2022年3月30日
，世界經濟論壇公布了第8批全球“燈塔工廠”名單
，新加入了美的集團、海爾智家以及京東方等13家公司的工廠，也使得中國智能製造“領路人”達到了37家。

　　這些企業分布在汽車、家用電器、鋼鐵製品、醫療設備、製藥、工業設備等多個領域
，在業務流程、管理係統、運營係統以及供應鏈管理等方麵，深度融合運用數字化技術、係統集成技術、智能製造裝備和工業互聯網技術，大幅提高了勞動生產率、減少了質量缺陷、縮短了交貨周期、提升了客戶滿意度。

　　比如，京東方通過構建全自動生產係統，廣泛采用人工智能和先進分析技術，福州生產線單位成本降低34%，整體產量增長30%
；通過搭建AI驅動的能源管理係統
，產線單位電耗大幅下降39%
，單位水耗下降27%。

　　他們在智能製造領域的成功探索經驗
，正在啟迪著越來越多的後行者。

　　一、智造實踐

，從頂層設計到具體實施

　　yizhinenghuashuipingtishengzhizaoyedejingzhengli

，dazaoxinyilunchanyebiangezhongdeguojiashili
，bingyingduidangxiaqihoubianhuaherenkoulaolinghuadeshidaitiaozhan，yijingchengweishijiegeguozaixinyilungongyegemingzhongdeshiceyaodianzhiyi。

　　作為製造強國建設的主攻方向

，智能製造關乎我國未來製造業的全球地位，對構建新發展格局，建設數字中國更具有重要意義。

　　從十八大報告提出“用信息化和工業化兩化深度融合來引領和帶動整個製造業的發展，把智能製造作為兩化深度融合的主攻方向”，到《中國製造2025》提出“2025年，製造業重點領域全麵實現智能化
，試點示範項目運營成本降低50%
，產品生產周期縮短50%，不良品率降低50%”，再到《“十四五”智能製造發展規劃》提出“緊扣智能特征，以工藝、裝備為核心，以數據為基礎
，依托製造單元、車間、工廠、供應鏈等載體，構建虛實融合、知識驅動

、動態優化、安全高效
、綠色低碳的智能製造係統，推動製造業實現數字化轉型
、網絡化協同、智能化變革”，從頂層設計到具體實施做了全麵部署。

　　在政策支持
、技術發展和市場需求推動下，5G、大數據、雲計算
、人工智能向製造業加速融合滲透，特別是鋼鐵
、汽車、裝備、電子、石化等工業行業領域，融合創新、交叉創新不斷深化，推動了製造企業在瑕疵檢測、精密加工、時序預測、園區管理等方麵的績效提升。

　　工信部數據顯示，在供給能力方麵
，智能製造裝備國內市場滿足率超過50%。在推廣應用成效上，試點示範項目生產效率平均提高45%，產品研製周期平均縮短35%，產品不良品率平均降低35%，離散型智能製造
、流程型智能製造、網絡協同製造、大規模個性化定製、遠程運維服務等新模式新業態不斷湧現。

　　在企業端
，電池工廠中首個獲評全球“燈塔工廠”的寧德時代
，瞄準了電池生產中瑕疵檢測的“實時性”和“準確性”兩個關鍵需求，在大數據分析和人工智能算法的支持下
，將產品缺陷率從PPM（百萬分之一）級別降低到PPB（十億分之一）級別。

　　這些“燈塔工廠”ruciqiangdadejingzhenglizhiben
，yishiqikandejiandexionghoujishuyanfaheshengchannengli，ershizhichengzhinengzhizaodeqiangdaxinxihuaxitong。zheyangdexinxihuaxitong，kekuaisujingzhundicaijiyuanzichanxiandeshishishuju，xingchengkongzhi、管理和分析能力，進而實現生產
、質量
、批次、追溯等一係列的管理功能。

