編者按：此文是根據華為技術有限公司產業戰略與政策部李力先生，在CIROS組委會主辦的2019中國國際機器人與智能制造發展高峰論壇暨2019“金手指獎”頒獎典禮上的演講，按照速記報告整理摘編而成。

  大會其他演講嘉賓的報告會陸續發布，敬請關注。

鮑莫爾成本病

  前面的領導專家講了很多觀點和我的差不多一樣，這一頁基本上就是無效的，前面都講過了，就不講了。這一頁，提出了一個名字，不知道大家聽沒聽過，叫做鮑莫爾成本病。社會里有些部門的工作效率很難提升，比如說這頁，這里是三個產業，一、二、三產，勞動力的遷移都是從第一、第二產業遷往第三產業，為什么呢？不是因為第三產業做的太好，而是太差了。其他兩個產業都在不斷改變他們的效率，節省他們的人手。但是服務行業沒辦法，比如說莫札特的小提琴四重奏，這個東西一百年前是四個人，今天還是四個人，永遠不可能改變效率，有造成了第三產業的效率提升不了。打開這個企業的話，里面這么多部門，實際上有類似。制造部門的效率比較難提升，我們看到這里有個統計數據，到2006年到頂峰之后，往后所有的勞動生產率都在下降，已經到了難以為繼的地步了。大家剛才已經講了很多了，說白了就是減人，最好工廠里沒有人，全是機器人。

  除了這個之外，還要做什么事情？我們傳統的工業，實際上制造就三件事情，一個是產品好，一個是體驗優，還有一個是成本低。但是對傳統的工業來講，同時做到這三點提升是不可能的，你提升了質量，成本一定往上升，這是沒有辦法的。但是隨著我們人工智能、5G、邊緣計算、物聯網、大數據全部上來以后，形成一個數字化平臺，那么企業運營模式轉移，能夠把支點往那邊挪，我覺得這是工業4.0最關鍵的價值。

  01 華為工廠案例

  下面講幾個案例。華為下面有三個工廠，一個是做智能手機的，一個是做通訊設備的，還有一個是做服務器的，我拿這一個來舉例。咱們智能手機這么小小的一個東西，里面集成了可能超過100個標準，你要符合很多的標準。有非常多的零部件，這么小的東西，任何一個零部件出現問題，它就不能動了，所以它的質量要求非常高。尤其是主板，主板的芯片、電池，這些東西裝上去以后，檢測非常頻繁。我們用自動視覺檢測儀這種設備來做，但是還是要靠肉眼。后來華為就把自己的A無疑用上去了，華為云集成了大量的數據，EI這個東西，實際上是在云上的一個人工智能平臺，其中就用到了視覺檢測。人的肉眼檢測要5分鐘，人會疲勞，眼睛會發酸，會看不準。通過替換以后，我們設備的成品率提高到了99.55%。測試員工作量下降了將近一半，這是半年以前的數據，所以人工智能AI算法不斷優化，這個數據一直在往上提升，這是第一個案例。

  02 石化盈科案例

  第二個案例，這是石化盈科，石化盈科是一家集成商和服務商，他是為這四家服務的，茂名石化、九江石化、鎮海煉化和燕山石化。eLTE是一種4G的技術，但是用的頻段不是運營商的頻段，而是非授權頻段。用這個東西在工廠里，實際上他做了兩件事，主要是針對停機。這個問題有兩個，一個是煉化的過程，原油、燃料、催化劑這些，整個流程工業中間的部分，要優化用量、動態調整，然后跟庫存和采購結合起來，保證中間不會斷掉。如果沒有監控的話，會出現質量問題。工業4.0最重要的場景，提前把有可能出現問題的設備更換，停工率就會降到最低。最后的結果就是勞動生產率提升10%。流程工業有個特點，它的數據化程度已經非常高了。他的先進控制投用率、生產數據自動化采集率達到90%，外排污染源自動監控率達到100%。這是流程工業的。

  03 廣東鑫航案例

  第三個是廣東鑫航，他是做服務的，他服務的對象就是模具廠。這個企業最大的問題就是刀具容易壞，設備突發故障導致工廠停工。也是在華為云+EI的平臺上，鑫航做了兩件事，一個是機床的遠程監控，第二個就是對刀具進行實時監控，提升加工質量及設備稼動率，設備稼動率提升30%。

  04 山港碼頭案例

  這也是一個非常典型的案例，這個故事可以給大家講講，洋山港碼頭是上海市未來做的大型碼頭，目標是形成全世界吞吐量最大的碼頭，現在好像還不是。這個碼頭還有一個非常大的特點，就是完全無人。完全是通過遠程控制所有的自動導航車，每個自動導航車大概200萬左右，挺貴的。我們最開始做的，第一期是做WiFi，用WiFi進行連接。但是發現幾個問題，WiFi的覆蓋率很小，要裝很多，這樣就導致要花很多錢。客戶就很不滿意，打了那么多樁子，成本還高。最糟糕的是大型貨船進港的時候，為了防止碰撞，會發雷達。他一發雷達，所有的WiFi全部癱瘓，后來我們就改了，我們就改成eLTE-U，用4G的技術。這樣就有幾個好處，一個是不受干擾，輪船的雷達干擾不到它，它自己可以調整。另外一個就是時延大幅度降低，原來WiFi要超過50毫秒。效率提升30%，人力降低70%。

