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智造業躍遷,一場不能輸的產業競賽

來源:甲子光年 | 2022-09-22 16:15 | 作者:曉楠 賢煥

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  一條難而正確的路。

  作者 | 曉楠 賢煥

  編輯 | 栗子

  當你拿到一款新手機,拆開盒子撕下保護膜,一塊嶄新、完美的屏幕出現在眼前。而一塊蓋板玻璃從被制作出來到嵌入手機屏幕,要花光它所有的“運氣”。

  蓋板玻璃在行業里也被稱為視窗防護玻璃,是用于對觸控模組、顯示模組進行保護的透明鏡片。作為屏幕顯示與觸控部分的上層保護層,它是手機上與人類接觸互動最為頻繁的硬件,甚至沒有之一。

  并不是每塊蓋板玻璃都生而完美。

  蓋板玻璃生產涉及開料、CNC雕刻、研磨和拋光、清洗、鋼化處理、絲印、烘烤等多道工序,在整個工藝流程中,數以萬計的玻璃會經歷多個檢測環節。至少在幾年前,這一環節都還是由人工進行,保證每一片蓋板玻璃在出廠時都是完美的,就和你最終看到的成品一樣。

  這個過程遠沒有聽起來這般輕松。

  蓋板玻璃的缺陷可以分為百余種,質檢環節涵蓋邊角檢測、白片玻璃檢測、絲印檢測等。一條產線上,每個月需要檢測的蓋板玻璃達到幾十萬片。

  檢測場景的復雜其實是我國制造業的一個縮影。技術尚未觸達到這個萬億規模的行業,設計、生產、管理、服務等各個環節充滿了太多的變量和未知。

  在聯想創投總裁賀志強看來,機遇就藏在其中。

  “在互聯網時代,我們看到了AI、大數據等核心技術,讓巨頭公司持續了解數據背后深層次的規律,快速迭代調整產品,不斷提高競爭力。我們相信以數據化為基礎,將有機會重塑任何產業,制造業正是其中最重要的主賽道。打通軟件和硬件的壁壘,工業數據不斷累積和迭代,將會實現制造業顛覆式發展。”

  當數據、機器人、AI進入主賽道后,產業或許就會被改變,即使只是小小的手機蓋板玻璃檢測……

  而同樣在尋找技術重塑產業機會的,還有一群在實驗室和科研院所走出來的科學家。

  偶然一天,中科慧遠創始人&董事長張正濤走進了蘇州一家玻璃檢測工廠。他看到的是昏暗、逼仄的暗室內,一群年輕的姑娘、小伙子各自站在工位上,在亮度高達12000勒克斯的燈光下檢測玻璃瑕疵。

  要知道,人眼的亮度舒適區間約為500~750勒克斯。12000勒克斯意味著這是數十倍于正常亮度的極端工作環境。從事質檢工作人員幾乎3個月后視力會平均下降到0.6。

  真正踏進工廠那一瞬間,張正濤被眼前那個明暗分明的場景震撼住了。工人們一瓶瓶眼藥水的使用就像喝水一樣,痛苦在不斷膨脹。

  “沒想到還有傷害性這么高的工作,當時我就覺得要把這個問題解決掉。”

  然而正確、有宏大的意義,所有一切都完美符合自己想要的方向。只是彼時手機玻璃蓋板的檢測技術被德國壟斷已久,全球很多國家的企業都曾在此碰壁。

  面對這樣一座難以翻越的山,“惡戰”在所難免。

  1.既有的釘子,待打磨的錘子

  在玻璃生產的長長環節鏈中,“天下苦質檢久矣”。

  相關統計顯示,中國每天有超過350萬工人在生產線上進行產品外觀檢查,僅3C行業就有150萬人以上。

  工人,是稀缺資源。

  痛點已經有了,接下來就是如何去打磨那把解決“釘子”的“錘子”。

  機器視覺提供了一種新的想象空間。

  兩個團隊彼時素未謀面,但同時看到了以5G+AI技術為基礎的機器視覺,將會帶來的,對檢測環節效率提升的機會。

  張正濤是一個非典型創業者。在此之前,中科院實驗室是他的主陣地,專注于搞科研。對于產業并不是很了解。手機蓋板玻璃檢測是一個怎樣的領域,在產業中處于什么環節,有哪些難題,他并不懂。

