屏幕的光打在眼镜上，他皱着眉盯着眼前的数据，手在键盘上无数次敲打，不断调整着算法清洗数据，但小数点后面，准确率的提升却缓慢得愁人。韦昭南轻轻叹了口气，转过头和同事讨论起那些自己并不熟悉的行业知识。

  他们参加的这一个项目，是建设一套适用于电路软板制造流水线的工业互联网系统，在工业领域，客户对于准确率的标准与消费互联网完全不同。

  比如人脸识别或者语音识别应用，消费场景下准确率做到90%、95%就已经满足需要，但在制造业，客户真正的需求准确率要到99%，甚至99.5%以上。工程师们只能让模型不断迭代，不断去收集数据，不断做模型的优化、训练，从而提升指标。

  在中国制造2025、互联网+等战略指导下，中国企业们正尝试在平台和关键技术上力争国际话语权。

  海尔集团原创出COSMO系统——支持大规模定制的互联网架构软件服务平台。通过这一个平台，可以将海尔用户圈与并联资源圈进一步融合，从而构建全新的互联工厂生态系统，让用户能向工厂直接发出请求，定制个性化产品。

  而华为则选择借力通用电气，基于Predix工业物联网应用平台和华为领先的物联网网关、网络控制器、连接管理平台、大数据计算平台等信息通信技术及基础架构进行联合创新，共同开发、推广和交付新型工业数字化和自动化解决方案。

  华为副总裁蒋旺成，认为华为与通用电气的合作是种互补，“工业互联网所涉及的范围很大，再大的公司也不可能将方方面面都吃下去，一定是每个公司聚焦自己核心能力所在的部分，进行整个产业链的合作。”

  人类历史上的第四次工业革命大潮涌起，继信息化之后，物联网成为最大的热门和趋势。

  即使困难重重，中国企业们也必须迎难而上，在刚刚兴起的，以AI为标志的世界第四次工业革命浪潮里，任何一点迟疑和等待，都可能失去好不容易掌握的先机。

  怎么界定缺陷的类别？为了弄清楚这样的一个问题，来自腾讯AI技术团队的韦昭南，和同事们开始没日没夜的攻坚。

  智能制造和工业互联网，是制造业升级浪潮中的关键环节，作为国内龙头科技公司，腾讯早已入局，通过自身在互联网领域的经验积累，为传统制造业企业们提供技术支持。

  但在实际执行的过程里，由于跨越行业，工程师们要解决的问题比起过去单纯的互联网项目，要复杂得多。单纯依靠算法的学习还不够，作为技术人员，韦昭南和同事们还一定要了解和掌握行业知识。

  从流水线上拿来的摄像头模组缺陷品，有的保护膜撕裂了，有的在生产途中出现划伤、撞击，负责生产的技术人员搬出一套自己熟悉的逻辑，通过缺陷的形成原因进行分类，但这些归类方式跟实际的图像特征并不完全对应。

  韦昭南一遍遍跟对方解释，为什么需要厘清归类的问题，工厂里有些闷热，豆大的汗珠从他前额滚落，滑过鼻梁砸到地上。

  即使韦昭南已经口干舌燥，但对方的技术人员依然不明白，系统怎么会理解不了流水线上摸索出来的分类标准？他不耐烦地抱怨了一句，“你们这个人工智能，不是应该一学就会了嘛”。

  认为人工智能无所不能，是对接时许多客户都会有的误区，除了不断沟通、提出诉求，工程师们还要去学习业务的相关专业相关知识，才能进入到对方的话语体系中。

  那段日子，除了对着电脑清洗数据改进算法，韦昭南空闲下来的时间，常常蹲到流水线旁边听技术人员给他做讲解，敲惯代码的手，不是抱着厂方给的资料看，就是拿着各种各样的电路板冥思苦想。就连和同事一起吃饭，饭桌上聊的电路软板生产的基本工艺，也几乎跟聊代码一样多。

  两个月以后，项目组里的人差不多都成了半个行家，和接受过长期培训、负责检测出品质量的技术工人员聊得有来有往。曾经让整个组纠结的缺陷定义问题，也顺利得到解决——无论是保护膜撕裂、划伤还是碰撞，都以损伤漏铜的结果统一归类，避免在类别判断上出现混淆，把耦合给解开。

  “我不是业务专家的话，或者我不是真的开始做这一个项目的时候，我是永远不知道我缺哪些东西的，这是信息采集的一个悖论。”

  但即使短期内快速掌握了某一品类的业务知识，再下一次进入其他领域，还是避免不了两眼一抹黑：不少厂家工艺已经高度成熟，导致在这些厂家AI的应用场景非常垂直，很难拿到另外的地方套用复制。

