安防廠商在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的機遇和挑戰(zhàn)
引言
傳統(tǒng)的安防市場已經(jīng)逐漸接近業(yè)務(wù)成長天花板,因此安防廠商們都在不斷試圖尋找新的業(yè)務(wù)突破。而隨著5G通信技術(shù)、AI人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)、IOT技術(shù)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展,不僅為安防廠商們提供了新業(yè)務(wù)發(fā)展的基礎(chǔ)技術(shù)支撐,同時也打開了更大的業(yè)務(wù)想象空間。通過新一代信息技術(shù),傳統(tǒng)的安防廠商可以借助自身積累的技術(shù)優(yōu)勢以及行業(yè)經(jīng)驗,打破業(yè)務(wù)領(lǐng)域邊界實現(xiàn)新的業(yè)務(wù)增長,從而逐漸進(jìn)入所謂的泛安防時代。但是泛安防時代就是安防廠商的業(yè)務(wù)終局嗎?顯然不是,在慕楓看來,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型才是AIOT發(fā)揮業(yè)務(wù)智能化價值的黃金賽道,也是傳統(tǒng)安防廠商實現(xiàn)去安防化,脫胎進(jìn)化為AIOT巨頭廠商的業(yè)務(wù)落腳點。那么對于傳統(tǒng)安防廠商來說,AIOT到底應(yīng)該怎樣和企業(yè)數(shù)字化相結(jié)合才能助力中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?很多公司都看到了AIOT是未來十年重要的戰(zhàn)略發(fā)展機遇,那么傳統(tǒng)安防廠商應(yīng)該怎樣做才能在未來激烈的市場競爭中保有優(yōu)勢,去安防化之后成為AIOT頭部公司?本文將逐一進(jìn)行分析并提供可能的解法。
為什么IOT要結(jié)合AI
在回答上文問題之前,我們得先搞清楚為什么IOT需要結(jié)合AI才能真正實現(xiàn)業(yè)務(wù)突破,因為只有理解了背后基礎(chǔ)技術(shù)融合的底層邏輯,我們才能真正把脈技術(shù)發(fā)展推進(jìn)業(yè)務(wù)突破的必然趨勢。
無論是移動互聯(lián)網(wǎng)或者IOT物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展都離不開背后基礎(chǔ)支撐技術(shù)的進(jìn)步。4G通信技術(shù)的發(fā)展,使得智能手機完成了億級別人與人之間的互聯(lián)互通,其本質(zhì)是實現(xiàn)了人的在線化。而到了5G時代,由于通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,為實現(xiàn)萬億級別物與物之間的連接提供了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ),因此實際上IOT的本質(zhì)是實現(xiàn)了物的在線化。
IOT技術(shù)解決了萬物互聯(lián)在線的問題,將物理世界的萬物映射到數(shù)字世界中,由實向虛,通過各種傳感器技術(shù)、射頻識別技術(shù)、空間位置技術(shù)等等實現(xiàn)光、電、熱、視頻、紅外、位置等信息的采集,從而實現(xiàn)物物信息的數(shù)字化感知。簡單理解就是IOT設(shè)備相當(dāng)于人的眼、鼻、耳以及皮膚等組織,用于感知外界環(huán)境的畫面、氣味、聲音、溫度、濕度等信息。
但無論對于To C用戶還是To B用戶,萬物在線以及信息感知只是實現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化價值萬里長征的第一步,并不是最終目的。用戶們更加關(guān)心萬物在線之后能產(chǎn)生怎樣的實際業(yè)務(wù)價值,能不能幫助降低公司運營成本,能不能提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率,能不能增強公司產(chǎn)品的競爭力,能不能為自身客戶帶來更加智能化的用戶體驗,這些問題才是企業(yè)真正關(guān)心的,因此設(shè)備在線后的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用才是發(fā)揮IOT業(yè)務(wù)潛力的落地路徑。
