伴隨中國數字化浪潮涌動，運營商的創新不斷提速。

很多人的印象里，運營商的業務或許還停留在話音、短信、流量的時代。

但事實上，云、物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術，已經成為“十四五”乃至更長遠未來，運營商的發展新引擎。

比如人工智能，在5G的迅速發展下，也得到了更多發展機遇，而這是否會成為運營商賦能千行百業的又一張王牌？

在河南洛陽，中國一拖的生產車間里，一場科技革命正在如火如荼展開。

中國一拖是中國領先的農機制造龍頭企業，曾經由毛主席親自敲定廠址、周恩來總理親自任命廠長，建廠63年來，已經下線340 余萬臺拖拉機和260余萬臺動力機械。

過去很長一段時間，它都有一個煩惱。

雖然在柴油發動機生產環節，中國一拖已經建立了非常高的自動化水平，但在質量檢測環節，卻全部都只能依賴人工完成。

由于產線工人“檢查靠眼睛，判斷靠經驗”，經常出現錯檢、漏檢，產品質檢錯誤率較高，效率低下，增加了企業生產和運營成本。

為什么不用自動化手段，來提高產品質量的檢測效率和檢測精度？

在工業領域，通過機器視覺進行外觀檢測和瑕疵檢測，其實已經普及。但普遍來說，都需要檢測點盡量簡單，檢測類型變化盡量小。

而中國一拖的困難在于，它的發動機設計復雜，每個型號都有上百個關鍵的瑕疵檢查點，而中國一拖每年生產的發動機有上千種型號，每個型號的檢測需求都不一樣。如此巨大的檢測量，復雜的檢測要求，用常規的方式很難實現。

由于檢測點分散在發動機各個面的不同位置，如果要用機器視覺進行瑕疵檢測，僅從幾個固定角度是不夠的，必須使用類似機械臂等多自由度運動設備來帶動相機，圍繞發動機進行立體的環繞拍攝。

而且，面對局部裝配不斷調整的各種新型號的發動機，整個系統還需要自動適配、根據不同型號發動機的外形和檢測點特征，進行針對性的運動、拍攝和檢測，并確保精準度。

這是一個艱難、復雜的技術挑戰，從機械臂控制到視覺分析等方面，涉及的技術之復雜、難度之大，一拖當時找了很多業界的供應商，卻幾乎沒人能做，中國聯通接下了挑戰。

最終，中國聯通的全資子公司，“聯通數科”AI團隊基于5G工業互聯網、IoT和前端智能傳感設備和人工智能，采用多項先進技術，自主研發的5G發動機裝配質檢平臺，終于啃下了這塊硬骨頭。

這個平臺，通過 5G 系統集成+端/網/云融合的系統設計，與產線PLC和MES系統連接，融合多種視覺算法，自動選取機械臂觀測點并進行動態路徑規劃，尋找最合適運動軌跡，全方位覆蓋了不同質檢點的特征和質檢需求，實現了發動機信息讀取、裝配質檢、聲光報警、檢測結果記錄等全流程的自動化。

平臺上線以前，一臺有100多個質檢點的產品，人工檢測往往只能覆蓋60~70個點。而現在，平臺只需要不到100秒的時間，就能完成對主流型號發動機所有瑕疵點的檢測。

目前，中國一拖的產品檢測效率提升了70%，誤檢率下降了35%；并實現了從抽樣檢測向全樣檢測的躍升，產品良品率和生產效率顯著提高。

更重要的是，整個流程的數據累積，不但與MES系統進行對接，發動機的故障和修復信息都會在生產數據庫中存檔，供車間進行后續產品質量分析、追蹤和溯源使用；而且能通過AI分析算法迭代提升，不斷提高質檢精度和型號種類，實現發動機產品檢測的全程“無人化作業”和“自學習”。

“目前，平臺即將完成新的升級，從一期平臺的支持部分主流機型，擴展到二期平臺的支持產線所有機型。”聯通數科項目團隊負責人說。

【2】

中國一拖并不是唯一的受益者。

在浙江寧波，聯通與雅戈爾共同打造了全球最大的“全連接5G+西服智能工廠”，實現對拆線、版型檢驗過程中10多道工序精細化檢測識別，并自動計算出產品合格率和員工工時達標率，強化生產過程的可視化、透明化、可預測、自適應能力。

聯通-雅戈爾 數字孿生3D虛擬工廠

在南京港，針對工作環節多、作業環境復雜、人車流動分散、操作復雜、人機交叉、點多面廣、晝夜連續作業的行業痛點，聯通裝備AI平臺實現了對作業現場人員、設備、車輛、吊機、船舶、道路、通道、堆場等多要素一體化管理的生產安全智能監測和實時預警，碼頭作業綜合效率提升近20%。