  當初一拍腦袋做的決定,但迎接而來的則是一個又一個具體而明確的難題。

  中科慧遠成立的第一年,張正濤一直忙著解決問題。他懂計算機視覺技術,但不懂需要實現蓋板玻璃這種高透明、高反光的缺陷瑕疵成像的光學系統如何設計?蓋板玻璃制作工藝是什么樣?團隊中懂算法的人不懂工藝,工廠中懂工藝的人不懂算法,雙方間的隔閡要比東非大裂谷還深。如果沒有進入場景,又如何解決問題?

  “國內基本上百分之七八十的手機都是中國制造,但無論是從工廠端還是工人勞動保護的角度來看,用技術來輔助人工質檢員來解決這個問題的需求十分迫切。”聯想創投高級合伙人宋春雨向「甲子光年」表示。

  這也解釋了為什么在2017年中科慧遠在產品都沒有設計出來,聯想創投就投資了他們。中科慧遠幾乎是從零開始了解玻璃切割、鋼化、絲印等工藝,一遍一遍熟悉、了解工人需求等。這是一個漫長過程,摸清工藝用了接近一年時間,設計相應算法、光學系統和樣機測試又花了大半年,第一代成品檢測儀直到2018年才逐漸成型。

  好在結果是好的。

  中科慧遠研發的蓋板玻璃成品檢測儀,能在1.5秒完成一片手機蓋板玻璃的檢測,相較于人工,效率提升了20倍以上。

  2019年4月里一天,惠州,在某個全球大型玻璃蓋板生產商的產線上,成立已經近3年的中科慧遠帶著設備,與一家海外廠商的設備按照1:1的比例放置,同時進行玻璃蓋板外觀缺陷檢測驗證。周圍站滿了人,包括雙方的核心領導。張正濤的心里有些忐忑。

  當機器正常運轉之后,一顆懸著的心終于放下。

  結果顯示,中科慧遠檢測設備的各項指標都優于海外設備。并且針對可檢測范圍,中科慧遠可以實現全區域覆蓋。對此,國內第一臺自主研發的AOI檢測設備正式通過驗證,海外設備的壟斷局面也即將被打破。

  “中國的設備不比國外差”。來自行業標桿客戶的認可和批量使用,讓中科慧遠堅定了在AOI檢測設備道路上的探索與研發。十余款自研AOI檢測設備相繼問世,越來越多客戶找上門……

  對于數字化程度相對較低、且經驗至上的制造業來說,改造是一個艱難的過程。但是一旦完成,就會誕生N倍數的產業機會。

  “數據智能將會重新塑造制造業,這是我們的Believing,其中一定會涌現技術與產業緊密結合的新物種。”賀志強告訴「甲子光年」,“從2016年聯想創投成立起,就開始圍繞智能制造布局,標準主要有兩點:一是工業界的需求,真實、迫切的需求最為重要;二是技術是否能夠解決問題,能解決到什么程度?以及技術能否變成產品,產品能否變成公司?”

