創(chuàng)新應(yīng)該來(lái)自問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)者，并且要盡量走近客戶、走近真正的問(wèn)題源頭。

文｜錢麗娜

ID | BMR2004

10多年前，ABB就開(kāi)始研究AI賦能的電氣化和自動(dòng)化解決方案。時(shí)至今日，ABB集團(tuán)機(jī)器人與離散自動(dòng)化事業(yè)部總裁安世銘建議“區(qū)分人工智能的過(guò)度炒作和實(shí)際應(yīng)用，那些真正能夠帶來(lái)實(shí)際價(jià)值和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的或許才是最為重要的”。

2025年“ABB加速器中國(guó)周”期間，作為ABB加速器項(xiàng)目的一部分，AI 黑客松競(jìng)賽誕生了近350項(xiàng)AI創(chuàng)新提案。一家百年企業(yè)，對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展始終保持著一顆好奇心。

01

ABB的AI探索之路

AI絕非新生事物，其源頭可以追溯到20世紀(jì)50年代。近年來(lái)，我們見(jiàn)證了很多人工智能解決方案的誕生，但是又隨時(shí)會(huì)有一些更成熟的新興系統(tǒng)出現(xiàn)。安世銘說(shuō)：“每當(dāng)迎來(lái)熱潮時(shí)，我們總會(huì)認(rèn)為人工智能可以解決所有的問(wèn)題，但往往隨之而來(lái)的是幻滅的低谷期，然而每一輪浪潮依然能夠推動(dòng)我們達(dá)到新的高度與技術(shù)成熟度。”

兩年前，ChatGPT的發(fā)布標(biāo)志著生成式人工智能進(jìn)步的重大里程碑，互聯(lián)網(wǎng)世界看到了全新而令人激動(dòng)的新紀(jì)元。此后，DeepSeek不僅成本更低，也成為開(kāi)源的一項(xiàng)工具。中國(guó)有大量的人工智能技術(shù)與新興技術(shù)正在發(fā)展壯大，ABB所在的機(jī)器人行業(yè)也在發(fā)生著日新月異的變化。

早在10多年前，ABB就開(kāi)始布局人工智能技術(shù)。安世銘說(shuō)：“當(dāng)智能體技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，我們就開(kāi)始思考在公司內(nèi)部還有什么是可以做的。無(wú)論是分析式人工智能還是生成式人工智能，所有這一切都可以與我們最新的技術(shù)應(yīng)用相結(jié)合。不論是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境當(dāng)中，我們都可以通過(guò)這種方式大幅提升效率。”

為了尋找更多的解決方案，ABB選擇的是去中心化的方式，不是由總部思考問(wèn)題、做決策并下發(fā)命令，此前嘗試過(guò)這種方法，很快發(fā)現(xiàn)它并不適用。“我們認(rèn)為創(chuàng)新應(yīng)該來(lái)自問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)者，并且要盡量走近客戶、走近真正的問(wèn)題源頭。”安世銘說(shuō)。

ABB采用自下而上的開(kāi)發(fā)模式來(lái)打造人工智能解決方案，創(chuàng)造切實(shí)可感的創(chuàng)新價(jià)值。自下而上的模式也體現(xiàn)在不久前舉辦的AI黑客松競(jìng)賽。該項(xiàng)目吸引了中國(guó)以及全球員工的參賽，匯集350項(xiàng)AI提案，體現(xiàn)了AI領(lǐng)域最新的前沿應(yīng)用。在Formula E國(guó)際汽聯(lián)電動(dòng)方程式賽車世界錦標(biāo)賽上，ABB也實(shí)現(xiàn)了AI在電動(dòng)方程式錦標(biāo)賽賽場(chǎng)內(nèi)外的落地與應(yīng)用。