  哪怕在近似品类里面推行，比如把电子软板的生产经验移植到半导体行业、PCP行业，依然要做很多的调整，展开大量迁移学习的工作。

  韦昭南估计，行业跨度再大一点，整个模型都要完全重头开始去做，“它是投入比较重的一个开发，对于AI公司来说是最痛的一点”。

  长期摸索下来，规模化越发成为韦昭南和同事们选项目时候考虑的重点，他们更倾向于介入比较有成长性的行业，比如锂电池、新能源。

  最好的方式，是除了交给客户模型，还给出一套用来开发模型的工具，让客户能在一个个细分场景里面做二次开发，方便他们做定制化模型的构建。

  换句话说，就是腾讯的技术团队利用自己的生态、合作伙伴，塑造一个聚合平台，帮助客户以及其他小团队做更垂直、更定制化的开发。

  聚集着来自世界各国的云计算行业专业技术人员，李世炜和同事们随机进行了一场简单的调查，询问在座与会者们对腾讯云的了解，结果出乎意料，看到不少外国友人在听到“Tencent”时露出懵懂的表情，李世炜苦笑起来。

  “参会的人员都已经算是云计算的圈内人士了，但调查的最终结果显示，很多人并不知道腾讯这个品牌，更不要说腾讯云了。当然，有很多人知道微信和QQ，不过他们并不知道微信和QQ属于腾讯。”

  品牌认知度低，意味着开拓市场的难度更高。腾讯云制定了两条战略：一是帮助欧洲公司进入中国，更好地适应中国本地的市场环境；第二是帮助欧洲当地的企业、政府更好地服务中国的游客。

  欧洲市场被划分为4个区域，每个区域都有不同的业务重心。比如东北欧，就以德国为中心发散出去，着重关注汽车业和制造业等领域，换句话说，在传统制造业强国德国，来自中国的企业要和当地企业比一比工业互联网的水平。

  腾讯云欧洲有限公司，选址在德国第五大城市，坐落于美因河畔的法兰克福。由于网络资源丰富，又是欧洲交通枢纽，法兰克福成为国际互联网公司设立数据中心的首选，包括腾讯在内，大量有志于拓展欧洲市场的国际云厂商，也都选择了这座人口不足百万的城市作为桥头堡。

  但要真的进入欧洲市场，门槛很高：欧洲格外重视隐私数据保护，微软、谷歌、亚马逊等跨国大规模的公司，都曾经因为隐私保护问题而不得不接受调查。

  这种警惕和重视，有复杂的历史成因——二战时期，掌握着大量详细个人隐私信息的希特勒政府，曾凭借这一些信息对犹太人发起针对性屠杀。

  2016年4月，欧洲议会通过了数据保护法案GDPR，用以遏制个人隐私信息被滥用，保护个人隐私。按照这一个法案的规定，若企业不遵守新规，将面临最高2000万欧元或相当于其全球年销售额4%的罚款（二者取较高值），这项“史上最严的数据保护法案”于2018年5月起已正式生效。

  谨慎，是腾讯在开拓国际市场时的惯性。腾讯云国际业务总经理魏伟还记得，在正式进军欧洲之前那段繁忙的日子，团队找了专业的国际咨询机构，对当地的法律和法规逐条研究，办公室里灯火通明加班加点，集体备战GDPR合规认证。

  除了GDPR，腾讯云还拥有韩国 KISMS、新加坡 MTCS、新加坡 OSPAR、美国 HIPAA、欧盟 CISPE 等安全资质，甚至通过了以严厉著称的德国C5:2020云安全基础和附加标准审计，成为全世界首家通过该标准的云服务提供商。

  在云服务合规与安全领域，这家中国企业已经占据了世界领头羊。用李世炜的话说，在业务层面，腾讯云“只提供技术，不掌握客户的数据。”

  这份谨慎换来了不错的回报，腾讯云进入欧洲没多久，就与德国的SAP、西门子等软件厂商达成合作，开始联手于打造在具体应用场景中细分领域的解决方案。

  世界仅有两间能生产大型广体客机的制造商之一，欧洲空客集团，已经用上了来自腾讯云的数字工厂、智能生产管理、设备智能和智慧营销等一整套工业数据智能解决方案。这套方案的主要内容，是高效的流程管控系统，通过将人员轨迹、货架摆放位置等信息结构化，辅助飞机组装。

  韦昭南举了个例子，比如在大飞机组装车间，一台飞机有七八百万个零件，这套系统能把货架位置、装配流程和人员情况都录入其中，转化为直观的图表、分析出现在展示界面上，然后通过AI算法进行深度优化，寻找出效率最高的方案。

  通过分布在车间里的传感器，不同工种的工作时长，有效区、非有效区的时间占比等情况，都会被整理成完整的报告，管理者能够准确的通过这个报告快速对车间情况做了解和调整。

  除了这套系统，在疫情的特殊背景下，韦昭南和同事们还为空客开发了另外一个应用：通过传感器，实时提醒车间内的工作人员保持社交距离，降低安全风险。

  在韦昭南看来，用AI进行人力、管理上的优化，以及参与进质检等环节，只是这项技术在工业领域进行普及的开端。

  国产发动机提供商玉柴，就通过企业微信搭建起了一套庞大的云管理系统，将9000多台设备及8000多名员工纳入其中，在这套系统辅助下，原本需要半个小时才能完成的机器故障报修，被简化为两三分钟就能走通的流程。

