领云物联徐国:从需求出发,AIoT才能切实为工业安全生产保驾护航丨镁客请讲

2019 年 4 月 30 日 镁客网

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图 | 领云物联CEO 徐国


在徐国看来,工业智能化并非易事,纸上谈兵终觉浅,沉入场景谈创新。

策划&撰写:Lynn

自2017年以来,随着消费互联网红利的消散与我国工业互联网利好政策的到来,工业互联网领域持续升温,后在机器人、大数据、人工智能等技术发展的拉升下,2018年下半年工业互联网热潮终汹涌起来,众多科技公司涌向了能源、制造、环保等工业领域。

易见的是,在驶向工业互联网未来的路上,应用与架构设计融合的高难度就已经让很多人“搁浅”。就这样的话题,我们采访了安徽领云物联科技有限公司(LINCOOS,下文简称“领云物联”)CEO徐国。

从需求出发,贴合用户做解决方案

由HRG(合肥)国际创新研究院孵化,领云物联成立之初专注的就是工业领域,而技术出身的徐国也十分直率,推门落座后他就开门见山地表达了自己的想法,“我希望今天能够更偏向实际案例去探讨。”

作为工业互联网领域的“前线老兵”,徐国在访谈伊始抛出的这句话其实已经给出了今天议题的答案:想要做好工业领域的智能化解决方案,必须从实际需求出发。

徐国解释说,“工业的应用来自于实际需求,物联网、AI等技术其实都是工具,真正解决用户的需求才能推动这个行业发展,这也是我更想要探讨实际案例的原因。”

作为行业内初创公司大军中的一员,领云物联有着一支年轻的队伍,其中80%以上持985/211硕士学历,但他们都有着丰富的工作经验。这一点则要归功于徐国,“我不会让他们整天坐在办公室,经常去工厂深入场景是我们公司每一位员工的必修课。”

重视场景,这样的效果是显而易见的。经过不到两年的努力,领云物联已经与国内外10多家企业达成业务深度合作,其机器人云诊断、工业安全生产等解决方案也陆续落地新加坡、苏州、安庆等地。

“离炮火最近的地方才是真正的战场”

其实,在做技术研究的过程中,因为深入场景,领云物联的方向有过一次小的调整。也正是这样的调整之后,徐国才意识到,应用场景中的刚需并不都是那些看起来核心而明显的方向,还有一些易被忽视但却也并不容易处理的细微之处。

“一开始,我们做机器人云诊断方向,并且参与了国家科技部智能机器人重大专项,但是后来深入到工业场景中,我们才发现工厂不仅关心机器人、数控机床等重要设备的健康,还有人员监管和环境感知。”

如徐国所言,随着工厂在机器人布设上的成熟应用,机器人的设备健康、能耗环保、安全生产等需求逐渐衍生,因此它们都是亟待解决的问题。了解到这一层需求,徐国在自己的技术研发基础上面向应用做了调整,他提出了AIoT+工业安全生产解决方案,通过人员-环境-设备(Human-Environment-Device,简称HED)立体感知与智能辅助决策平台,帮工厂做智能化安全生产管理,而这样的调整也让他的新方案更加周全而贴合需求。

图 |  领云物联工业安全生产智慧监测平台

“很多人都小看了这些事情,包括我们最开始也是如此。但在真正去做之后,我们发现装个水表都是一件很费劲的事情。”

他解释说,“因为安装过程需要考虑到水质成分、是否满管、酸碱度、污染物大小等因素,所以安装智能水表就变得需要行业经验。”这也让他颇有感触,“离炮火最近的地方才是真正的战场,纸上谈兵并无大用。”

提炼真正有效的大数据,方能走向智能

现如今,在不断的试错和积累之后,立足合肥,徐国已经为周边包括安庆、苏州等地在内的多家工厂做了智能升级,团队也有了自己的厚厚一本“实战经验指南”。

确实,在这场理论与现实的博弈中,研究人员想要用好AI技术并非易事。对于做数据采集和智能分析的他们来说,总会被现实中很多看似简单的场景“虚晃一下”,而这都是需要避免的坑。

图 | 领云物联解决方案应用场景

没有这些源于场景的知识,企业如果盲目去做,就可能会面临比较大的损失。比如你订购了几百台流量计,去装的过程中发现由于不满管数据不准,这几百台设备怎么办?如果不用将损失很大;即便选对了流量计,不同点位的数据信号强度不一样,也会影响丢包率,这些都是让人焦头烂额却不得不去解决的事。

在徐国看来,只有这些细小的点点滴滴才是真正需要注意的行业知识,而正是因为有这些经验,技术与场景才得以恰当地融合在一起,也才能提炼出真正有用的行业数据。

“客户有提到过,在他们遇到过的产品中,还是我们的解决方案好用。”对于徐国而言,“好用”一词胜过千万嘉奖,而这自然归功于团队在场景中的千锤百炼。

最后

智能化远非一件轻松就可以达成的事情,它需要无数工程师投入到现实场景中,不厌其烦去反复尝试,打通线下与线上,以实现最终的“数据沉淀”。

带领团队走向场景创新,徐国的本意正是如此,“很多人把装摄像头理解为场景的智能化提升,但是我们认为真正的智能是一定要加入人工智能、大数据分析的元素。无论是工业领域,还是其他行业,分析这些海量数据才会进入真正的智能时代。”

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