當(dāng)萬億規(guī)模的設(shè)備數(shù)據(jù)在線后必定會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),因此對于海量數(shù)據(jù)的處理、分析、預(yù)測以及沉淀才是真正發(fā)揮設(shè)備在線后智能化價值的正確方向,而大數(shù)據(jù)技術(shù)、AI人工智能技術(shù)天然需要海量數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)輸入喂養(yǎng)。AI人工智能技術(shù)在不同應(yīng)用場景之下,通過對不同設(shè)備在線后的各類歷史數(shù)據(jù)以及實時數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,最終能夠沉淀出不同應(yīng)用場景下的AI訓(xùn)練模型,通過這些AI訓(xùn)練模型可以指導(dǎo)公司排產(chǎn)、為公司產(chǎn)品打造更加個性化的、智能化的服務(wù),從而不斷提升產(chǎn)品的核心競爭力。
AIoT即為AI+IOT,指的是將人工智能技術(shù)(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IOT)技術(shù)相結(jié)合,同時在具體業(yè)務(wù)場景中進(jìn)行落地應(yīng)用,最終實現(xiàn)AI+IOT 1+1遠(yuǎn)大于2的業(yè)務(wù)效果。因此如果把AIOT比作為一個人的話,IOT就像相當(dāng)于人的鼻、眼、耳、皮膚等,用于持續(xù)感受外界信息,而AI人工智能技術(shù)就相當(dāng)于人的大腦,用于處理信息以及做出決策。同時從IOT技術(shù)以及AI技術(shù)的融合發(fā)展中,我們可以看得出來出無論是C端用戶還是B端用戶,都存在日益增長的數(shù)字化以及智能化產(chǎn)品需求。因此我們要以對待To C用戶的心態(tài)來對待To B用戶,在AIOT領(lǐng)域,能否為客戶帶來業(yè)務(wù)體驗質(zhì)變,是實現(xiàn)產(chǎn)品智能化價值最大化的關(guān)鍵。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型機遇
在搞清楚了IOT技術(shù)與AI人工智能技術(shù)進(jìn)行深度融合的底層邏輯之后,我們需要思考通過什么樣的業(yè)務(wù)場景來進(jìn)行AIOT實際落地,或者說它能解決未來什么樣的社會變革問題。因為AIOT的本質(zhì)只是技術(shù)手段或者工具,那么誰能使用這個工具解決未來10年社會生產(chǎn)力變革出現(xiàn)的各種問題,誰就能把握住未來業(yè)績持續(xù)增長的主動權(quán)。在筆者看來,全國范圍的工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及服務(wù)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是AIOT進(jìn)行落地的最佳業(yè)務(wù)場景。
什么是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
到底什么是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呢?所謂企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,就是企業(yè)運用數(shù)字化解決方案,借助于IOT、大數(shù)據(jù)、云計算以及AI人工智能等新一代信息技術(shù),與企業(yè)自身管理、業(yè)務(wù)運營、產(chǎn)品研發(fā)、產(chǎn)品生產(chǎn)等經(jīng)營活動進(jìn)行深度融合,從而提升自身工業(yè)能力,創(chuàng)造智能化增量價值,以達(dá)到降低企業(yè)運營成本、為客戶創(chuàng)造智能化用戶體驗以及不斷提升自身產(chǎn)品核心競爭力的目的。
當(dāng)前全國服務(wù)業(yè)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等都處在深度數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程當(dāng)中,而中國作為擁有全世界最完整工業(yè)體系的國家,這其中蘊含的市場體量以及掘金機會自然不言而喻,因此企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在未來也必定是各大科技公司兵家必爭之地。根據(jù)有關(guān)機構(gòu)預(yù)測,到2025年全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場規(guī)模將達(dá)到3.9萬億到11.1萬億,其中工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場規(guī)??梢赃_(dá)到1.2萬億到3.7萬億的規(guī)模。因此未來誰能夠幫助制造業(yè)低成本、高質(zhì)量地完成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,誰就能抓住這波企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代紅利以及重塑未來高科技公司的競爭格局。?
