产业新闻-"万里长征黑料不打烊在线"-万里长征黑料不打烊在线TCL实业副总裁、格创东智CEO何军：制造业AI应用潜力巨大

万里长征黑料不打烊在线TCL实业副总裁、格创东智CEO何军：制造业AI应用潜力巨大

又到毕业季。6月25日，北京一律所发布通告称，鉴于四川大学对张姓同学的处理，认为该校毕业生品质难以信服，故该所不再招聘四川大学毕业生。此通告引发争议，当晚，该律所负责人王炳峰律师回应媒体，认为此通告并无就业歧视之嫌，并表示暂时不会改变拒聘四川大学毕业生的决定。

本报记者陈佳岚深圳报道“在智能化工厂改造的过程中，我们面临三大挑战和痛点。包括先进制造业工厂的工序长、数据量巨大、控制复杂，在快速变化的生产需求面前限制了产能扩充和迭代更新的速度。中国工业软件在快速国产化的过程中，需要在短时间内超越国外几十年的技术沉淀，导致运维成本高昂。面板和半导体企业的生产周期复杂、工艺变化快，导致系统间数据融合操作复杂。”近日，TCL实业副总裁、格创东智CEO何军在2024年TCL全球技术创新大会上如是表示。会后，何军在接受《中国经营报》等媒体记者采访时指出，与金融和零售行业相比，制造业的AI应用看似进展缓慢，但从长远来看，其价值和回报有望超越其他行业。谈及中国软件发展环境，何军表示，与美国相比，中国软件的发展环境并不理想，尤其是在知识产权保护、对软件的理解和价值认知、融资环境等方面，当前的条件并不利于优秀软件企业的诞生。不过，格创东智正通过扎根泛半导体行业寻找适合中国市场的软件产业发展路径。半导体制造业的智能化转型与工业软件创新公开资料显示，格创东智是一家源自半导体制造业的工业智能解决方案提供商，由TCL恒时天瑞投资（宁波）有限公司、TCL实业控股股份有限公司、TCL华星光电技术有限公司等共同持股。其半导体工厂智能化CIM解决方案已在多个半导体工厂落地。工业软件指专用于或主要用于工业领域，为提高工业企业研发、制造、生产管理水平和工业装备性能的软件。作为工业制造的大脑和神经，工业软件发展水平直接决定工业领域制造高度。《中国制造2025》提出要突破高端工业软件核心技术，开发自主可控的高端工业平台软件和重点领域应用软件，推进自主工业软件体系化发展和产业化应用。何军指出，在智能化工厂改造中，通常面临三个主要挑战和痛点。其一，先进制造业的工厂工序长、数据量巨大、控制复杂，而传统的工业软件大多基于单体架构开发，所有的功能基本上都封装在一个程序里面，这样能保证稳定性。但同时也带来了缺点，在生产需求快速变化时，限制了工厂快速扩充产能和更新迭代的能力。为了解决这一问题，格创东智大量采用云原生和微服务化架构重构传统工业软件，缩短了系统的开发周期。例如，六年前一个面板厂CIM系统开发需要18个月，而去年TCL华星的T9项目CIM系统的开发周期缩短至6个月，这一成就得益于流程标准化和软件架构的微服务化。其二，中国的工业软件面临着在快速国产化的周期里超越国外几十年沉淀的挑战。中国软件从开发到上线再到磨合通常只有12至18个月，而国外工业软件则沉淀了30至40年。这一差距导致中国工厂需要大量的运维人员和生态合作伙伴不断修复bug和优化系统，虽然给中国工厂带来了快速迭代的好处，但是另一方面也给面板厂和半导体工厂带来高昂的运维成本。因此，从6年前开始，格创东智与TCL工研院及合作伙伴一起，利用AI技术缩短与国际工业软件的差距，加速软件迭代和优化。何军补充道，智能化AI的工具可以帮助我们缩短在工业软件上与世界一流软件的差距，实现“换道超车”。其三，由于生产周期复杂、工艺变化快，面板和半导体企业通常有数百个烟囱式的、封闭的单体架构软件，导致数据融合操作复杂。通过AI技术可以减少系统间融合的复杂性，缩短工程师的学习曲线，快速实现软件整合。