　　作為“燈塔工廠”的代表之一，寧德時代是如何基於自身的業務需求，建立起強大的信息化係統，引領智能製造時代之潮的呢
？

　　二、找準突破點：AI“進廠”實現量質雙升

　　隨著機器視覺及物聯網等技術的蓬勃發展，走在時代前列的製造業企業正在以既有的IT 架構為基礎，結合前沿科技，通過拓展方案打造智能工廠。

　　在2021第五屆全球智能工業大會上
，香港中文大學終身教授、國際電氣與電子工程師協會會士、思謀科技董事長/創始人賈佳亞教授說，智能製造的核心在於“智能”：智能並不是簡單的自動化，智能是要讓製造擁有“大腦”和讓大腦決策的各種神經係統，隻有擁有了聰明的“大腦”
，才能最大化發揮自動化“手臂”的作用——而AI正是讓製造擁有會思考的工業機器設備的核心因素。

　　智能分揀、智能故障預測、AI表麵缺陷檢測乃至智能化品控、時序預測………. 這些應用彰顯了AI在製造業的不同階段和領域中發揮的關鍵作用，因此也成了近幾年智能製造落地最為典型的案例。

　　以前述企業——寧德時代來說，其基於全球市場需求持續增長而來的產能和質量提升的訴求

，催發了AI 動dong力li電dian池chi缺que陷xian檢jian測ce解jie決jue方fang案an的de需xu求qiu。這zhe樣yang的de解jie決jue方fang案an既ji要yao能neng滿man足zu總zong部bu逐zhu層ceng管guan控kong的de要yao求qiu，還hai需xu要yao具ju備bei更geng高gao效xiao的de實shi時shi缺que陷xian檢jian測ce能neng力li，即ji在zai圖tu像xiang處chu理li速su度du上shang實shi現xian單dan工gong序xu 400FPS 以上且達到零漏檢的目標。

　　xiacijianceshiyixianggaodujingxi
，qiejiaoweihaoshidegongcheng。chuantongderengongxiacijiancefangshibujinsudumanqiezhunquedujiaocha，erchuantongshuzituxiangchulijishufanhuanenglicha

，xuyaogenjumeigejitaijinxingcanshushipeiqieyufengongchangjizongbutuojie，quefazhengtibushuguankongnengli，chulinenglibunengyuchixuzengchangdeshichangxuqiuxiangpipei。

　　“當寧德時代與英特爾交流這樣的困惑時，他們明確提出兩個需求

，一是通過抓取到不同生產線上的圖片、以實時的圖像數據分析做到電池生產時的產品缺陷檢測，二是希望英特爾協助他們建立一套統一的AI平台
，能夠把缺陷檢測的實時性和精準度做到更高。”英特爾公司中國區行業解決方案事業部客戶主管吳之晶這樣說道。

　　zaicizhiqian
，ningdeshidaiyizaidianchichanpinzhizaogongchangdemeiyitiaodianchishengchanxianshangdoubushuleduogeshexiangtou
，meimiaozhongjikechanshengshubaizhangtupian
，eryigechangquzhishaoyoushijitiaoshengchanxian
，suoyiyigechangqumeiyimiaojiuyoujiqianzhangshenzhishangwanzhangtupianchansheng。yinci
，ningdeshidaijixudaoruyitaojishufangan，laiduishangshuhailiangtupianjinxingshishifenxihechuli，yipanduanshengchanguochengzhongshifouyouchanpinquexian，congerjiejuezhiliangkongzhishangdexingyenanti。

　　幾經考察

，寧德時代選擇了導入集成AI加速能力的新一代英特爾® 至強® 可擴展平台產品組合
，構建起了一套橫跨“雲-邊-端”
，融合計算機視覺（CV）、深度學習（DL）和機器學習（ML）技術的 AI 電池缺陷檢測方案。