相比于互聯(lián)網(wǎng)公司,筆者認(rèn)為傳統(tǒng)安防廠商更容易通過協(xié)助企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來落地公司自身AIOT戰(zhàn)略。為什么這么說?主要有兩方面的原因。
1、技術(shù)積累充足
目前很多安防廠商在物聯(lián)感知方面已經(jīng)積累了豐富的技術(shù)儲備以及實際場景應(yīng)用,逐漸形成以可見光、毫米波、紅外、X 光等領(lǐng)域為主,融合發(fā)展聲、溫、濕、壓、磁等感知手段,完成構(gòu)建全面而多維的感知技術(shù)平臺,實現(xiàn)智能物聯(lián)在感知層的技術(shù)支撐,也就是說AIOT的物聯(lián)感知的基礎(chǔ)已經(jīng)建立起來了。另外經(jīng)過多年的AI人工智能技術(shù)沉淀,已經(jīng)形成以算法模型為基礎(chǔ),行業(yè)應(yīng)用場景檢測算法為支撐,實現(xiàn)以人、物、場景為對象的智能圖像識別能力。同時在大數(shù)據(jù)處理、標(biāo)注、清洗以及應(yīng)用等方面也有一點的技術(shù)造詣。
2、行業(yè)場景豐富
很多安防廠商的業(yè)務(wù)范圍已經(jīng)涉及公安、交警、交通、政府、司法、工商企業(yè)、建筑、能源冶金、文教衛(wèi)以及金融等多個行業(yè)場景,因此對于在各個行業(yè)中的業(yè)務(wù)有一定的理解和沉淀。雖然當(dāng)前在各個行業(yè)中主要還是以安防業(yè)務(wù)為主,但是在未來進(jìn)行AIOT落地數(shù)字化改造的過程中,可以此為切入點,將生產(chǎn)線異常產(chǎn)品檢測、生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)統(tǒng)一管理、管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)破壁等包含到制造業(yè)AIOT智能物聯(lián)解決方案中。因此,安防廠商的業(yè)務(wù)范圍在各個行業(yè)當(dāng)中不再局限于安防,而是要深入到具體的行業(yè)業(yè)務(wù)當(dāng)中,甚至是B端客戶產(chǎn)品制造當(dāng)中去,深度參與企業(yè)數(shù)字化升級改造。?
AIOT在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用
企業(yè)謀求數(shù)字化轉(zhuǎn)型無非就是降本和增效兩個核心目的,降本就是通過數(shù)字化的手段實現(xiàn)公司經(jīng)營活動全面成本管理,提升產(chǎn)品生產(chǎn)效率,從而降低公司運營成本。而增效就是通過智能化手段實現(xiàn)按需生產(chǎn)、滿足客戶日益增長的智能化需求同時提升用戶體驗,從而增強公司產(chǎn)品的核心競爭力。
因此AIOT作為基礎(chǔ)支撐技術(shù),在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的作用也是圍繞著降本以及增效這兩個核心目的展開的。通過引進(jìn)AIOT解決方案,可以實現(xiàn)對于生產(chǎn)原材料的全鏈路數(shù)字化管理,避免出現(xiàn)原材料的浪費的問題,進(jìn)一步降低生產(chǎn)成本。比如在化纖行業(yè),通過對絲錠異常產(chǎn)品的智能檢測,可以大大提高產(chǎn)品良品率,彌補人工檢測的弊端,更快發(fā)現(xiàn)異常產(chǎn)品,從而進(jìn)一步提升產(chǎn)品的整體生產(chǎn)效率,效率提高了,那么產(chǎn)品對應(yīng)的單位成本就會降低。
因此,如上圖所示,AIOT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺最核心的價值就是幫助工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)實現(xiàn)物聯(lián)設(shè)備數(shù)字化、智能化,賦予曾經(jīng)孤立的各類設(shè)備數(shù)字生命,同時利用設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)與企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合,不斷推進(jìn)企業(yè)高效率低成本的運營,提升公司生產(chǎn)效率。
面臨的挑戰(zhàn)
在上文中我們主要分析了IOT為什么要結(jié)合AI才能發(fā)揮價值以及傳統(tǒng)安防廠商為什么有機會可以通過助力中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一大的頭部業(yè)務(wù)場景進(jìn)行AIOT落地。雖然我們找到了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一AIOT戰(zhàn)略抓手,但是在實際落地的過程中會遇到各種各樣的困難以及挑戰(zhàn),因為企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中涉及到的行業(yè)眾多,各個業(yè)務(wù)場景碎片化嚴(yán)重,物聯(lián)網(wǎng)終端異構(gòu)化現(xiàn)象普遍存在,各類系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以共享共用,因此必定會帶來各種各樣的挑戰(zhàn)。本文主要羅列了面臨的四大挑戰(zhàn),這四大挑戰(zhàn)也是安防廠商在成為AIOT頭部廠商道路上必須需要解決以及攻克的。