“我個(gè)人認(rèn)為我們可以去觀察已經(jīng)實(shí)施落地的項(xiàng)目，或者是正在研發(fā)中、可能在5年內(nèi)會(huì)落地的項(xiàng)目，無(wú)數(shù)項(xiàng)目雛形都在試驗(yàn)過(guò)程中，我們認(rèn)為人工智能會(huì)改變世界，當(dāng)然它不一定會(huì)那么順利地落地，但是我們可以把所有可能性綜合起來(lái)，創(chuàng)造一個(gè)項(xiàng)目?jī)?chǔ)備（project pipeline），并且讓它一步一步地落地實(shí)現(xiàn)。”安世銘說(shuō)。

過(guò)去一年以來(lái)，ABB的AI項(xiàng)目數(shù)量增長(zhǎng)了一倍，并且還在不斷上升。中國(guó)公司創(chuàng)造了非常多的新項(xiàng)目，它們將會(huì)進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)更多創(chuàng)新。有一些AI項(xiàng)目已經(jīng)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)，有一些成果被推廣至全集團(tuán)。一個(gè)AI項(xiàng)目可以首先應(yīng)用于一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，再?gòu)?fù)制、使用到多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)領(lǐng)域之中。比如ABBy機(jī)器人助手，最初由單一業(yè)務(wù)部門開(kāi)發(fā)，現(xiàn)在已經(jīng)在全公司范圍內(nèi)部署。

人工智能編程助手的用戶規(guī)模一年增長(zhǎng)超過(guò)了100%。微軟研究表明，開(kāi)發(fā)者工作效率提升了100%，工作滿意度也提升了75%，這都是AI編程助手取得的成果。

“通過(guò)AI接管常規(guī)作業(yè)，團(tuán)隊(duì)得以專注于創(chuàng)新以及攻克更有難度的問(wèn)題，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)更具復(fù)雜性以及挑戰(zhàn)性的突破，我們可以更快更好地獲得想要的答案。”安世銘說(shuō)。

芬蘭的一位員工開(kāi)發(fā)了Specifier（規(guī)格閱讀器），這是一個(gè)基于生成式AI技術(shù)的規(guī)格閱讀。他面對(duì)200多頁(yè)的文本，覺(jué)得閱讀起來(lái)過(guò)于麻煩，想找到一個(gè)解決方案。當(dāng)客戶提交一篇兩三百頁(yè)的文檔時(shí)，系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)文檔中哪些需要修改并進(jìn)一步優(yōu)化，并將RFQ文件中的電機(jī)規(guī)格總結(jié)成簡(jiǎn)潔、可操作的摘要。通過(guò)這個(gè)規(guī)格閱讀文檔，使閱讀速度提升225%，其報(bào)價(jià)處理量顯著增加，銷售流程也全面提速，同時(shí)大幅提升報(bào)價(jià)的質(zhì)量準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)一致性。最初這個(gè)工具也是由單一業(yè)務(wù)部門開(kāi)發(fā)的，首先進(jìn)行試點(diǎn)，現(xiàn)已推廣至其他業(yè)務(wù)部門，被200多名員工常規(guī)化地使用。

ABB已經(jīng)有無(wú)數(shù)的案例以及100多年的沉淀和積累，如何提取信息、讓工程師以最快的速度去識(shí)別，為客戶提供更精準(zhǔn)快捷的服務(wù)，ABB還在不斷優(yōu)化、嘗試中。

另一例是ABB收購(gòu)的一家瑞士公司（Sevensense）的移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用，它可以在一個(gè)空間中進(jìn)行掃描并了解它所處的位置，從而很好地完成任務(wù)。同一個(gè)空間中可以有各種各樣的機(jī)器人，它們能夠去往不同房間彼此交流、了解各自的任務(wù)，同時(shí)也可以從a點(diǎn)移動(dòng)到b點(diǎn)，不需要任何固定的路線設(shè)置，從而實(shí)現(xiàn)巨大的效率提升以及精確度提升，這可以幫助客戶大幅度實(shí)現(xiàn)功能優(yōu)化，滿足各種需求。