  就连美国老牌企业壳牌石油，也选择使用企业微信作为基础构建经销商的管理系统，连接起一万多间末端经销商，真正的完成了打通上下游，把控全分销链条。

  要知道，在应用企业微信之前，过于零散的小型商户无法纳入管理体系，是企业们始终没解决的管理难点。

  现在，腾讯云的工作重心将向配料优化、工业优化上逐步转移，在流程制造业里面，通过记录每个配料、工艺参数，实现节能增效。

  十四五规划明白准确地提出，我国的下一步发展要“推进产业基础高级化、产业链现代化，保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高水平发展。”

  韦昭南曾经参与过一个钢厂POC项目，需要仔细考虑不同产地的煤不同的性能指标，通过不同的比例来搭配，最终制胶、炼钢、炼铁。在使用AI之前，这个环节多半交由技术人员凭借经验去把握，很难做到真正的量化可控。

  工程师们把不同煤矿的性能等数据接到系统里面，让人工智能自己抓取数据记录对应关系，在大量数据收集的基础上来优化，再通过设定边界条件，反复尝试，最终顺利找到经济效益最高、成本最低的配料方案。

  “同样是烧一吨的胶，原来他用人工去配的线多吧，我们最终是给他省了十几、二十块钱一吨，折射成整年能源的消化量来说，经济效益也是上千万的。”

  今年4月8日，美国参议院外交委员会主席抛出“2021年战略竞争法案”议案，这份议案围绕未来几十年美国与中国的竞争较量展开，涉及领域包括“在国家和国际力量的所有方面”。

  换句话说，这份议案是美国政治精英拟定的第一份，针对如何压制中国的纲领性文件，按照西方媒体的解读，美方此举，标志着他们将“加强与中国竞争”“全面对抗中国”。

  在美国政客们眼中，经贸和科技领域是未来中美对抗的最前线，经贸和科技，不仅关系着中国是否会在GDP总量上超越美国，也直接关联着美国在芯片半导体和国家安全方面的实力。

  对于国家之间的博弈，华星光电创始人李东生提出了自己的理解，“国家的竞争就是经济的竞争，竞争主体是企业。中国从经济大国发展成为经济强国的历程，就是中国企业追赶超越全球产业巨头的过程。”

  作为当时业内规模最大的工业AI项目，腾讯对这一个项目非常重视，从腾讯云云产品部、优图实验室等部门拉起了30多人的团队，还指派腾讯杰出科学家贾佳亚担任项目专家，专门负责一个由博士学历资深研究员们组成的算法团队。

  整个项目的搭建，只花了一年半的时间——2018年7月份签约，到2019年底，总系统已能正常运行。

  韦昭南说，交付后腾讯的团队还会维持两年的服务周期，继续替华星处理长尾需求，进一步查漏补缺，比如进行新产品上线的模型迭代。这之后，由腾讯搭建好的系统会移交给华星自有的合创团队，负责后续的维护和开发。

  在参与华星项目的这段日子里，韦昭南深刻体会到了国内制造业企业的多元化：华星很多基层工程师在数字化、人机一体化智能系统这块的观念非常先进，跟同行业别的企业差距明显。这让韦昭南意识到，作为技术提供方，腾讯也需要更多懂业务、又有AI思维的人加入。

  “真正能够帮到工厂，或者真正能够挖掘到有价值的场景，要靠前线的人把这些场景挖掘出来。”经历过数字化改造之后，华星无疑会有更多可以用AI技术去落地的点，这会是个自下而上的发起过程，也会是个逐步深化的过程。

  华星光电是个很好的例子。在10年前，中国的高端液晶面板还几乎全部依赖从三星、LG等韩国企业进口，进口量高居中国进口货物第四位，前三分别是石油、铁矿石、芯片。

  而现在，重视自主研发的华星光电，在全世界内有26个研发中心，总研发人员近8000名，据公开报道显示，截至2019年三季度，华星光电的专利申请量为61234件，其中国内39011件，国外专利11067件。

  强大的科研能力加持，让中国的“少屏”困境成为历史，中国企业，也摆脱了低端的标签。就在去年8月，华星完成对苏州三星产线的收购，这次收购，标志着中国实现在液晶面板领域对韩国的局部超越。

  腾讯云正在慢慢地把工业互联网推进更多行业，塑造出工业赋能云平台、根云、腾讯木星云等产品，串联起汽车、医药、机械制造、交通、核电、风电等行业。

  阿里推出ET工业大脑、SupET、飞龙、飞象工业网络站点平台等产品，通过这一些产品，阿里尝试将电商销售平台、供应链平台、金融平台、物流平台等进行整合，构建产供销一体化的闭环。

  这几年一直聚焦在AI上的百度，和腾讯差不多时间起步，也已经和首钢达成合作，通过钢板缺陷检验测试打造了AI质检新应用。这次成功的实践，让百度很快将目光转移向电子、汽车、钢铁、能源、橡胶、电力等行业，摸索起以工业智能为核心的工业网络站点平台方案。

  这一切只是个开始，随着中国人工智能技术在制造业场景的不断落地，第四次世界工业革命的浪潮里，还会有更多赶超外国企业的故事，即将发生。