架構(gòu)挑戰(zhàn)
隨著云原生技術(shù)的普及、邊緣計算技術(shù)的興起,AIOT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺在部署形態(tài)以及架構(gòu)演進(jìn)層面都在發(fā)生著巨大變化。
傳統(tǒng)的IOT項目正在從項目型本地私有部署模態(tài)逐漸向公有云部署模態(tài)遷移,通過托管運營的方式實現(xiàn)B端客戶業(yè)務(wù)運營成本的降低。如此,B端客戶不再需要購買服務(wù)器,不再需要進(jìn)行運維團隊維護。但是對于一些數(shù)據(jù)安全性要求較高的B端客戶,可以考慮將核心數(shù)據(jù)留在本地,非核心數(shù)據(jù)在公有云的混合部署方式。
在平臺架構(gòu)層面,相比傳統(tǒng)的微服務(wù)架構(gòu),AIOT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺由于增加了感知層以及邊緣端,因此整體的架構(gòu)形態(tài)更加復(fù)雜。另外由于海量設(shè)備的接入,必定會帶來整體平臺業(yè)務(wù)規(guī)模越來越大、平臺的分布式復(fù)雜度越來越高,對于研發(fā)人員的額外負(fù)擔(dān)也會越來越多。因此傳統(tǒng)的架構(gòu)形態(tài)越來越不能滿足AIOT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺對于平臺穩(wěn)定性高、業(yè)務(wù)迭代速度快、開發(fā)接入成本低、擴展配置能力強的要求。因此基于以上原因,平臺的整體架構(gòu)逐漸向云原生架構(gòu)進(jìn)行演進(jìn)。
對于云原生架構(gòu)來說,它最大程度的從業(yè)務(wù)代碼中剝離了非功能性能力到IaaS層以及PaaS層,因此研發(fā)人員可以將精力都投入在業(yè)務(wù)邏輯的開發(fā)當(dāng)中,而類似高可用能力、容災(zāi)能力等等不是業(yè)務(wù)功能但是又十分重要的特性都由云原生基礎(chǔ)設(shè)施來進(jìn)行統(tǒng)一的管理,數(shù)據(jù)庫、緩存、MQ等中間件也都被云化為云原生基礎(chǔ)服務(wù),因此極大的減少了研發(fā)人員的平臺關(guān)注范圍,因此可以將研發(fā)人員從運維、存儲、高可用等與業(yè)務(wù)邏輯無關(guān)的事務(wù)中解脫出來。同時還可以充分利用云原生架構(gòu)在微服務(wù)快速部署、容器彈性伸縮等方面的優(yōu)勢,極大地提升軟件部署交付效率。
雖然云原生架構(gòu)有諸多好處,但是它依賴于企業(yè)擁有云原生基礎(chǔ)設(shè)施建造能力,強大的云原生基礎(chǔ)設(shè)施能力是以云原生架構(gòu)構(gòu)建AIOT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎(chǔ)。因此云原生架構(gòu)對于后期的運維等都是巨大的挑戰(zhàn),技術(shù)團隊、運維團隊是否已經(jīng)做好迎接挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備,這是一個未知數(shù)。
安全風(fēng)險
安全挑戰(zhàn)分析
隨著AIOT在各行各業(yè)不斷深入推進(jìn),物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在線數(shù)量與日俱增,根據(jù) IoT Analytics 的預(yù)測,到2025 年將有300 億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。因此在AIOT飛速發(fā)展的同時也面臨著嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn)。特別是最近爆出來的某超級大國長期在我國進(jìn)行完全滲透,竊取大量高價值數(shù)據(jù)的新聞,更加給大家敲響了警鐘。任何一個AIOT的安全問題都可能造成不可挽回的巨大財產(chǎn)損失以及個人安全風(fēng)險,甚至威脅國家安全,可見如何應(yīng)對AIOT的安全風(fēng)險是每個AIOT入局者都不得不面對的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)以及移動互聯(lián)網(wǎng)不同,AIOT的平臺架構(gòu)中涉及到大量的感知層以及邊緣節(jié)點,也就是說平臺需要接入大量不同類型的IOT設(shè)備,整個平臺的觸角延伸到更加廣闊的空間,不再是傳統(tǒng)的微服務(wù)架構(gòu)或者硬件產(chǎn)品體系。因此AIOT平臺面臨的安全挑戰(zhàn)也是和以前的平臺有很大的差異。AIOT平臺安全問題主要可以分為如下三類:
1、設(shè)備資源種類繁多
是多少AIOT感知層以及邊緣節(jié)點涉及到的物聯(lián)設(shè)備種類繁多,各個設(shè)備的使用的芯片、系統(tǒng)版本、通信協(xié)議各不相同,因此在構(gòu)建安全防護機制層面適配難度大,安全固件升級可能存在不及時的情況 。
2、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境開放度高
在AIOT架構(gòu)下,物聯(lián)設(shè)備需要連接互聯(lián)網(wǎng),因此網(wǎng)絡(luò)開放度相比傳統(tǒng)硬件產(chǎn)品更高,因此面臨的安全風(fēng)險就會更大。
3、部署場景復(fù)雜多變?