  只要這兩點成立,就擁有巨大的發展潛力。“制造業場景大,廣闊天地,大有所為。”

  目前,聯想創投在機器視覺領域的布局已成體系,包括中科慧遠、思謀科技、百邁、深慧視等,涉及制造業中的多個行業領域。

  思謀科技成立于2019年,創始人兼董事長賈佳亞是香港中文大學終身教授,在AI領域深耕多年。2020年,聯想創投便注意到了這家初創企業。

  思謀科技成立之初便選擇半導體行業作為技術落地的第一站,以攻克半導體產品缺陷檢測難題。作為高端精密產品,半導體制造過程中每一個制程步驟良率必須接近100%,才能保證最終生產良率維持在可接受水平。因此,半導體產品的缺陷檢測難度,可見一斑。

  思謀科技硬是憑借自身深厚的技術沉淀,僅用時一個多月便將這塊“難啃的骨頭”拿下,用智能化的方法解決了困擾制造業多年的難題。

  而在產業鏈最為密集、豐富的中國制造業里,需求的“釘子”遍布鏈條上下,等待一個個“智能”的錘子。

  2.數據換經驗,難攀的山

  走進蘇州那家玻璃檢測工廠之前,張正濤已經進行了好幾個月調研,方向五花八門,甚至包括榨菜包裝機。可就像另外幾十被他放棄的方向一樣,榨菜包裝機不是不能做、不會做,而是內心深處想做的一直都是尋找到行業中最為迫切的需求:即使是“工業界最高的珠穆朗瑪峰”,也要翻越它。

  但在根系龐大、復雜的制造業體系中,難以翻越的山,又何止這一座?

  其中有一座,是工業軟件。

  工業軟件伴隨工業發展,兩者相輔相成。工業軟件門檻高,要求同時具備軟件開發技能和豐富的數學、物理及工業知識,研發周期長、迭代速度慢,客戶使用黏性高。根據甲子智庫《2021中國科技投資報告》顯示,中國工業軟件的國產滲透率僅為6%,實為“卡脖子”行業。

  2016年,相較于消費互聯網的熱鬧,工業軟件顯得十分冷門。

  “工業軟件是大量工業實踐經驗和工業隱性知識的凝結,對于中國制造業轉型升級不可或缺,而且戰略意義重大。”賀志強認為,從長遠格局來看,中國產業發展到今天必須有更多核心技術要掌握在自己手里。設計研發屬于我們自己的工業軟件,刻不容緩。

  2017年,聯想創投果斷投資當時名不見經傳的南京天洑。

  后者早在2011年就已成立,專注于具有自主知識產權的工業軟件的研發,將AI技術與CAE技術相融合,開發了包括智能設計軟件、智能仿真分析軟件、智能優化軟件、智能數據建模軟件等覆蓋工業產品研發流程的全鏈條軟件產品。

  對技術有著深刻理解的賀志強,早早看到了里面潛藏的機會。他認為,將來我國一定會調動更多、更大的力量來發展工業軟件。雖然當時天洑客戶相對于國外大廠還不是很多,但這是一個高門檻領域,有技術壁壘,而且工業軟件是用出來的,做得越多、越好,得到的反饋也會越多、越好,發展空間非常大。

  就這樣,南京天洑成為聯想創投在智能制造領域的第一次嘗試。而事實證明,這是正確的選擇。

  “對于高端工業來說,產品的性能和安全性至關重要,即使只能提升1%的性能,很多企業也愿意花錢去做這樣的事情。”南京天洑首席戰略官劉國威告訴「甲子光年」。

  比如,一家汽車生產商不會為了測試性能就讓十幾輛汽車相互撞擊,這樣做的代價高昂,沒有哪家企業會這樣做,更不用說航空航天、船舶等領域企業。因此,天洑目前客戶主要聚焦中大型企業。

  如果你是一家船舶制造商,船造好后需要放到水里實驗,查看性能如何,但如果到實驗階段才發現有問題,事情就變得棘手,無論是成本還是時間上都不允許這樣做。而工業仿真軟件的作用就在這里。宋春雨「甲子光年」,在船舶設計階段就可以在計算機上進行仿真模擬,查看它的速度快不快、性能準不準。

  “在當時,常規情況下仿真一條船需要二十幾天,而南京天洑可以在幾個小時完成,這極大提高了設計效率,這種效率的巨大提升就是我們在尋找的。”宋春雨說道,“當然,我們也要看這個產品是不是在中國生產更有優勢和前景,與產業鏈高度匹配。”

