當人工智能概念在互聯網行業被鼓吹得風生水起，不知道傳統行業的寶寶們會不會一臉懵逼？
從金融科技、智能家居這些概念來說，似乎他們也在盡力參與這場信息技術革命。互聯網巨頭更是用盡洪荒之力用科技來改變傳統行業，IBM、百度、阿里云，都相繼發布了醫療大腦，金融更是早就成為了這些巨頭的目標，因為這兩個行業擁有海量數據；就連餐飲行業的送餐服務，都加上了人工智能的調度。
仔細看看，在這些傳統行業里面，人工智能觸碰和改變的，以服務業為主。規模龐大、占GDP比重接近35%的制造業，跟人工智能的關系，卻有點若即若離。
有點特立獨行的，是阿里云。作為傳統的重資產運營行業，制造業看似重得跟互聯網格格不入，在各大科技巨頭忙著在籠絡金融和醫療等服務行業，發布各種醫療大腦和金融云之時，阿里云切入了制造業這個甚少科技巨頭關注的行業。
終于盯上制造業的云服務商
此前3月29日的云棲大會深圳峰會上，阿里云發布ET工業大腦。據阿里云總裁胡曉明表示，其實從去年開始，阿里云投入了很多科研和技術能力，提升江蘇、廣東和浙江等地的制造業的智能化，他們派出了不少人到徐工集團、協鑫光伏、中策橡膠、吉利汽車等企業的車間調研，設計具體的云服務解決方案。
昨天（4月19日），阿里云更是請來了浙江省政府，聊起了建設“云上浙江”，“十萬企業上云”計劃。
這跟浙江省信息化工作領導小組發布《浙江省“企業上云”行動計劃（2017）》有關，計劃讓10萬家企業有能力利用最新技術來提升效率，推動以制造業企業為主的浙江企業上云。據浙江省經信委信息資源與基礎設施處處長洪杰介紹，計劃年內新增上云企業一萬家，領先的云服務商3-5家，應用服務商100家。根據浙江省政府的文件，任務已經分配到了各個縣市，都有一定的指標要引導企業上云。
這意味著，在浙江省，即將有一大波上云企業，而且還會有幾家云服務商，會被政府優先推薦。是不是看到商（yin）機（zi）？
作為比較早關注這個行業的廠商，阿里云當然得趕緊抓住這個機會，響應當地政府的號召，迎接一大波上云制造業企業的到來。仔細看看，打著這個小算盤的，不僅阿里云。就在阿里云這個溝通會的第二天，騰訊也要在杭州舉辦“互聯網+”數字經濟峰會，主題之一就是當騰訊云遇上中國制造。
制造業企業為什么要上云？
在這些云服務廠商宣傳面向制造業的解決方案時，都會提到“中國制造2025”。確實，這一波工業企業的上云，也許是科技發展的需要，可能也離不開政府的順勢而為。
從宏觀角度看，浙江省建設“云上浙江”和阿里云重視工業解決方案，都離不開一個大背景——中國經濟的轉型升級。
早在2015年，中國的制造業產量占世界的近25%，超過德國成為世界制造業產出最大的國家。正如阿里云首席科學家閔萬里所言，曾經，“If something can be made, it can be made cheaper in China.”（如果能制造出某個產品，在中國就能更便宜地把它造出來。）中國之所以能成為世界工廠，與其廉價的生產要素分不開，同時，中國制造也被貼上了便宜卻粗制濫造的標簽。
據武漢大學2015年發布報告顯示，中國制造雖然產量排第一，但整體競爭力卻只有13名，高于泰國和印度，與瑞士、日本、德國等地相距甚遠。根本原因在于中國制造產品質量水平不高，導致市場競爭力不強，從而使得產品的利潤率較低，處于價值鏈的低端。
然而如今，隨著人口紅利期逝去，中國制造連成本優勢也已不如從前，中國消費者本身也面臨著消費升級的需求，愿意為高品質付更多的錢，這就意味著，中國制造業亟待提高效率、提升質量來增加競爭力。