　　工業視覺平台是這個全新 AI 缺陷檢測解決方案的核心係統，其以集群形式來搭建， “雲平台”在寧德時代總部，“邊緣”係統設立在分工廠，“終端”設立在生產線，不僅便於統一管控，還可以通過分布式部署來減緩處理壓力。

　　但分布式推理經常會遭遇銜接不暢的問題。為解決這個問題，寧德時代的選擇是，以統一的大數據分析及 AI 平台來應對
，同時選用了麵向英特爾® 架構優化的 PyTorch深度學習框架進行 AI 處理，以及英特爾開源的OpenVINO™ 工具套件來進一步加速 AI 推理性能。

　　 正所謂好馬配好鞍，先進的 AI 軟件優化技術及工具，也需要搭配一流的硬件基礎設施才能發揮出最大價值——寧德時代在英特爾的支持下，在 “端” 處采用了英特爾® 酷睿™ i5/i7 係列處理器，來構建工業視覺平台係統

；在 “邊緣” 推理模塊及 “雲” 中心的訓練模塊，導入英特爾® 至強® 可擴展平台，來為更複雜的訓練和推理，以及總部的統一數據管理提供更強的算力和存儲支持。

　　此外，英特爾還針對寧德時代 “CV+DL+ML”混合模式的創新型缺陷檢測方案，在其選用模型、訓練方法、數據標注及模型調優等方麵提供了全麵支持，使基於 AI 技術的缺陷檢測方案進一步提升了訓練準確率，並使檢測準確率和瑕疵找回率都超過了99%。

　　盡管這些成果已足以支撐寧德時代在業界的標杆地位，但是AI為其帶來的優勢遠不僅於此。吳之晶表示：“以往我們分享寧德時代的AIanli，gengduoshicongjiancezhunquedudejiaoduhetigaolianglvdejiaodulaishuo。qishi，tongguoduanbianyundequanfangweisuanlibushu，ningdekeyiduishengchanguochengzhongmeigexiweihuanjiejinxingjishidejiance
，congerkeyifaxianhenduoyiqianhushide，kenengzaochenganquanshigudeyinhuan。yinciningdeshidaikeyizaitishengliangpinlvdetongshi
，hegepindepinzhiyededaohendafududetisheng，shidetongguojiancededianchibiandegenganquan、更可靠。很多車廠評估後，強烈要求寧德加大AI檢測的部署力度，並表示以後會隻考慮采購AI檢測後的電池產品。這對寧德來說雖然是甜蜜的煩惱，但也同時證明了AI檢測的價值。”

　　如果說
，表麵瑕疵檢測還多是聚焦於外觀的智能視覺篩選的話，京東方進一步歸因且從根源上進行品控，則彰顯了AI加持下的智能製造的進一步深入。

　　基ji於yu雲yun邊bian協xie同tong新xin架jia構gou的de大da數shu據ju不bu良liang根gen因yin分fen析xi係xi統tong，京jing東dong方fang打da造zao了le全quan新xin的de智zhi能neng化hua品pin控kong解jie決jue方fang案an
，大da幅fu提ti升sheng了le產chan線xian效xiao率lv並bing降jiang低di了le損sun耗hao，帶dai來lai了le56% 的效率提升。同時，基於工業互聯網的供應鏈協同係統，產線的準備和協調時間從 24小時縮短到了 1 小時。

　　“利用邊緣計算和雲邊協同
，讓我們工業互聯網解決方案中的數據預處理、瑕xia疵ci檢jian測ce和he不bu良liang品pin管guan控kong等deng應ying用yong在zai生sheng產chan一yi線xian的de降jiang本ben增zeng效xiao中zhong發fa揮hui了le更geng大da作zuo用yong，也ye為wei我wo們men快kuai速su從cong疫yi情qing中zhong恢hui複fu產chan能neng提ti供gong了le強qiang有you力li的de支zhi撐cheng。這zhe其qi中zhong，來lai自zi英ying特te爾er的de高gao性xing能neng處chu理li器qi平ping台tai和he軟ruan件jian加jia速su庫ku，為wei新xin方fang案an、新應用的部署和運行提供了可靠的支持，欣喜於智能化方案帶來的巨大收益。”京東方智能工廠解決方案技術專家李昭月如是說。