  隨著這兩年,關于工業軟件的“國產替代”呼聲漸高。市場上開始熱鬧起來, 在賀志強看來,對于聯想創投的投資,與其說是在投“國產替代”,更像是反過來的邏輯,“國產替代只是一個加分項。”

  是否真的滿足行業需求,提升效率是才是核心。

  這些還在孕育中的工業軟件企業,有著成為未來巨頭的潛力。

  3.機器進廠,更快、更強

  有人在攀登軟件的高峰,就有人在攀登硬件的高峰。在工業制造業產業中,同樣避不開的,還有機器人。

  機器人不僅僅在質量檢測環節被寄予厚望,隨著傳統產業的轉型步伐不斷加快,已經成為一種重要的趨勢。

  在物流領域,企業往往會算這樣一筆賬:購買一輛普通的人工叉車只需要幾萬塊錢,而購買一輛無人叉車需要幾十萬塊錢。如果是你,你怎么選?用最少的價錢購買最劃算的物品,是商人的“天性”。如果這是簡單的算術題,答案一定是前者,可這是一道簡單的算術題嗎?

  GGII數據顯示,2016年至2021年中國市場無人叉車銷量由350臺提高至7375臺,年均復合增速近66%,預計2022年有望維持50%左右的市場增速,銷量突破1.1萬臺。

  為什么那么多人會選“錯”?那就要來算另一筆賬:人工叉車需要人工,高位叉車類型的駕駛員需要持證上崗,培養周期長,而如果培養后的“老人”離職,“新人”入職還要再經過一輪培養,這還不包括需要支付的工人薪酬。更為嚴峻的問題是,即便是“高薪”,也不一定能招到人。

  一位機器人企業創始人對「甲子光年」透露,在走訪客戶過程中,他們發現一個芯片封測廠商每月工人離職率達到了25%,相當于一季度就換了一波人。

  聯想創投合伙人王光熙也曾被工廠外“流動大軍”和工廠內流水線作業的場景震撼到。“很多產線工人不能坐著,因為會出現打盹、走神,甚至發生危險,站著幾小時流水線作業,非常辛苦。”中國是工業大國、制造業大國,并且會持續保持世界工廠的地位,那么勞動力就成為必須要解決的問題。

  事實上,2017年聯想創投便開始工業機器人領域的布局。在機器人應用爆發的前夜,圍繞上游零部件制造,中游本體制造,下游集成應用,進行了全面的布局。在疫情與國家政策的雙重催化下,2022年工業機器人快速進入大量全新的工業場景。

  “我們每年行研都討論機器人應用在各個工序的爆發臨界點分別什么時候到來?同時,我們也會思考技術難點,比如協作機器人,一年出貨只有幾萬臺,形不成行業。這就需要我們和行業里的人一起研究怎么把這個問題解決了”,王光熙告訴「甲子光年」。

  未來機器人便是工業機器人領域的一個典型代表。

  成立于2016年的未來機器人,早早入局工業無人車輛賽道,這也是一家從高校走出來的創業公司,背后是香港中文大學天石機器人研究所所長劉云輝教授。

  對于未來機器人的投資一開始并不是那么“絲滑”。

  2018年,王光熙結識了未來機器人聯合創始人李陸洋,但真正投資是在2020年。故事轉折在于王光熙覺得李陸洋有著強大的“自我迭代升級”能力。

  兩人剛結識時,李陸洋身上還是博士氣質,擅于學習新事物,年輕、有闖勁,但認識兩年后,李陸洋“升級”成功,在如何做業務、帶團隊、管公司、做戰略設計等方面,顯得老成、熟練。投資的時機到了。“他的變化可能一年就驅動了別人5年甚至8年都未必能夠達到的轉型水平。”王光熙告訴「甲子光年」,創始人的品質、成長潛力也是聯想創投在考慮被投企業的一個重要因素。