在大全長江電器，聯通工業AI平臺為客戶打造的銅排質檢應用，自動化的檢測銅排圓孔處是否存在毛刺，可實現0.5mm級別的微小毛刺檢測，現場識別準確率達99%以上，在提高生產效率50%的同時，也避免了人工質檢流程中經常出現的工傷操作風險。

在日立電梯，聯通AI根據生產和管理的關鍵環節痛點，瞄準業主生產、質檢、裝箱等重點場景，為客戶量身打造了基于5G混合專網的層門識別計數、裝箱計數檢測和安全合規監測等場景的AI應用，大幅提升電梯生產效率和安全運營能力。

據了解，過去三年來，僅僅是在裝備AI方面，就已經有超過100多家大型工業企業，得到了聯通的AI賦能。

更重要的是，在此過程中，聯通也已經探索出了一條用AI解決各個垂直行業痛點問題的成熟路徑。

近年來，AI應用已經日益廣泛，但由于機器學習高度依賴數據訓練，目前還難以實現通用智能，即使是同一個行業，不同企業之間的應用場景、基礎條件和需求方向也都經常有巨大差異，且垂直行業應用除了人工智能以外，還需要云、網、設備等各方面的協同，導致AI應用的落地需要大量定制，效率低、成本高、投入產出不成比例、落地應用效果差。

對此，聯通的解決方案是：

一方面，以“市場-創新”雙輪驅動，從大量零散需求中梳理出可復制的共性需求，結合AI技術成熟度，進一步挑選出要優先打造的共性需求。

另一方面，采用分層技術架構，快速批量打造具備“職業技能”的細分行業AI，并構建可運營AI機制，支持人機協同迭代提升識別率，實現人工輔助AI越用越聰明。

基于以上原則，聯通最終打造了由1個開發平臺、50余類模型算法、7類垂直功能和N種細分行業組成的AI平臺。

其中，模型算法完整覆蓋了視覺、語音、NLP等核心領域的多項核心能力，形成“看”、“聽”、“思考”、“說”、“移動”、“抓取”、“交互”等多項類人能力，其中有多項算法在國際評測中排名前五。

而面向細分行業，聯通更是以自研AI為基礎，聯合聯通其他業務部門和生態合作伙伴，構建了全面的肢體能力，并提供軟硬件一體化的快速定制，讓用戶即使不懂AI，沒有云網資源，也能夠迅速高效地部署和應用。

【3】

目前看來，與其他AI平臺相比，聯通AI具有以下競爭優勢：

（1）行業可復用。通過大量的行業案例，已經梳理和沉淀出大量的算法模型和可跨行業復用的應用，并進行標準化封裝。

（2）可以按需定制。作為通信運營商，基于5G、云網、工業互聯網等方面的技術和資源優勢，聯通已經針對不同行業的特點，總結和構建出了一套完整涵蓋AI訓練、推理、運營三者有機結合的靈活部署方式。

（3）支持零基礎運維。通過自動化和平臺、數據標注工具等平臺，可以讓不懂AI的非專業人員，也能夠迅速上手行業AI應用，并展開系統運營。

（4）軟硬件一體交付。通過專家支撐和生態合作，幫助客戶解決硬件選型、方案設計等方面的痛點，實現場景和設備的定制化。

（5）深刻理解行業。在其他業務領域，比如政企、云網和行業軍團，聯通已經與千行百業展開深入合作，對各個行業的真實應用需求，具備敏銳感知和深刻理解。這可以幫助聯通AI更快、更好地迭代升級，或是以其他業務的補充或支撐的方式，為更多行業客戶提供賦能。

（6）安全。行業AI應用需要深入企業的生產流程，對云、網、數據的安全性有極高要求。而無論客戶的部署方式希望本地或是上云，無論自身的品牌還是實力，聯通都能給客戶足夠的信心和保障。

正是基于這些優勢，聯通工業AI得到了各個行業客戶的一致認可。

放眼未來，聯通AI的長征才剛剛開始。

去年以來，中國聯通全面升級制定了“1+9+3”的公司新戰略規劃體系，明確提出要勇當“數字技術融合創新排頭兵”，堅持由市場驅動轉變為市場和創新雙輪驅動，聚焦“大聯接、大計算、大數據、大應用、大安全”五大主責主業，全面挺進數字經濟主航道。

目前，聯通更已經通過“一個聯通、一體化能力聚合、一體化運營服務”的特色能力體系構建模式，成立了9大行業10大軍團和8個產業互聯網公司，將17家專業子公司、19家產業互聯網公司的體系化專業能力，與總部、省、地市、區縣以及鄉村的全國四級運營體系，充分結合在一起，來為客戶提供一體化的解決方案和運營服務。

在這樣的助力下，聯通AI更有了巨大的發展的機遇與空間，成為聯通與各領域生態伙伴深入合作、共同賦能千行百業的不竭動力。