刘湘雯：阿里云以数字化技术助力制造企业向先进制造、智能制造转型升级

  新华网武汉6月28日电（谷雨）6月28日，2024制造业数字化转型发展分享会在武汉市江夏区召开。分享会是2024企业家江夏行平行活动之一，政产学研各领域嘉宾围绕助推制造业数字化转型，培育形成以科技创新为引领的新质生产力分享真知灼见。

  阿里云智能集团副总裁、市场部总裁刘湘雯在会上表示，阿里云致力以数字化技术助力制造企业向先进制造、智能制造转型升级。阿里云希望与更多制造业企业交流数字化、智能化领域，携手更多合作伙伴向先进制造、智能制造转型的路上坚定同行。

  依靠“智转数改网联”， 实现全产业链的贯通

  据刘湘雯介绍，阿里云是阿里巴巴旗下的科技板块，从做智能化服务于集团内部，目前其基础设施已经逐渐成为对外服务的云计算、大数据、人工智能的产品和平台。“阿里云不仅希望服务互联网、金融等相对年轻的行业，也希望服务于汽车、电子信息、消费电子等数量、服务体量更大的群体。”刘湘雯说。

  结合阿里云的服务实践，刘湘雯在会上分享了基于制造业新型技术改造试点的理解与思考。首先是点、线、面结合，聚焦五大场景。其中，点是指企业数字化，包括打造智能工厂、通过智改数转网联等综合技改对老旧设备升级；线是指产业链供应链协同数字化，通过建设智慧、绿色供应链，提升产业链韧性；并形成典型场景解决方案，构建一系列解决方案资源池；面是指产业集群、科技园区的数字化改造，针对重点企业开展数字化技改示范项目建设。

  从主要科技手段来看，刘湘雯进一步阐述道，这主要依靠“智转数改网联”。智能化改造、数字化转型聚焦的是软硬件体系化、集成化创新，全面提升企业在各个方面的数字化、智能化水平；网联侧重联动，通过工业互联网实现全产业链的贯通，并结合企业数据化平台形成供应链各环节的数字联接。

  刘湘雯说，“基于此，作为一家数字科技公司，阿里云一直在思考，在制造业数字化转型升级这个大赛道里面，我们能做哪些贡献。”面向数字化升级、数据化贯通、智能化应用三类需求场景，针对制造业企业的数字化升级，阿里云相应推出基于云计算平台的智能制造、数据平台和大模型应用等主体数字化能力。

  推出AICS-工业智能优化控制平台，AI助力降本增效

  在智能制造领域，刘湘雯表示，阿里云推出AICS-工业智能优化控制平台，基于云+AI方式，通过输出“研、产、供、销”全链路智能算法服务，帮助生产企业实现数据流、生产流与控制流的协同，提高生产效率，降低生产成本。此外，Aics采用云边协同的方式，云端主要侧重数据建模和算法训练，边缘端在工厂基于一体机部署，通过数据分析和算法调参，共同对工业控制进行实时优化。

  刘湘雯以垃圾焚烧为例，介绍了基于大数据与AI构建智能控制的具体操作。垃圾焚烧发电的难点是，垃圾湿度、热值等变化较大，造成垃圾在炉内的燃烧不均匀、不易燃等情况。传统模式主要依靠运行数据判断炉内燃烧情况，存在较大滞后性。缺乏有效的火焰监测识别手段，只能依靠人工观察燃烧情况。基于Aics的算法优化过程，收集生产数据、设备数据、环境数据，通过AI自动控制等操作手段，提高蒸汽稳定性和垃圾自动投运率。

  在AI大模型应用方面，刘湘雯谈到，比如在研发环节，大模型可以自动生成代码，提高研发写代码的效率；比如销售环节，可以基于大模型生成的数据分析给销售一线更好的支持；比如服务环节，基于大模型的智能客服可以全面提升终端用户的客户体验。“大模型与智能终端硬件的结合，让我们看到软硬一体集成创新的价值。”刘湘雯说。

  刘湘雯认为，武汉是全国最重要的汽车制造产业集群之一，大模型也将在这里产生更大价值。在智能座舱方面，阿里云与车企合作，让大模型上车上座舱。未来几个月，大家会看到有些车的表现会比以前更加聪明，这里理解和多轮对话的能力和水平是在持续迭代的。云端协同是座舱大模型的发展趋势。

  在自动驾驶领域，已经从硬件驱动的1.0阶段、软件驱动的2.0阶段，逐步走向了数据驱动的3.0阶段，这里自动驾驶离不开最底层的超大规模GPU集群智算。

  在GPU-BI（智能报表）方面，基于自研大模型的泛化能力，阿里云可以做到问答即数据洞察，将研产供销等诸多的环节的数据进行体系化梳理和分析，形成智能报表，辅助公司领导层决策，目前获得大量客户好评。

  2024企业家江夏行于6月27日至29日在武汉市江夏区举办，活动由新华社湖北分社、新华网、中国企业改革与发展研究会等主办。2024制造业数字化转型发展分享会聚焦“数字新引擎 制造新亮色”，展示学界与业界以科技创新引领产业创新，推动制造业“向新而行”的实践和思考。