  另外,更為重要的是,相較于普遍基于激光雷達技術提供解決方案的廠商,未來機器人所提供的解決方案是基于計算機視覺技術,成本更低,且能夠識別顏色。在很多需要顏色識別的場景下具有獨特優勢。

  基于頂層系統+終端工業無人車輛的全棧式解決方案,未來機器人提供的無人叉車可以靈活地在倉儲環境中“自由行走”,包括高低倉,從5層、6層,甚至高達9米的地方靈活取貨、放貨、堆疊,高效便捷。

  “一般情況下,4臺無人叉車可以替換8個人和3臺人工叉車。”未來機器人營銷總監謝立告訴「甲子光年」,如果說企業最開始是擔心招不到員工,那么隨著無人叉車優勢的顯現,工廠無人化逐漸成為企業的戰略布局,所以才會引發整個行業的井噴。

  整個行業還在早期,藍海正在涌現。

  4.道阻且長,智能制造跨越深水區

  時至今日,張正濤還記得找到第一個客戶是如何艱難。

  當時,國內在質檢方面一片空白,除了中科慧遠并沒有其他企業在做,如何找到客戶,將產品拿到他們的產線上實踐,整個團隊腦海里也是“一片空白”。

  一次偶然機會,張正濤了解到東莞松山湖有一家玻璃蓋板生產廠商——瑞立達,正在承擔工信部工業4.0項目,嘗試用技術解決質檢問題。于是,張正濤趕忙帶著一波人奔赴松山湖、租房、招兵買馬、請業務同事在工廠門口蹲守,“圍堵”高管、負責人,一氣呵成。

  其實,有過“低谷”的不僅僅是中科慧遠。

  2016年11月,南京天洑獲得了聯想創投1500萬元的投資。此后的四年里,沒有投資機構再投過它,直到2020年。緊接著,南京天洑不斷榮譽加身,在行業內聲名顯赫,迎來高光。

  而之所以迎來華麗轉身,不僅僅是因為本身優秀,更為深層的原因在于人們越來越意識到智能化是大勢所趨,整個硬科技賽道都在變熱。

  作為入局較早的聯想創投,已經沿著機器與數據重塑產業的邏輯,在智能制造領域投出多家行業領軍企業,領域遍布工業軟件、工業機器人、工業控制、工業互聯網等多個方向,所投的很多企業已經展開了合作,拼湊一張完整的智能制造版圖。

  賀志強認為,之所以能夠這么早地布局,首先是因為聯想創投作為一家CVC,深處行業一線,具備產業資源和制造領域know-how,形成了獨特的投資思路和資源優勢。“當時的節點,我們開始投的時候,這還不是一個熱門賽道。但我們始終堅信智能互聯網,或者現在講的產業互聯網,將會對未來十年,甚至更長周期產業的變革產生深遠影響。”

  隨著智能制造的不斷升級,聯想創投也著眼于更遠的未來。“我們今年投資了幫助主機廠打造自主工廠的Industrial Next,在Tesla產線已經進行過了驗證,通過智能化技術幫助企業逐步實現生產智能化、工廠自主化,最終實現軟件定義制造。”宋春雨告訴「甲子光年」。

  改造碎片化的工業場景固然是一個重要的方向,但未來工業制造場景的核心競爭將回歸于研發與制造能力的優化與升級,如何從底層構建起一個全面數字化的工廠,用人工智能賦能工業生產的各環節,數據在各個場景下實現閉環,將會使制造工廠不斷自我迭代,從而實現傳統顛覆式發展,這將是智能制造的終極目標。

  “我們不光局限在國內,也要能夠在國際市場上更有競爭力。”賀志強認為,聯想創投的最終目的,還是要助力我國從制造大國走向制造強國。“這是一條難而正確的路。”


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