對于這件事，國家也是很捉急， 在今年的全國兩會上，國務院總理李克強就指出，要加快大數據、云計算、物聯網應用，深入實施《中國制造2025》，并把發展這些產業寫入了政府工作報告。
不過，這些問題難道只要簡單上云就可以解決嗎？當然不是。阿里巴巴集團副總裁劉松說：“今天講企業上云，上云不是目的，上云是為了帶來服務于客戶的價值，產業的升級。”
云計算與人工智能對制造業有什么用？
數據處理能力提升，幾乎是所有企業上云帶來的基本優勢，從而提高效率。利用云計算，美國工業機械制造商BalzerPacific把四項設計的分析時間從4天縮短到90分鐘；比如，在臺式機上只能同步進行2個塑料件仿真分析，而在云中可以同步進行25種不同的仿真分析。
我們會發現，說到制造業企業上云，似乎都跟人工智能連在一起。其實，上云只是智能化的第一步，企業上了云之后，可能會發現很多可以提升的點。
剛剛一直提到的中國制造的質量提升，就是一例。阿里云人工智能科學家閔萬里在現場介紹，工業生產有幾十個生產環節，每個環節都有參數，每個傳感器一秒鐘可以采集數千次數據。面對這樣海量的數據，人類依靠經驗稍顯力有不逮，而人工智能則可以采集各個環節的數據，分析哪個環節出錯率較高，還能找出最優方案。
阿里云舉了一個光伏企業的例子，在光伏切片的生產過程中，有數千個生產參數會影響到切片良品率，例如上部砂漿溫度、下部砂漿溫度、上部導輪溫度、下部導輪溫度等，這些變量都會生產結果。阿里云對蘇州協鑫生產過程中采集到的全部變量進行分析，找出與良品率最為相關的60個關鍵變量，截止目前為止，已經將光伏切片的良品率提高了1%。劉松表示，該良品率每提高千分之一點，每年可以節省上千萬的生產成本；1%意味著節省了上億成本。
深度學習經過大量數據的訓練之后，會對某個產品的形成最優生產方案的算法模型、形成一定能力，也就是一個專注工業的大腦，這個大腦的能力和模型，也有可能用到其他地方或者其他的生產線上，節省了很多試錯成本。
劉松還說，技術角度以外，制造業還缺乏精細化的客戶導向思維，包括像最大的家電廠商，產品是給最終用戶用的，但是把貨交給供應商以前的國美蘇寧，卻不知道客戶想什么。這也是云計算能發揮作用的領域之一。
汽車制造商吉利將核心營銷系統部署在云上，構建新的信息通道，客戶的需求和行為數據可以實時反饋到生產、設計、制造等環節中來，決策層可以借此了解用戶痛點。
每一個制造業企業轉型的路徑可能是不同的，阿里云表示，對于特定企業而言，比如第一步可能是先明晰未來去哪；第二部分門別類看這個企業目前最缺什么、需要怎么轉型；最后，則要給出定制化的方案，來到第三步，阿里云的生態合作伙伴就開始參與，因為他們對行業更了解。
劉松表示，云是一個超級的載體，大家不把云當做一個技術，云是一個廣場，會聚集到各種各樣的信息數據，最終上面會形成新的商業模式。未來，今天相對自建的孤島式的封閉模式，會變成一個在線化、數字化、可運營的商業模式
未來，可能整個制造業所有的工廠，物理設施會變成在云上模擬。他舉例，以前制造高鐵的時候，跑隧道和彎道需要實地路測，包括車箱里坐幾個人，有時還要拿著分貝儀去手動測試當高鐵開到350公里時速或者在彎道時，座位的噪聲有多大。但今天，高鐵已經可以用全數字的方式，在物理車箱未造出來之前就直接模擬現實情況，評估工程學設計，這可以極大降低成本。
未來的數字雙胞胎的生產概念也是如此，“未來生產線上的東西，有一個數字影像，用算法去優化影像，反過來，推導整個物理的設計，這是未來的功能”。