深圳智能制造群像：构建技术壁垒和产业协同的竞争力

凭借着地缘特性，深圳的智能制造企业对产业发展的助推效用有独特的优势。而随着产业竞争和迭代深化，各类型企业的竞争方向也聚焦在了打造独有的技术壁垒和把控产业链关键环节上。

比如作为智能硬件的入口环节，针对视觉系统的产业链布局便是诸多企业探索的焦点所在。算法公司、视觉模组公司与硬件企业协同研发，使得智能手机配备多生物识别和AI场景化应用的功能得以快速实现，从而进一步走向智慧化。

近日，在由21世纪经济报道发起的“触摸智造-2018中国制造业价值发现之旅”交流中，商汤科技集团副总裁柳钢便介绍道，企业发展的核心在于打造自己的“生产车间”，自主研发整套网络训练系统，并与对算法突破有帮助的大型产业融合发展。

智能硬件生产本身也面临迭代的机遇。在深圳市重点发展的机器人行业，经历过初期爆发后，接下来将真正进入竞争深水区。为此，研发型企业在进一步探索如何将产品变成“强刚需”；制造型企业则转向无人工厂的转化迭代；对传统制造企业而言，则加速依靠互联网服务商以低成本联网、上云并进行智能化改造。

总体而言，业内人士表示，在智能制造尤其是人工智能的基础研究方面仍需长期战略性关注和加持，包括在前期的教育导向方面，尤其要从改变思维方式着手。

打造核心技术壁垒

作为未来AI发展的信息流入口之一，生物识别尤其是人脸识别相关技术算法和硬件配套在深圳推进最为显性的，便是当前在各类智能终端的应用。

其核心涉及三大环节：硬件模组收集信息数据并进行初步运算，算法公司提供超算中心和技术平台，硬件厂商则针对产品进行应用匹配。构造技术壁垒，是每一个环节的核心所在。

商汤科技所关注的就属于深度算法环节。在与21世纪经济报道记者交流过程中，柳钢表示，商汤要搭建自己的“生产车间”，通俗而言，就是有地方生产算法或者核心组件，同时搭建自主的超算平台，并具备芯片设计能力。三者结合，便可快速地把识别和运算等能力，通过芯片的方式落地到智能设备中。

而在信息获取环节，就需要硬件模组进行信息采集和相应的算法集成。奥比中光就是具备3D深度相机计算芯片设计能力、并实现3D结构光模组量产的供应商。

据公司财务副总裁、董事会秘书陈彬介绍，奥比中光在视觉技术领域的芯片设计、深度算法及光学设计上均为公司独立完成，这免去了不同环节分由不同公司完成带来的技术耦合、高沟通成本等难题。

他指出，当前在3D视觉方面的竞争主要来自海外IT巨头和国内光学和生物识别相关公司，行业已进入巨头竞争时代，未来留给创业公司的机会将越来越少，因此具备核心技术集成能力的公司就更具竞争力。

需要指出的是，在苹果公司发布iphone X，引发对Face ID取代Touch ID的讨论之后不久，中国手机品牌OPPO发布的高端旗舰机型Find X成为首款搭载具备3D结构光技术的人脸识别镜头，其提供商正是奥比中光。

回到智能硬件生产研发本身，在此次走访交流中，多名行业人士表达了机器人市场正走在亟待突破的关键路口。

在金大精密CEO王茂林看来，当前机器人市场正在走向饱和，同时消费者对于机器人消费愈发理性，这导致今年下半年，机器人市场的优胜劣汰会加速洗牌。“现在大家开始拼内容，有大公司支撑、有技术和差异化发展路径的公司，才可以活下去。”王茂林认为，接下来市场发展的核心将聚焦在产品能否解决消费者痛点上。

王茂林同时也是金大智能的创始人，对于公司发展逻辑，他分享道，单纯“接单生产”的公司在行业变化过程中主动性不大，而一旦掌握精密硬件的自主研发能力，拥有硬件设计和制造的专利储备，同时拥有自主研发的智能硬件产品，就获得了未来长远发展的竞争实力。“但这需要过程，经过1-2年对行业理解的沉淀之后，了解市场产销的具体趋势，也就了解到了行业发展的痛点和刚需所在。”在他的规划中，旗下第三家兄弟公司正呼之欲出，主营机器人研发与销售。