人工智能如今已經(jīng)滲透至非常多的應(yīng)用和場(chǎng)景當(dāng)中，也存在于產(chǎn)品布局中，幫助優(yōu)化、實(shí)現(xiàn)更高程度的智能化和性能提升。ACOPOS 6D輸送系統(tǒng)即為一例，該系統(tǒng)具有懸浮穿梭技術(shù)，將現(xiàn)行的生產(chǎn)轉(zhuǎn)化為多維自適應(yīng)的空間。在這個(gè)空間中會(huì)有非常多的運(yùn)動(dòng)路線，AI可以實(shí)現(xiàn)最好的路線選擇和最高的效率提升。與此同時(shí)，空間利用率也將最高提升至80%。

面對(duì)目前人形機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新浪潮，ABB的產(chǎn)品可以在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，讓機(jī)器人有抓取能力、視覺(jué)能力，讓機(jī)器人用遠(yuǎn)程傳感器更好地實(shí)現(xiàn)自我導(dǎo)航。

ABB希望可以聚焦客戶問(wèn)題。在人形機(jī)器人的應(yīng)用中，有些足部采用輪子，移動(dòng)更快，有些用語(yǔ)言來(lái)更好地下達(dá)指令，同時(shí)也可以和機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對(duì)話。中國(guó)可以設(shè)計(jì)出與機(jī)器人對(duì)話的方案，對(duì)任務(wù)進(jìn)行分解，并且執(zhí)行任務(wù)的具體動(dòng)作，這是非常前沿的技術(shù)。

ABB在中國(guó)還有多樣化的行業(yè)應(yīng)用，比如青島特鋼智能制造解決方案、ABB廈門工業(yè)中心的光伏系統(tǒng)、為新疆天富能源提供的供熱管網(wǎng)升級(jí)智能解決方案，以及在消費(fèi)品制造、醫(yī)療器械裝備等領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)了跨行業(yè)的應(yīng)用落地，這些都是真正在中國(guó)實(shí)現(xiàn)的行業(yè)應(yīng)用案例。

02

生態(tài)驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展

如今ABB與中國(guó)高校、全世界很多大學(xué)、初創(chuàng)公司、客戶一起協(xié)同合作，可以更好地實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)開(kāi)發(fā)，并進(jìn)一步完善生態(tài)系統(tǒng)的搭建。

微軟是ABB的重要戰(zhàn)略合作伙伴，雙方在工業(yè)人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)期合作，現(xiàn)在也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了ABB產(chǎn)品線集成Microsoft Copilot。微軟（中國(guó)）有限公司首席技術(shù)官韋青指出，目前微軟正在大力推進(jìn)內(nèi)部員工培訓(xùn)，教會(huì)他們?nèi)绾问褂萌斯ぶ悄埽渲幸粋€(gè)關(guān)鍵的技術(shù)就是Copilot，這是為人類服務(wù)、導(dǎo)航的協(xié)同技術(shù)。另外，微軟花了非常多的時(shí)間開(kāi)發(fā)技術(shù)，開(kāi)發(fā)技術(shù)之后也需要讓內(nèi)部員工知道如何使用技術(shù)。“其實(shí)用戶并不在意你使用的技術(shù)是什么，他真正在意的是能不能幫他解決實(shí)際問(wèn)題。”

韋青說(shuō)：“初心和常識(shí)是兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，另外就是本分。我們需要不斷地嘗試、應(yīng)用、日日維新。最重要的是以人為本，其次是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)以及學(xué)會(huì)利用數(shù)據(jù)。”微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）經(jīng)常說(shuō)模型并不是微軟的產(chǎn)品，模型只是其中一部分。微軟CTO Kevin Scott也認(rèn)為模型和數(shù)據(jù)同等重要。韋青表示：最為關(guān)鍵的是把技術(shù)應(yīng)用到真實(shí)的世界當(dāng)中，以人為中心，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)使用場(chǎng)景，這些都是合作的關(guān)鍵。