微服務(wù)架構(gòu)的部署場景相對來說簡單一些,服務(wù)都部署在服務(wù)器中,而服務(wù)器一般都在專屬的機房當(dāng)中,有專門的值守人員,服務(wù)器本身安全隱患相對來說比較可控。但是IOT物聯(lián)設(shè)備部署環(huán)境比較復(fù)雜,可能在大街上、可能在礦井中、可能在邊境上,常常暴露在無人看管的區(qū)域,因此給設(shè)備安全維護帶來非常大的挑戰(zhàn),設(shè)備安全固件升級可能不夠及時,另外還有被人為物理破壞的風(fēng)險。
常見安全問題
1、弱密碼?
設(shè)備密碼采用默認(rèn)或者容易被猜測進(jìn)行暴力破解的密碼,很容易導(dǎo)致設(shè)備被非法訪問。一些家庭攝像頭使用默認(rèn)密碼或者使用了容易猜測的弱密碼,最終導(dǎo)致家庭攝像頭的畫面被黑客在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行售賣或者直播。
2、網(wǎng)絡(luò)不安全?
設(shè)備使用了不安全的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),特別是暴露在毫無防護的互聯(lián)網(wǎng)之上,很容易遭受遠(yuǎn)程攻擊。
3、數(shù)據(jù)傳輸不安全?
敏感數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸以及本地存儲的時候未進(jìn)行加密處理,導(dǎo)致數(shù)據(jù)被竊取使用。
4、系統(tǒng)不安全
設(shè)備接入的平臺不安全,導(dǎo)致設(shè)備本身被攻擊。
5、缺乏安全升級機制?
木馬病毒以及攻擊手段都是日新月異,如果設(shè)備端不能及時更新安全防護或者根本缺乏安全升級機制,那么很容易被黑客利用已知漏洞進(jìn)行攻擊。
如何應(yīng)對
1、隱私安全防護?
對于用戶信息的的采集需要復(fù)核所在國當(dāng)?shù)氐陌踩煞ㄒ?guī),盡量做到最小化信息采集,同時進(jìn)行數(shù)據(jù)安全防護,避免隱私數(shù)據(jù)被第三方使用。
2、傳輸存儲加密?
涉及到的敏感信息無論網(wǎng)絡(luò)傳輸還是存儲都必須進(jìn)行信息加密,避免明文傳輸和存儲,加密后的敏感信息可以有效防止攻擊。
3、強制修改密碼?
首次使用的設(shè)備不允許使用默認(rèn)密碼必須強制修改密碼, 同時對于設(shè)備密碼進(jìn)行安全等級校驗,不允許存在弱密碼。
4、遠(yuǎn)程升級能力?
對于IOT物聯(lián)設(shè)備必須具備遠(yuǎn)程在線OTA升級能力,同時支持對OTA升級的合法性進(jìn)行校驗,從而保證安全補丁能夠及時且安全的升級到IOT設(shè)備中。
5、鑒權(quán)完全覆蓋?