格创东智从成立时专注在生产控制和设备管理软件，逐渐延伸到了信息管理软件。当前，TCL的AI应用除了落地到生产制造还有C端的电视、智能眼镜等产品上，比如提升显示画质、提供人机交互能力等。TCL创始人、董事长李东生在TCL全球技术创新大会上表示，在AI领域，TCL通过长期的发展规划推动AI技术在研发、制造等高价值场景落地并应用，年效益超过5.4亿元。中国制造AI软件的挑战与潜力互联网办公、金融、消费零售、能源、制造等领域是AI大模型重点落地的行业，但当前，AI在互联网办公、金融等领域的应用已经相对成熟，互联网办公是AI大模型最早落地的场景；在金融领域，包括风险管理、量化交易、智能投顾等多个方面，这些应用能够直接提升金融机构的运营效率和服务质量；在消费零售领域，由于消费者对新事物接受度高，容错程度低，AI大模型落地快速；而在制造业中，尽管AI技术在生产排程、质量检测、设备维护等方面有所应用，但这些应用仍处于探索阶段，且普及程度相对较低。何军对记者表示，与金融和消费零售等行业相比，制造业的AI应用看起来相对慢一点，但这并不意味着其长期价值较低。实际上，从长远来看，制造业在AI应用上的潜力有可能超越消费零售和其他行业。何军分析称，制造业AI应用的缓慢主要归因于三个因素：首先是制造业的数字化和信息化水平较低；其次是企业内部自主IoT能力和数字化流程数据处理能力不足；最后是工业数据本身的复杂性，包括数据治理基础薄弱、数据来源多样、数据格式不统一以及数据转化成本高。尽管存在这些挑战，何军对制造业在AI应用上的潜力持乐观态度，并认为其长期价值将逐渐显现。何军表示，与美国相比，中国软件的发展环境并不理想，尤其是在知识产权保护、对软件的理解和价值认知、融资环境等方面，当前的条件并不利于优秀软件企业的诞生。“中国A股市场上300多家软件公司的净利率仅为千分之几，这反映出中国软件行业面临严峻挑战。”何军认为，中国目前的环境并不适宜孕育优秀的软件企业，特别是在与美国这些国家相比时，中国在软件价值认知和市场支持方面存在不足。尽管短期内面临困难，何军对工业软件的未来持乐观态度。“长期来讲，我觉得工业软件可能是中国软件行业里一个会有突破的点，这个时间也不会很快，三年五年可能也看不到，不过，格创东智正致力于寻找适合中国市场的软件产业发展路径，专注于为特定行业提供定制化的软件解决方案。”“在中国，我觉得我们没有其他选择，所以我们扎根在泛半导体行业，包括半导体、泛半导体、新能源和锂电池、面板等技术壁垒较高的行业。技术壁垒较高的泛半导体行业在一定时间内可以支撑我们在软件上有所积累，但是避免不了需要做定制化，所以我们更需要时间沉淀，需要做智能化的解决方案。此外，泛半导体行业面临国产化替代的压力，也给我们和一些友商提供巨大的发展机会，但是我们不能把国产化替代当成一个借口，而是要为制造业创造价值，平替对制造业来说没有价值，必须要做技术创新，要为制造业带来价值。”何军表示，制造业在成本控制方面是极为严格的，特别是对于先进制造业而言，它们期望通过投资获得明确的回报，因此，当制造业企业决定投资购买软件和解决方案时，这通常意味着它们认为这些产品具有实际价值。“单一的软件产品往往难以直接产生显著的效果。因此，我们提供的不应仅仅是软件，而应该是针对客户具体问题的定制化解决方案。这些解决方案需要超越标准的商业套件，以满足客户的特定需求。在当前的市场环境下，我们认为只有通过深入聚焦特定行业并彻底理解其需求，才能在未来创造出真正有价值的商业软件。这样的软件将具有高标准化程度和可持续的收入模式，从而孕育出市值千亿级的软件企业。尽管在当前阶段，实现这一目标存在一定的难度，但我们仍需坚持这一方向，以期在未来实现突破。”何军表示。（编辑：吴清审核：李正豪校对：颜京宁）