最近包括黃仁勛、馬斯克在內(nèi)的科技領(lǐng)袖都在不同場(chǎng)合表達(dá)了AI與電力之間的關(guān)系。

根據(jù)國(guó)際能源署的數(shù)字報(bào)告，在2022年，整個(gè)AI數(shù)據(jù)中心的用電量已經(jīng)達(dá)到4600億千瓦，占全球用電量1.5%—2%。有數(shù)據(jù)顯示，最晚到2030年，AI數(shù)據(jù)中心用電量占比將翻一番。中國(guó)AI數(shù)據(jù)中心目前占全球的1/3左右，用電量預(yù)估最遲在2030年翻一番。這個(gè)數(shù)據(jù)表明，AI的發(fā)展對(duì)于電力能源的需求是很旺盛的。4月28日發(fā)生在西班牙的全國(guó)大停電事故，導(dǎo)致全國(guó)70%的電力都受到了影響。這兩個(gè)例子說(shuō)明，能源會(huì)蓬勃發(fā)展，能源的管理和穩(wěn)定至關(guān)重要。

ABB電氣中國(guó)副總裁楊嶸指出，在電力行業(yè)，新型電力系統(tǒng)也應(yīng)該是“云—管—邊—端”的架構(gòu)。例如，ABB Ability?系統(tǒng)能夠?qū)㈦娏?shù)據(jù)存儲(chǔ)到云端，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)控；ZEE600系統(tǒng)則能夠?qū)⑻?yáng)能用電與負(fù)荷有機(jī)結(jié)合，提升能源利用效率。

目前ABB過(guò)程自動(dòng)化業(yè)務(wù)線非常廣泛，近期也發(fā)布了ABB Ability工業(yè)知識(shí)庫(kù)。ABB過(guò)程自動(dòng)化事業(yè)部中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人蔣海波說(shuō)：“從AI角度來(lái)說(shuō)，過(guò)程自動(dòng)化工業(yè)多年來(lái)都有很多懸而未決的痛點(diǎn)。隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)在AI在過(guò)程自動(dòng)化的應(yīng)用非常普遍。”過(guò)程工業(yè)的共性問(wèn)題是非計(jì)劃停機(jī)，所造成巨大的損失包括時(shí)間損失、設(shè)備損失、產(chǎn)品質(zhì)量影響等。通常非計(jì)劃停機(jī)由兩個(gè)問(wèn)題引起，一個(gè)是設(shè)備本身的故障停機(jī)，另一個(gè)是由于各種復(fù)雜原因造成的系統(tǒng)停機(jī)。

針對(duì)設(shè)備本身的故障停機(jī)，蔣海波說(shuō)：“AI技術(shù)的應(yīng)用促成了可預(yù)測(cè)性維護(hù)，但是成本上不太經(jīng)濟(jì)。”預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和AI的技術(shù)應(yīng)用，發(fā)展出很多解決方案用來(lái)幫助客戶提高可靠性。在沒(méi)有問(wèn)題的時(shí)候就不需要停機(jī)，一旦產(chǎn)生問(wèn)題指示，就可以做一些預(yù)防性手段，這是第一個(gè)方向。

針對(duì)生產(chǎn)線上復(fù)雜的停機(jī)事件，ABB運(yùn)用AI手段，比如大數(shù)據(jù)分析、圖像識(shí)別、分析式AI模型，已經(jīng)解決了不少問(wèn)題。“停機(jī)的成本壓力非常大，客戶閘機(jī)生產(chǎn)線起始的損失很大，因?yàn)榈鹊秸麄€(gè)生產(chǎn)線穩(wěn)定之后，前面已經(jīng)報(bào)廢了部分產(chǎn)品。目前ABB開(kāi)發(fā)了一些解決方案，用AI的方式大幅度降低損失，目前可將損失減少至1/10。”蔣海波表示。