無論對于AIOT平臺對外提供的接口,還是IOT設(shè)備對外提供的能力都必須進(jìn)行安全鑒權(quán)全覆蓋。
產(chǎn)業(yè)賦能
問題分析
中國是世界第一制造業(yè)大國,我國制造業(yè)有31個大類、179個中類和609個小類,是全球產(chǎn)業(yè)門類最齊全、產(chǎn)業(yè)體系最完整的制造業(yè)。全國各地分布著各種各樣、門類豐富的產(chǎn)業(yè)帶集群,有家電產(chǎn)業(yè)帶集群、太陽能產(chǎn)業(yè)帶集群、新能源汽車產(chǎn)業(yè)帶集群、 廚具產(chǎn)業(yè)帶集群、燈具照明產(chǎn)業(yè)帶集群等等。而當(dāng)前制造業(yè)都在追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型,以降低企業(yè)經(jīng)營成本同時提高產(chǎn)品核心競爭力,因此助力制造業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級、賦予制造業(yè)智能化業(yè)務(wù)價值具有廣闊的市場前景以及迫切的市場需求。
誠如上文所說,我們可以借助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來進(jìn)行AIOT系統(tǒng)工程落地,同時以數(shù)據(jù)為核心,將工業(yè)產(chǎn)品制造中涉及到的供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、裝配、營銷、物流等各個環(huán)節(jié)通過各類數(shù)據(jù)進(jìn)行融合打通,形成制造業(yè)數(shù)字孿生,再結(jié)合人工智能技術(shù),進(jìn)行各個業(yè)務(wù)場景的模型訓(xùn)練,從而創(chuàng)造產(chǎn)品的智能化價值,這是我們落地AIOT的方向。
雖然數(shù)字化變革正在深刻重塑中國社會生產(chǎn)力,很多的傳統(tǒng)行業(yè)因為插上了數(shù)字化的翅膀邁向了企業(yè)發(fā)展的新臺階,但是實際上當(dāng)前制造業(yè)數(shù)字化進(jìn)程相對于其他行業(yè)較為緩慢,主要有以下六方面的原因:
1、場景碎片化嚴(yán)重?
制造業(yè)涉及到的業(yè)務(wù)場景以及環(huán)節(jié)碎片化現(xiàn)象嚴(yán)重,不同行業(yè)的制造業(yè)場景又各不相同,缺乏統(tǒng)一的平臺可以將所有的碎片化場景進(jìn)行融合貫通。
2、工廠設(shè)備多樣化?
制造業(yè)工廠中涉及的各類設(shè)備種類繁多,有機床類、PLC類、傳感器類、傳送類等等,同時設(shè)備所使用的協(xié)議各不相同,包括Modbus,OPC-UA、OPC-DA以及各種驅(qū)動協(xié)議,可以說是多種多樣。同時設(shè)備單點自動化程度較高與整體智能協(xié)同程度較低形成了鮮明的對比。
3、系統(tǒng)平臺集成難?
在整個制造業(yè)工廠管理中涉及到的管理軟件系統(tǒng)主要包括ERP、MES、CRM等等,各個系統(tǒng)之間不能互聯(lián)互通,數(shù)據(jù)難以綜合利用,系統(tǒng)豎井化嚴(yán)重導(dǎo)致無法釋放數(shù)字化價值,最終形成一個個數(shù)據(jù)孤島。因此在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,需要對豎井化嚴(yán)重的系統(tǒng)進(jìn)行改造,打破系統(tǒng)之間的壁壘,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享共用。
4、涉及領(lǐng)域知識多?
一個工業(yè)產(chǎn)品從研發(fā)到制造再到可以上架售賣以及售后服務(wù),整個產(chǎn)品的生命周期中涉及到的人員眾多、涉及到的領(lǐng)域知識紛繁復(fù)雜,因此對整個生命周期進(jìn)行統(tǒng)一管理并不是一件容易的事情。
5、智能接入成本高?
對于制造業(yè)工廠來說,他們希望時刻掌握設(shè)備運行健康狀況,但是大量設(shè)備接入云端進(jìn)行分析之后,其中的接入成本包含了服務(wù)器的購買成本、網(wǎng)絡(luò)帶寬成本、后期各類服務(wù)器運維成本以及智能終端開發(fā)成本這些都會增加制造業(yè)進(jìn)行AIOT接入的成本,使得決策者常常望而卻步。
6、設(shè)備智能靈活度不高?
通常情況下設(shè)備一旦燒制完成,其所具備的業(yè)務(wù)能力就已固定,因此設(shè)備的智能靈活度不高,不具備智能擴展能力,限制了端側(cè)設(shè)備智能化應(yīng)用。
因此如果想扎實推薦AIOT在制造業(yè)中的落地,就必須要解決以上這六個問題。
如何應(yīng)對
想要讓AIOT賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,那么必須降低各個產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)AIOT智能物聯(lián)能力接入的成本,讓云端的強大能力能夠服務(wù)于IOT設(shè)備。從而實現(xiàn)高效率、低成本的AIOT能力接入。
讓設(shè)備更加智能?