　　而基於時序數據的智能化預測方案的引入，則是通過關鍵數據的采集以及變化，從另一角度實現了生產精度的提升和產能的優化。

　　傳統上，電力企業會根據曆史資料以及人工經驗進行功率預測，但往往準確率低、波動性大。

　　基於英特爾® 至強® 可擴展處理器和英特爾開發、開源的統一大數據分析和 AI 平台——BigDL
，金風慧能在雲端搭建了多模型組合的新能源智能功率預測方案

，不僅可根據需要形成多種棤型組合方法，且能不斷用邊（氣象站點）和雲（氣象網絡）的最新氣象數據對子模型不斷進行訓練，以快速的迭代能力提升預測係統的準確率。

　　金風慧能在全國多個光伏測試場站的實地測試結果表明，新方案在預測準確率上超越了原有方案的59%，達到了 79.41%，可幫助場站有效減少棄風和棄光率，從而顯著降本增效。

　　而er且qie更geng重zhong要yao的de是shi，方fang案an還hai可ke以yi通tong過guo調tiao度du係xi統tong合he理li調tiao整zheng和he優you化hua下xia一yi步bu發fa電dian計ji劃hua，有you效xiao改gai善shan電dian網wang調tiao峰feng能neng力li
，以yi及ji提ti升sheng整zheng個ge電dian力li供gong應ying鏈lian的de穩wen定ding和he安an全quan水shui平ping。

　　從瑕疵檢測到不良根因分析，再到對新能源功率的預測，企業對於智造的理解與應用步步深入。此外精密加工
、園區智能管理、企業智能管理決策……..類似這樣的IT（Information Technology，信息技術）與 OT（Operation Technology，操作技術）深度融合下的智能應用場景也越來越多，不少企業開始由此生發成自己的競爭優勢
，並逐步邁向多樣化、定製化、柔性化的生產，推動製造業走向智能化的全麵變革。

　　三、創新從點到麵：打通智造全流程

　　走向智能化的全麵變革，意味著企業要實現製造全流程的智能化，這可分為三個層次
，在管理決策層
，把與生產計劃、物流

、能耗和經營管理相關的ERP、SCM、CRM等係統以及與產品設計技術相關的PLM係統放在一起並與服務互聯網緊密相聯。

　　在生產管理層，以智能工廠為核心，通過信息物理係統實現生產設備和生產線的控製
、調度

、優化等相關功能。從智能物料供應，到智能產品的產出，貫通整個產品生命周期。在生產操作層，通過物聯網技術，完成各種傳感、控製、執行任務，實現智能製造，從而實現“超級透明、超級柔性和超級智慧”的全流程智能製造。

　　全流程智造，這意味著企業數據量的持續爆發
，數據類型的日益多元
，數據統一管理平台建構的迫切

，就需要利用數據湖、工業互聯網等方案覆蓋、連通廣泛的數據源，為敏捷處理數據、提升洞察力提供現實技術實現路徑。

　　通過數據湖，可以對任意類型數據進行存取

、處理
、分析、chuanshujiyongyujiqixuexisuanfa，yihuodeyuqiyeyunxingxiangguandedongchali，wajuechuhenduozhiqiansuobujubeidenengli
，goujianshujuhudecelvejiujinyibuchengweiqiyewanshanIT基礎設施的必選項，從而實現數據在產業上下遊以及企業內部的全流程打通，推動智能製造實現從點到麵的產業串聯。