ABB工業(yè)知識(shí)庫(kù)是ABB與微軟合作開(kāi)發(fā)、使用生成式AI的智能知識(shí)庫(kù)，解決了非常大的痛點(diǎn)，現(xiàn)在很多企業(yè)面臨人才流失，員工的退休、轉(zhuǎn)崗、升遷，技術(shù)骨干的流失等情況對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是普遍存在的、長(zhǎng)遠(yuǎn)的痛點(diǎn)，人員水平也存在參差不齊的情況。現(xiàn)在利用AI技術(shù)將所有產(chǎn)品信息、維修經(jīng)驗(yàn)等整理進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)，再提供使用友好的界面，可以幫助客戶更輕易地解決操作維修難題，大幅度降低對(duì)人員的培訓(xùn)成本，大大提高整體效率。

ABB運(yùn)動(dòng)控制事業(yè)部大電機(jī)與發(fā)電機(jī)亞太區(qū)負(fù)責(zé)人楊文廣說(shuō)，在預(yù)防性維護(hù)方面，電機(jī)應(yīng)用場(chǎng)景比較廣闊。過(guò)程工業(yè)，特別是在石油石化中，電機(jī)壞了會(huì)發(fā)生意想不到的停機(jī)，整個(gè)生產(chǎn)也會(huì)隨之停頓，損失可能高達(dá)幾百萬(wàn)、上千萬(wàn)元。“2024年在ABB創(chuàng)新杯大賽中，我們就提出如何利用AI或者智能技術(shù)協(xié)助支持電機(jī)的故障診斷。ABB在電機(jī)變頻器領(lǐng)域有100多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，但如何與AI技術(shù)融合，從而更好地提升診斷效率和效果，這是我們最關(guān)注的地方。”

這個(gè)課題提出后頗受關(guān)注，有50多所高校近300人參與課題討論。他們與研發(fā)團(tuán)隊(duì)去工廠拜訪，ABB將積累的大量案例分享給合作者，西安交大國(guó)際機(jī)械學(xué)院通過(guò)三相電流的融合，采集電流的損失峰值，通過(guò)ABB的數(shù)據(jù)積累，復(fù)查運(yùn)行過(guò)程的轉(zhuǎn)差率，就電機(jī)的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，結(jié)合AI模型做出判斷，從而解決了關(guān)鍵問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，原來(lái)的很多分析會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)干擾，而算法能將數(shù)據(jù)干擾降到最低，同時(shí)將診斷的可靠性和準(zhǔn)確率提升到新高度。這個(gè)項(xiàng)目獲得了2024年度ABB創(chuàng)新大賽的一等獎(jiǎng)。楊文廣說(shuō)：“現(xiàn)在整個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)還在跟進(jìn)去年的討論和數(shù)據(jù)模型，盡可能通過(guò)研發(fā)將它產(chǎn)品化，從而為客戶提供服務(wù)。”整體來(lái)說(shuō)，這也是運(yùn)動(dòng)控制在數(shù)字化和智能化上的探討，盡可能利用數(shù)字化工具和AI方法提高整體運(yùn)營(yíng)的精準(zhǔn)度和敏捷度。

2024年2月，ABB機(jī)器人業(yè)務(wù)部中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人韓晨曾經(jīng)分享了將AI引入到控制器生產(chǎn)線的案例，控制器生產(chǎn)線工序非常復(fù)雜，30多個(gè)品種、5種物理體積，1000多種選項(xiàng)。由于非標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景太多，為此，擰螺絲工序一直由人工操作。團(tuán)隊(duì)將深度學(xué)習(xí)引入后，傳統(tǒng)的圖像處理手段的打螺絲成功率從20%提升至80%左右。經(jīng)過(guò)一年對(duì)模型的進(jìn)一步培訓(xùn)以及新技術(shù)應(yīng)用，這條生產(chǎn)線打螺絲的成功率已經(jīng)基本達(dá)到100%。對(duì)于工廠中不同的環(huán)境和光影、來(lái)料的不一致性，甚至一些缺陷，都有很好的忍耐度。這項(xiàng)技術(shù)在ABB工廠得到完善之后，也推廣給了客戶。