如果在制造業(yè)新工廠建設(shè)期間,可以考慮將AIOT模組集成到生產(chǎn)設(shè)備當(dāng)中,這樣云端平臺可以將云的各種能力下放到端側(cè)設(shè)備當(dāng)中,使得端側(cè)設(shè)備可以根據(jù)實際場景的需要動態(tài)更新設(shè)備的智能化能力。
但是在一些已將投入生產(chǎn)的制造業(yè)工廠中,不太容易集成AIOT模組到產(chǎn)生設(shè)備中,此時可以考慮增加邊緣智能節(jié)點設(shè)備,通過近場計算的方式實現(xiàn)各生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)的匯總以及處理,邊緣設(shè)備將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)再傳到云端進(jìn)行各類模型訓(xùn)練。
企業(yè)級AIOT解決方案?
為了進(jìn)一步降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的AIOT解決方案接入成本,將來安防廠商向B端用戶交付的可以是一整套完整的云端一體化AIOT平臺企業(yè)級解決方案。針對不同行業(yè)、不同制造業(yè),可以在安防云AIOT平臺中直接創(chuàng)建對應(yīng)符合行業(yè)特征的解決方案模板平臺。每個解決方案對應(yīng)的數(shù)據(jù)、存儲、運維、計算以及智能分析都是相互隔離的。如此,B端客戶不再需要考慮服務(wù)器購入成本、運維成本,大大降低AIOT接入的難度和成本。
算力建設(shè)
AIOT在未來各行各業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段落地生根的過程中,必定會帶來龐大的數(shù)據(jù)分析、人工智能模型訓(xùn)練以及數(shù)據(jù)預(yù)測等AI計算需求,未來10年人工智能的計算需求相比當(dāng)下將增長500倍。因此安防廠商應(yīng)該主導(dǎo)或者參與建設(shè)算力中心基礎(chǔ)設(shè)施,積極參與國家東數(shù)西算工程。只有擁有了強大的AI計算能力,才能夠真正地實現(xiàn)AIOT為各行各業(yè)數(shù)字化升級改造提供基礎(chǔ)計算服務(wù),創(chuàng)造更大的數(shù)字化業(yè)務(wù)價值。在未來,算力中心可以不僅為安防廠商提供AI算力支撐,還可以為千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強有力的算力支撐,另外由于提供底層的算力支撐,安防廠商可以更加方便向合作伙伴推廣自己的AI預(yù)訓(xùn)練大模型。
在不久的將來,算力資源也會像水電煤一樣成為社會運營的基礎(chǔ)設(shè)施。但是目前各個算力中心相對獨立,算力中心中跑的數(shù)據(jù)格式并不統(tǒng)一,相關(guān)接口不能相互兼容。因此要想真正將各個算力中心連接成算力網(wǎng)絡(luò),必須在運算數(shù)據(jù)的格式上、在調(diào)用接口的兼容性上、在硬件設(shè)備的制造上建立相對統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
總結(jié)
未來10年AIOT將集中爆發(fā)業(yè)務(wù)潛力,它將化有形為無形,將來大家看到的都是AIOT帶來的業(yè)務(wù)價值而不是AIOT本身。在筆者看來泛安防并不是安防公司的終局目標(biāo),對于一些頭部安防玩家來說,安防業(yè)務(wù)應(yīng)該只是未來公司業(yè)務(wù)版圖中的一部分,積極擁抱服務(wù)業(yè)、工業(yè)以及農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型才是未來公司業(yè)務(wù)實現(xiàn)長期增長的關(guān)鍵所在。因此傳統(tǒng)安防廠商應(yīng)該以安防業(yè)務(wù)作為支點,打破安防業(yè)務(wù)領(lǐng)域邊界限制,對用戶進(jìn)行品牌能力再教育,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級浪潮中深耕細(xì)作,助力AIOT技術(shù)成為像水電煤一樣的未來經(jīng)濟體的新型基礎(chǔ)設(shè)施,從而推動傳統(tǒng)實體經(jīng)濟邁向數(shù)字化、智能化,如此才能成為中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的賦能者, 領(lǐng)導(dǎo)者。