　　“數據湖已經成為企業數據應用創新的標配。”阿裏巴巴集團副總裁，阿裏雲計算平台事業部負責人賈揚清就提出如此建議。

　　前文所述的寧德時代也深諳數據對智能化生產運營的關鍵作用
，為變革以往工廠營銷
、研發
、供(gong)應(ying)等(deng)每(mei)個(ge)部(bu)門(men)獨(du)立(li)進(jin)行(xing)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)的(de)模(mo)式(shi)，正(zheng)在(zai)探(tan)索(suo)如(ru)何(he)基(ji)於(yu)開(kai)放(fang)架(jia)構(gou)的(de)數(shu)據(ju)湖(hu)方(fang)案(an)來(lai)構(gou)建(jian)數(shu)據(ju)中(zhong)台(tai)，從(cong)而(er)更(geng)加(jia)廣(guang)泛(fan)和(he)高(gao)效(xiao)地(di)采(cai)集(ji)和(he)積(ji)累(lei)產(chan)線(xian)上(shang)的(de)實(shi)時(shi)數(shu)據(ju)
，並(bing)打(da)破(po)傳(chuan)統(tong)豎(shu)井(jing)架(jia)構(gou)造(zao)成(cheng)的(de)數(shu)據(ju)孤(gu)島(dao)，讓(rang)各(ge)產(chan)線(xian)、各部門的分散數據全麵聯結，實現互通互用
，以更好地滿足不同部門不同數據科學家的需求
，也為建設更絢爛、更現代化的數字孿生工廠提供全方位的底層資源
，也就是數據基礎。

　　此外，它也期待繼續引入新一代的基於英特爾® 架構平台
，如至強® 可擴展處理器和傲騰™ 持久內存產品組合

，來優化數據中台的運行速度，以進一步增強數據分析和決策支持能力。

　　與此類似，在京東方依托其工業互聯網架構
，利用人工智能和大數據等技術，尤其是采用英特爾® 至強® 可擴展處理器
、OpenVINO™ 工具套件在內的一係列具備出色計算和 AI 加速能力的軟硬件產品和技術，構建雲邊協調能力，高效銜接產業鏈上下遊，采集、處理和智能分析生產數據
，實現生產經營中圍繞人、機

、物等關鍵環節的互聯互通，並通過對整個生產鏈條中各項數據進行分析和智能決策，然後再不斷優化生產環節，讓每一次生產都能健康
、低耗、高效地進行
，也為其應對突如其來的疫情，快速恢複產能提供強有力的支撐。

　　這為其他製造業同行利用數字化、智能化方案靈活應對市場迅速變化等帶來的不確定性
，以及提升產能和品質等需求提供了一份頗具價值的參考樣例。

　　四、智造普及：後行者如何破局？

　　“燈塔工廠”們men借jie助zhu創chuang新xin技ji術shu在zai智zhi能neng製zhi造zao之zhi路lu上shang日ri益yi深shen入ru，以yi驚jing人ren速su度du向xiang前qian演yan進jin，對dui於yu傳chuan統tong企qi業ye尤you其qi是shi中zhong小xiao企qi業ye來lai說shuo，他ta們men的de經jing驗yan有you何he複fu用yong之zhi處chu


？這zhe些xie中zhong小xiao企qi業ye又you該gai如ru何he構gou建jian起qi適shi宜yi的de基ji礎chu設she施shi，來lai支zhi持chi數shu據ju處chu理li、即時性更高的數據分析，且能降低基礎設施的整體TCO
？

　　對此，英特爾公司市場營銷集團副總裁兼中國區行業解決方案部總經理梁雅莉建議：“首shou先xian是shi要yao在zai戰zhan略lve層ceng麵mian要yao審shen視shi大da局ju，要yao深shen化hua信xin息xi化hua思si維wei，不bu要yao僅jin僅jin把ba數shu字zi化hua和he智zhi能neng化hua的de平ping台tai或huo技ji術shu當dang作zuo一yi種zhong手shou段duan或huo工gong具ju