  05 混合云案例

  這是一個混合云的案例。屬于大家專業的講云是一個什么東西，我打一個比方，為什么要用云，有什么好處？比方說打籃球，姚明兩米多的個子。姚明一上場，這個球隊很可能贏球，但是姚明如果受傷，那肯定輸球，就是因為這個人的作用太大。這時候可以進行替代，十個矮個子可以頂一個姚明，云帶來的最大的效果就是計算成本的大幅度降低。如果用私有云，成本不會很高。我們看到客戶的ERP、SCM這些產線系統是非常不放心放到云上去的。我們幾百年以前，錢都是存在自己家里的，現在都到銀行里了。大家為什么會擔心安全問題？數據也是這樣，存在自己的云里存在公有云里，某一天大家都會意識到，其實存在公有云里更安全。沒關系，這里會有一個心理上的轉換過程。

  混合云，我們增加了連接的汽車、電商、社交App等等從來沒有的應用，我們全部放到公有云中去，通過公有云的環境遷移化，讓15+子公司整體IT成本節省30%，這對我們工廠來講是一個很重要的使用平臺。你的數據一定是大幅度增長的，必須花很多錢到IT上存這些數據。

  06 威派格案例

  最后一個是威派格，他是做二次供水的系統集成商。他所用到的，一個典型案例就是（英文），云上稍微做了一點大數據分析的應用。做了一個開放邊緣計算的能力，實現百萬級設備云管理，而且邊緣計算的模塊支持幾乎所有的協議。威派格提供智聯供水設備，還有數據實時分析、供水SaaS云平臺應用服務，最后給客戶的效果非常好。故障時間降低60%，故障率降低70%，維護人力降低60%。

華為是平臺

  華為在這里面扮演的角色，想跟大家報告一下。我們在里面做的事情，我們是做平臺，我們做PaaS，PaaS就是我們的AI，把合作伙伴的應用連接起來。剛才有嘉賓在討論的時候，上午提到一個問題，ICT行業的人跟制造行業的人對話對不到一塊去，但是這個模式好像可以解決。剛才彭總曠視的做法實際上是比較典型的，他們是懂工業的，他們也懂新技術。華為這種專門做底層ICT技術的公司，我把底下東西做好就行了，有第三方服務商，他兩邊都懂的，為工廠服務。

  我們的平臺叫做FusionPlant，我們提供微服務，知道有這么一個平臺就好了。我們LaaS是LaaS+AI，再往下就是我們的連接，5G是后續的，這種技術我們都能通過無線的方式連接起來。然后是邊緣計算，邊緣計算以及芯片，這是邊緣計算的盒子，（英文）是我們物聯網的操作系統，終端的操作系統，這個操作系統已經開元了。還有AI芯片，等會兒我會介紹這個東西。這里給大家展示一下，華為的AI全棧全場景。這個比較復雜，大家看幾個關鍵。一個是昇騰310，這是一個華為的大殺器，專門為場景定制的一個芯片。普惠AI，我們發現在人工智能時代，所有的公司都說我有AI，我這里有AI，那里有AI，其實大家都知道，大部分是假的。可是他為什么要這樣做呢？因為在這個時代，剛才好像有位專家也說了，如果不提智能，連文章都發表不了。企業也是這樣，不講AI，企業做不下去。但是AI太貴了，能夠真正提供商用的AI芯片公司是屈指可數的，所以導致現在的AI芯片非常的貴。出貨量小，成本又降不下來。華為想做普惠AI，等會兒會介紹有一個模塊，我們不是說賣芯片給你，我給你全做好了，即插即用，基本上是一臺智能手機的價格，非常的便宜。

  幾乎讓完全不懂AI技術的人都可以用得起，這里還有一個大殺器，就是ModelArts，它就是一個應用開發平臺，大家一想開發程序，會覺得這個程序員挺高大上。ModelArts的開發方式，你只要會用鼠標就可以了。

  EI提供了優化算法、語音識別、圖象識別、實時處理和多維分析的單元。Atlas，我們還有一個芯片是910，今年年底才正式發售。這些模塊其實都很便宜，為什么會便宜呢？我們知道全世界做AI芯片，現在最領先的一個公司是美國的英偉達（音），他的人不多，所以接觸的客戶面非常有限，他們的困境就是說，他們的年銷售量是百萬級，對芯片來講，百萬級的出貨量是很低的出貨量。我們這個模塊做出來的時候，我們可以很容易的達到千萬級，千萬級是起步。現在的智能手機，原來那些芯片還是用的第三方的內核。智能手機是上億臺的出貨量，這樣一做，可以把我們達芬奇的架構成本大大降低。為什么我們能夠實現普惠的AI，就是因為靠量。我們華為人多，我們有十幾萬人，所以我們接觸的客戶面也比較寬，所以用起來量就大了。我的演講結束，謝謝！