，希望未来的世界更加美好，谢谢。

王飞：感谢，非常精彩的提炼，也希望海尔的三方打造的标杆项目也可以给工业互联网一些非常好的借鉴意义。也感谢三位的分享，感谢现场的聆听，圆桌论坛就到这里，谢谢。