勇艺达机器人副总裁贾湛有同样观点，他表示机器人特别是服务机器人目前还是弱刚需的产品，这是全行业面临的挑战，需要进行技术突破，或者能够找到用户真正的核心痛点，才能引爆市场。但这个刚需点和痛点的解决又依赖于整体的技术发展。

深入产业协同发展

技术发展与产业落地为相辅相成的关系，有了硬件作为载体、产业发展作为助推，无论是核心算法、芯片设计，还是硬件配套研发等核心技术，都得以在产业落地过程中，得到加速深化。

这就是商汤在产业化过程中考虑的一个落点。柳钢介绍，公司的发展逻辑，是找到某个行业发展的关键障碍点进行突破，将商汤的智能技术与障碍点进行结合、迁入，从而推动产业发展。

码隆科技作为同样深耕计算机视觉技术的服务商，同样强调深耕行业的重要性。公司CEO助理刘晓芳向记者表示，公司最早落地在服饰行业的原材料和商品识别，在底层技术有共通性的前提下，通过对三大行业的深耕，能够获得更多大数据的积累，强化数据结构化能力，并实现算法的深化。

“我们其实是在行业中不断地训练，也跟行业的这种玩家沟通，了解他们的痛点。对于视觉厂商来说，即使数据和技术都一样了，因为商业落地场景不一样、团队内部组成方式不同，会各自找到适应的生存方式。”

对于奥比中光而言，陈彬介绍道，结构光技术最先由苹果公司的产品带来直接应用市场的出现，公司看到的是消费级巨头引领的市场机会，便在此“吃深吃透”。因此希望在起家的结构光这一领域保持领先，TOF（飞行时间法3D成像）领域也将努力冲击行业领先地位。“奥比的战略是依托现在的能力考虑布局进度，比如前一个技术做到70%，再开始下一步的相关研发。”

从传统的制造型企业角度来说， 智能化的根本首先还在于联网。在庞大的工业领域中，当前实现物联网的程度各有不同，金蝶在做的，就是通过搭建烁金工业互联网平台，让产业快速联网，再筹谋下一步的智能化发展。

金蝶中国K/3产品部总监牟永乔告诉记者，烁金平台开发的边缘计算数据盒就是解决更低成本实现联网的问题，核心是将不同型号设备的协议内置，能实现快速联网，解决数据采集和监控问题。“有了数据，制造的数字化转型就有了可能。”

“我们在盒子中内置一些可配置的元素，通过元素的拖拉拽，在数字化世界中构建企业的数字化车间，通过简单配置后，将数字化虚体和线下实体进行对应。”金蝶中国K/3产品事业部总经理张剑云进一步解释道。

在他看来，目前烁金平台的商业模式主要在为制造型企业提供优化解决方案，在可见的未来，商业模式将走向另一个方向，即数据产生价值，通过分析相同行业甚至不同行业的相关数据，进行工艺优化能力的复制和借鉴，为制造企业真正赋能。

思维方式仍待转换

根据深圳市政府2017年12月发布的《深圳市关于实施技术改造倍增计划扩大工业有效投资的行动方案（2017-2020年）》规划，到2020年，全市技术改造投资规模总量达600亿元，年均增长30%以上，工业技术改造投资占全部工业投资比重提高到40%以上；企业装备水平方面，将累计实施“机器换人”企业超过600家，建设数字化车间、智能化工厂100个，“十三五”期间新增工业机器人应用累计突破2万台。

在产学研政的合力推动下，智能制造正在快速发展，但一些源头性的思维方式层面，仍有改善的空间。

据刘晓芳介绍，码隆科技在逐步探索B端的深化改造，“但一些传统产业本身过于传统，其思维难以打破去接受新兴事物，我们在推进过程中，借助政府帮助搭建平台，将适用技术推广给地方企业，会起到一定辅助作用。但如何改变他们的观念，仍是一个挑战。”

柳钢则关注科研的思维模式层面。他指出，我国在人工智能领域的产业应用层面与世界先进国家至少处在持平水平，但在基础研究方面仍需加大长期的战略性投入。“要从数学、物理学的学习思维和学习热情方面加以引导支持。”（编辑：李清宇）

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