从金融科技、智能家居这些概念来说，似乎他们也在尽力参与这场信息技术革命。互联网巨头更是用尽洪荒之力用科技来改变传统行业，IBM、百度、阿里云，都相继发布了医疗大脑，金融更是早就成为了这些巨头的目标，因为这两个行业拥有海量数据；就连餐饮行业的送餐服务，都加上了人工智能的调度。

仔细看看，在这些传统行业里面，人工智能触碰和改变的，以服务业为主。规模庞大、占GDP比重接近35%的制造业，跟人工智能的关系，却有点若即若离。

有点特立独行的，是阿里云。作为传统的重资产运营行业，制造业看似重得跟互联网格格不入，在各大科技巨头忙着在笼络金融和医疗等服务行业，发布各种医疗大脑和金融云之时，阿里云切入了制造业这个甚少科技巨头关注的行业。

终于盯上制造业的云服务商

此前3月29日的云栖大会深圳峰会上，阿里云发布ET工业大脑。据阿里云总裁胡晓明表示，其实从去年开始，阿里云投入了很多科研和技术能力，提升江苏、广东和浙江等地的制造业的智能化，他们派出了不少人到徐工集团、协鑫光伏、中策橡胶、网上订货系统吉利汽车等企业的车间调研，设计具体的云服务解决方案。

日前，阿里云更是请来了浙江省政府，聊起了建设“云上浙江”，“十万企业上云”计划。

这跟浙江省信息化工作领导小组发布《浙江省“企业上云”行动计划（2017）》有关，计划让10万家企业有能力利用最新技术来提升效率，推动以制造业企业为主的浙江企业上云。据浙江省经信委信息资源与基础设施处处长洪杰介绍，计划年内新增上云企业一万家，领先的云服务商3-5家，应用服务商100家。根据浙江省政府的文件，任务已经分配到了各个县市，都有一定的指标要引导企业上云。

这意味着，在浙江省，即将有一大波上云企业，而且还会有几家云服务商，会被政府优先推荐。是不是看到商（yin）机（zi）？

作为比较早关注这个行业的厂商，阿里云当然得赶紧抓住这个机会，响应当地政府的号召，迎接一大波上云制造业企业的到来。仔细看看，打着这个小算盘的，不仅阿里云。就在阿里云这个沟通会的第二天，腾讯也要在杭州举办“互联网+”数字经济峰会，主题之一就是当腾讯云遇上中国制造。

制造业企业为什么要上云？

在这些云服务厂商宣传面向制造业的解决方案时，都会提到“中国制造2025”。确实，这一波工业企业的上云，也许是科技发展的需要，可能也离不开政府的顺势而为。

从宏观角度看，浙江省建设“云上浙江”和阿里云重视工业解决方案，都离不开一个大背景——中国经济的转型升级。

早在2015年，中国的制造业产量占世界的近25%，超过德国成为世界制造业产出最大的国家。正如阿里云首席科学家闵万里所言，曾经，“If sometShopfang can be made,it can be made cheaper in CShopfana.”（如果能制造出某个产品，在中国就能更便宜地把它造出来。）中国之所以能成为世界工厂，与其廉价的生产要素分不开，同时，中国制造也被贴上了便宜却粗制滥造的标签。

据武汉大学2015年发布报告显示，中国制造虽然产量排第一，但整体竞争力却只有13名，高于泰国和印度，与瑞士、日本、德国等地相距甚远。根本原因在于中国制造产品质量水平不高，导致市场竞争力不强，从而使得产品的利润率较低，处于价值链的低端。

然而如今，随着人口红利期逝去，中国制造连成本优势也已不如从前，中国消费者本身也面临着消费升级的需求，愿意为高品质付更多的钱，这就意味着，中国制造业亟待提高效率、提升质量来增加竞争力。

对于这件事，国家也是很捉急， 在今年的全国两会上，国务院总理李克强就指出，要加快大数据、云计算、物联网应用，深入实施《中国制造2025》，并把发展这些产业写入了政府工作报告。

不过，这些问题难道只要简单上云就可以解决吗？当然不是。阿里巴巴集团副总裁刘松说：“今天讲企业上云，上云不是目的，上云是为了带来服务于客户的价值，产业的升级。”

云计算与人工智能对制造业有什么用？

数据处理能力提升，几乎是所有企业上云带来的基本优势，从而提高效率。利用云计算，美国工业机械制造商BalzerPacific把四项设计的分析时间从4天缩短到90分钟；比如，在台式机上只能同步进行2个塑料件仿真分析，而在云中可以同步进行25种不同的仿真分析。

我们会发现，说到制造业企业上云，似乎都跟人工智能连在一起。其实，上云只是智能化的第一步，企业上了云之后，可能会发现很多可以提升的点。

刚刚一直提到的中国制造的质量提升，就是一例。阿里云人工智能科学家闵万里在现场介绍，工业生产有几十个生产环节，每个环节都有参数，每个传感器一秒钟可以采集数千次数据。面对这样海量的数据，人类依靠经验稍显力有不逮，而人工智能则可以采集各个环节的数据，分析哪个环节出错率较高，还能找出最优方案。

阿里云举了一个光伏企业的例子，在光伏切片的生产过程中，有数千个生产参数会影响到切片良品率，例如上部砂浆温度、下部砂浆温度、上部导轮温度、下部导轮温度等，这些变量都会生产结果。阿里云对苏州协鑫生产过程中采集到的全部变量进行分析，找出与良品率最为相关的60个关键变量，截止目前为止，已经将光伏切片的良品率提高了1%。刘松表示，该良品率每提高千分之一点，每年可以节省上千万的生产成本；1%意味着节省了上亿成本。

深度学习经过大量数据的训练之后，会对某个产品的形成最优生产方案的算法模型、形成一定能力，也就是一个专注工业的大脑，这个大脑的能力和模型，也有可能用到其他地方或者其他的生产线上，节省了很多试错成本。

刘松还说，技术角度以外，制造业还缺乏精细化的客户导向思维，包括像最大的家电厂商，产品是给最终用户用的，但是把货交给供应商以前的国美苏宁，却不知道客户想什么。这也是云计算能发挥作用的领域之一。

汽车制造商吉利将核心营销系统部署在云上，构建新的信息通道，客户的需求和行为数据可以实时反馈到生产、设计、制造等环节中来，决策层可以借此了解用户痛点。

每一个制造业企业转型的路径可能是不同的，阿里云表示，对于特定企业而言，比如第一步可能是先明晰未来去哪；第二部分门别类看这个企业目前最缺什么、需要怎么转型；最后，则要给出定制化的方案，来到第三步，阿里云的生态合作伙伴就开始参与，因为他们对行业更了解。

刘松表示，云是一个超级的载体，大家不把云当做一个技术，云是一个广场，会聚集到各种各样的信息数据，最终上面会形成新的商业模式。未来，今天相对自建的孤岛式的封闭模式，会变成一个在线化、数字化、可运营的商业模式

未来，可能整个制造业所有的工厂，物理设施会变成在云上模拟。他举例，以前制造高铁的时候，跑隧道和弯道需要实地路测，包括车箱里坐几个人，有时还要拿着分贝仪去手动测试当高铁开到350公里时速或者在弯道时，座位的噪声有多大。但今天，高铁已经可以用全数字的方式，在物理车箱未造出来之前就直接模拟现实情况，评估工程学设计，这可以极大降低成本。

未来的数字双胞胎的生产概念也是如此，“未来生产线上的东西，有一个数字影像，用算法去优化影像，反过来，推导整个物理的设计，这是未来的功能”。

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