，來lai對dui現xian有you業ye務wu進jin行xing錦jin上shang添tian花hua或huo鋪pu助zhu式shi的de改gai造zao，而er是shi要yao從cong數shu智zhi化hua提ti供gong的de能neng力li和he機ji遇yu的de視shi角jiao，來lai重zhong新xin思si考kao和he規gui劃hua發fa展zhan方fang向xiang或huo重zhong心xin。其qi次ci是shi要yao在zai執zhi行xing或huo實shi踐jian中zhong要yao有you切qie實shi可ke行xing的de計ji劃hua，要yao建jian立li好hao數shu字zi化hua轉zhuan型xing的de基ji礎chu
，特te別bie是shiIT基礎設施的建設。業務上可以從自身最具創新性和競爭力的核心產品、服務或業務出發，從內向外逐層展開。打通基礎設施、數據和應用資源。同時，將這種數智化的轉型和升級突破企業自身的業務邊界，來覆蓋到上下遊的合作夥伴。”她表示：“隻有這樣才能夠盡可能降低新技術、新用戶開發和部署所用的物力
、人力和時間，且在實踐後盡早獲得一些實際的收益
，從而實現可持續的演進。”

　　談到與這一策略相匹配的技術路徑，她認為這也應該采取一種步步為營的做法：“不要輕易去推翻過去在技術、數shu據ju和he應ying用yong的de積ji累lei
，尤you其qi是shi一yi下xia子zi就jiu切qie換huan到dao自zi己ji特te別bie不bu熟shu悉xi，且qie沒mei有you足zu夠gou技ji術shu力li量liang去qu支zhi持chi的de新xin架jia構gou或huo新xin平ping台tai上shang，而er是shi要yao充chong分fen利li用yong現xian有you平ping台tai的de技ji術shu和he應ying用yong的de潛qian力li
，再zai漸jian進jin式shi地di構gou建jian基ji於yu新xin技ji術shu
、新平台和新架構的基礎設施和應用。”

　　“燈塔工廠”們的探索之路，其實就是這種“大膽想象、小心實踐
、漸進創新、步步為營”策略的寫照。他們以工業互聯網
、大數據
、人工智能等技術為新動能，從點到麵鋪開，來穩步推進業務變革和流程再造

，為製造業通過數智化轉型降本增效書寫了“範本”。

　　在這一進程中，無論是諸多“燈塔工廠”的實踐經驗還是業界專家的建議，無一不在透露著英特爾® 架構開放平台對於製造業領域的企業
，尤其是中小企業在依托智能技術加速轉型過程中的重要性。

　　這很大程度上是由於其能更好地兼顧通用計算與專用加速的創新趨勢，特別是在通用計算方麵的長期投入，使得基於英特爾® 架構的平台與新興的、專攻不同特定應用加速的芯片及架構相比，在滿足既有IT應(ying)用(yong)需(xu)求(qiu)，並(bing)同(tong)步(bu)推(tui)動(dong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)落(luo)地(di)層(ceng)麵(mian)
，對(dui)於(yu)人(ren)才(cai)和(he)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)更(geng)新(xin)的(de)需(xu)求(qiu)更(geng)少(shao)
，利(li)於(yu)傳(chuan)統(tong)行(xing)業(ye)，特(te)別(bie)是(shi)其(qi)中(zhong)的(de)中(zhong)小(xiao)企(qi)業(ye)以(yi)較(jiao)低(di)的(de)成(cheng)本(ben)和(he)更(geng)快(kuai)的(de)速(su)度(du)去(qu)複(fu)刻(ke)行(xing)業(ye)內(nei)實(shi)踐(jian)成(cheng)功(gong)的(de)方(fang)案(an)，從(cong)而(er)能(neng)幫(bang)助(zhu)他(ta)們(men)緊(jin)跟(gen)全(quan)行(xing)業(ye) “智造”進度
，同時實現由點到麵的宏觀戰略，共同擁抱數智化潮流，為建設數字中國提供增效。