随着人工智能走出科幻的迷雾，成为切实改变世界的革新技术，工业4.0时代的企业也逐渐认识到它对制造业转型升级的巨大价值。根据麦肯锡全球研究院预测，人工智能将为全球企业额外创造3.5万亿~5.8万亿美元的经济价值，这一数字甚至超过了德国2018年的GDP总量。同样人工智能遇上工业所能发挥的潜力让人们浮想联翩、趋之若鹜，工业人工智能也首次站在了工业舞台的聚光灯下。工业人工智能的概念最初由美国国家科学基金会智能维护系统中心提出，它作为一种系统化的方法和规则，专注于开发、验证和部署各种不同的机器学习算法，进而形成具备可持续性能的工业应用，重复、有效、可靠地解决工业问题。不过，大多数企业仍对人工智能的商用前景和投资回报心存疑虑，工业人工智能的规模化应用依然任重而道远。尽管如此，以全球“灯塔工厂”为代表的工业人工智能领军者业已证明，人工智能将重塑产品服务、生产运营、组织流程等业务场景，打造具有颠覆潜力的创新业态，成为企业发起智能制造“攻坚战”的新引擎。如今，制造业智能化曙光初现，人工智能技术竞争方兴未艾。企业必须思考自身如何“点亮”工业人工智能，才能在这场独属于“追光者”的竞赛中取得先发优势。
工业物联网技术的广泛应用，为企业创造了海量的物联网大数据。然而，由于人脑的算力和思维范式存在上限，为传统战略运营工具的数据处理、分析和应用能力加上了一个难以突破的阈值，企业的价值创造因此面临瓶颈。人工智能作为一项“智慧”科学，其本质就是研究如何使计算机具备类似人脑的学习、推理、思考和决策能力，并借助远超人脑的算力，为工业企业带来一次端到端全价值链的智能化革命，具体包括：精准投放、打造极致个性化旅程的智能化销售；虚拟仿真和优化驱动的智能化研发；从采购到付款的“一站式”智能化采购；实时透明、动态决策的智能化供应链；以高级分析驱动生产力及质量提升的智能化生产；机器人流程自动化赋能的智能化后台；基于工业物联网和大数据的智能化售后。这些人工智能和机器学习用例在企业全价值流中不断涌现，显著提升了企业的运营水平、财务表现及竞争力。
尽管人工智能对于企业潜力巨大，但在工业领域的试验和规模化部署程度仍然很低。纵观全球制造业，规模化实施工业4.0技术的企业尚不足3%；而在这些企业当中，也仅有约25%的企业刚刚开始落地工业人工智能；其中又有不足10%的企业真正实现了一项或多项工业人工智能的成熟应用。由此观之，真正踏上工业人工智能舞台的企业还不足百分之一，工业人工智能真正发挥的影响还不足潜力的千分之一。
灯塔的光芒可以刺破暗夜，引导航船穿过汹涌的大洋——这1%的先行者就是工业人工智能的灯塔，为更多企业提供了人工智能应用的优秀示范。通过解读世界经济论坛全球“灯塔工厂”的32个人工智能用例，我们发现：
成本和用户是企业部署工业人工智能的两大动因
随着劳动力群体老龄化加剧、工资成本和离职率不断攀升，制造业企业感受到了前所未有的人力成本压力。与此同时，精益管理和数字化杠杆的潜力逐渐开发殆尽，工厂很难找到继续优化生产成本的方法。但机器智能可以提升工人的劳动效率，大数据分析辅助决策能够提升投入产出比的效率，因此，人工智能成为开启制造成本优化新阶段的钥匙。
对优化用户服务的追求，则是制造业把目光转向人工智能的另一核心动因。随着市场对用户体验的要求越来越高，生产商亟须向小批次、多品类、高质量、快周转的大规模、定制化生产模式转型。如何为用户提供个性化的产品旅程？如何在大规模定制的条件下提升产品质量？如何准确预测需求、迅速交付？传统的自动化设备和简单的数字化改造无法彻底解决这些问题。生产者需要一条以用户价值为中心的智能化生产线，才能为用户创造端到端的极致定制体验。
在工业领域，机器学习驱动的高级分析是普及较早的一项人工智能应用。该技术通过预测技术和最优化模型，助力生产效率、能源效率和产品质量获得进一步提升。在浦项钢铁集团的浦项工厂，基于深度学习的炉温控制模型能够自动预测高炉温度，实现过程参数优化值的人工智能推荐，推动高炉产出增加4%，综合能耗降低0.7%；在拜耳制药的加巴纳特工厂，通过机器学习在线分析设备关键参数，智能分析和预测设备故障根因并自动提出行动建议，将关键设备的综合效率（OEE）提升了50%；博世无锡工厂以高级分析系统实现刀具全生命周期的最优化，根据性能根因分析调整操作方式，并结合设备效率和更换成本优化换模规则，将刀具库存降至10%以下；富士康工业互联网公司在深圳工厂部署了集成工业大数据的中央决策云平台，并通过全局规划和智能应用将无人运营的“关灯工厂”变为现实，从而节省了88%的人力，并且提升了30%的生产效率。
机器视觉是工业人工智能的另一项主流应用。该技术通过解析非结构性图像数据来提供洞见，在质量过程控制和检验方面效果卓著。在塔塔钢铁集团（TATA Group）的艾默伊登(Ijmuiden) 工厂，集团旗下的分析卓越中心自行研发的机器视觉应用能够快速识别带钢表面缺陷，确保有质量问题的产品不流入市场，由此将该问题带来的质量成本损失降低了50%；在丹佛斯集团(Danfoss) 的天津工厂，以三维机器视觉技术为内核的在线质量控制系统可对压缩机油面位置进行精确监控，以保证此类问题客户“零投诉”；在Arçelik A.Ş. 公司的格艾什提工厂，机器视觉实现了线上操作质量的全自动控制，将单品间接人力成本降低了17%。
除此以外，这些“灯塔工厂”也在积极探索自然语言处理、先进机器人、流程自动化、智能云等其他人工智能技术的工业应用，以期在不同行业的丰富场景中进一步释放工业人工智能的价值潜力。
如何点亮工业人工智能？无数看到了人工智能的商