另一項(xiàng)已經(jīng)落地的應(yīng)用是焊縫的質(zhì)量檢測(cè)。之前焊縫質(zhì)量檢測(cè)是在工序最后對(duì)成品進(jìn)行檢測(cè)，現(xiàn)在通過(guò)AI加持，利用3D照相機(jī)快速成像，能迅速檢測(cè)到焊接問(wèn)題，精確到22微米，速度是人工檢測(cè)的20倍以上。在高速檢測(cè)的情況下，可以把焊縫質(zhì)量檢測(cè)直接植入到生產(chǎn)線中，做到產(chǎn)品精準(zhǔn)控制，邊焊邊檢測(cè)，有問(wèn)題時(shí)立刻返工修復(fù)，而不是等到最后。

韓晨說(shuō)，除了生產(chǎn)應(yīng)用以外，ABB也把人工智能推廣到生產(chǎn)管理，比如訂單預(yù)測(cè)。由于ABB面向汽車、電子、金屬加工等眾多行業(yè)，業(yè)務(wù)量也存在起伏不定的情況，精確地預(yù)測(cè)訂單會(huì)實(shí)現(xiàn)更精益的生產(chǎn)。引入人工智能后，對(duì)原材料以及生產(chǎn)人員配置都有了很大的改進(jìn)。

ABB還與英偉達(dá)達(dá)成合作進(jìn)行前沿探索，英偉達(dá)的Omniverse數(shù)字孿生仿真平臺(tái)與ABB的RobotStudio進(jìn)行結(jié)合，在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)，先用視覺(jué)團(tuán)隊(duì)（Visual Team）做深入研究，有了模型之后，還能對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題溯源，實(shí)現(xiàn)根本原因分析（Root Cause Analysis）。

韓晨說(shuō)：“希望今后可以把人工智能引入到日常生產(chǎn)，進(jìn)一步推動(dòng)智能化生產(chǎn)轉(zhuǎn)型。”

03

開(kāi)發(fā)可衡量的AI產(chǎn)品

目前，ABB已經(jīng)有超過(guò)250個(gè)AI項(xiàng)目，公司對(duì)此運(yùn)用不同的KPI，從生產(chǎn)效率和生產(chǎn)力兩方面衡量。安世銘說(shuō)：“Specifier規(guī)格閱讀器現(xiàn)在已經(jīng)有超過(guò)200人、6個(gè)不同的部門在使用，閱讀速度提升至225%，這是真實(shí)的效率提升和時(shí)間成本節(jié)省，以更少的資源達(dá)到更好的效果。”

一些外部產(chǎn)品應(yīng)用的價(jià)值，也是通過(guò)具體數(shù)據(jù)來(lái)體現(xiàn)。比如AMRs自主移動(dòng)機(jī)器人部署后，效率提升超過(guò)20%。“每個(gè)項(xiàng)目都有其KPI，與客戶期待密切相關(guān)，可能是成本下降，可能是用更少的資源得到更大的效果。實(shí)際上，所有項(xiàng)目我們都能夠預(yù)先設(shè)定價(jià)值指標(biāo)、驅(qū)動(dòng)其發(fā)展并衡量結(jié)果，這個(gè)效果是非常好的。”

針對(duì)生產(chǎn)線效率提升，ABB還會(huì)通過(guò)不斷地檢驗(yàn)和實(shí)踐擴(kuò)大其使用率。根據(jù)不同項(xiàng)目逐個(gè)設(shè)置KPI，公司內(nèi)部的智能聊天應(yīng)用，比如通過(guò)詢問(wèn)ABBy機(jī)器人助手，了解HR領(lǐng)域的最新規(guī)定，這些都是不斷擴(kuò)展增加的項(xiàng)目，能夠?yàn)楣緝?nèi)部帶來(lái)更多的價(jià)值。