最近的AI工业圈，竟流行起来装引擎。
这不，家喻户晓的海尔，便在自家工厂装了一个。
然后通过快速扫描，就能对工厂车间进行三维重建。
进进出出的车辆，车间里的设备、产品，就这样“啪的一下”，全部囊括到了模型里。
原先偌大的现实空间，现在就立体地出现在你面前，出现了什么问题一目了然。
这种赛博朋克式地管理，可以说是既省时又省力，效率直线上升。
不仅如此，海尔在操作工艺和检验工艺上，还实现了100%一致性“自由”。
装引擎的除了海尔，还有南方电网。
南方电网把引擎的劲儿，主要使在了换流站（负责电能的接收和分配）。
要知道，一个输电系统能够保证稳定运行，换流站起到的作用可以说是至关重要了。
因此，巡检换流站的工作成为了日常且关键的一环。
但你肯定想象不到，现在的南方电网做巡检工作，是有多么的丝滑。
瞧，AR眼镜一戴，工作人员就get到了自动识别现场环境的技能。
如此一来，巡检员就能避免误入带电危险区域，还能全程记录工作过程和数据，事后还能自动分析处理，一键生成报告。
甚至在远程的情况下，专家也可以在电脑前标记，身临其境般地指导巡检员的检修工作。
可以说是极大程度地降低了人力、物力的成本了。
……
说了这么多，你肯定会问了：
简单来讲，它其实是一个让AI在工业里，能以“多快好省”方式用起来的利器。
但毕竟AI技术在工业圈里的渗透，并不是什么新生的趋势，事实上这条路已经有了数载的延伸。
那么接下来的一个问题便是：
正如刚才提到的，现在越来越多的行业和企业，倾向于将AI技术与自身业务做结合。
这样做的目的，就是我们经常说的“数字化转型”，更实际一些来讲，就是要达到降低成本和提高效率的效果。
然而在这种转型的过程中，无论是聚焦到单个企业，亦或放眼整个行业，总归会面临两方面的困扰。
首先，就是AI技术本身。
因为AI技术，虽说顶着“智能”的光环，但它并不是真的全知全能。
它也需要一个“打怪升级”的过程，在行业的无数历练中，不断提高、优化自己的能力。
但也就是在这个过程中，第二个难点便随之浮现。
AI在解决单一实际问题的能力是毋庸置疑的，例如我们在各大AI赛事上，频频能看到诸如识别任务的精度，已经超越人类水平的消息。
但在实际的工业场景中，任务的复杂度往往要比这些单一任务高得多，更多的是那种细碎、零散的小问题。
即便是将这些个小问题逐个击破，还有一种更加棘手的问题待解决，这便是长尾应用问题。
不像交通管理这类问题，不仅“需求频次高”、“流量大”，可以说是投入产出比较高的应用。
但长尾应用问题，往往都拥有“需求频次低”、“高定制化”、“场景较为分散”等特点。
而工业，正是一个非常典型的长尾应用场景。
例如刚才提到的南方电网，工厂如何保障工人安全地巡检，如何降低人力成本来管理厂房、检修设备等，便是长尾应用问题。
而像澳柯玛这样的老牌公司，也时常会在仓储管理上犯难，包括在同样面积的仓库，怎么放东西才能放得更多。
再例如长途运输场景中，火车怎么从不同的仓库里取不同的产品给不同的客户；如何装车、卸货才能保证货运的效率等。
而只有解决了这些个长尾问题，我们才能说某个行业真正完成了AI数字化。
……
那么，此局又该如何破解？
建立一种超大的通用范式模型。
这就好比OpenAI的GPT-3，任务的输出是确定的，但与以往的小模型相比，输入的参数量却庞大了不少。
而这种大模型的魅力，一言蔽之就是：
同理，超大通用范式模型想要达到的效果，也是如此。
它要打通的是AI在工业界发挥实力的“任督二脉”，无论是高频、高需求，还是长尾应用。
就好比电被发明出来后，电厂就出现了，而且它能够统筹与电相关的所有业务。
而这种超大通用范式模型的覆盖面，可要比电厂广得多。
它应当更类似于一种引擎，像搜索引擎将互联网推向繁荣那般，它需要将AI在工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题，全部串联起来，并起到加速发展的作用。
那么，这样的AI工业引擎，又该去哪里找？
其实，刚才提到海尔和南方电网所用到的，便是一个现成的AI工业引擎：
我们先来看下商汤工业引擎长什么样。
剖其内部不难发现，它主要分为一个底层架构和两个平台：
- SenseCore：AI大装置
- SenseMARS：火星混合现实平台
- SenseFoundry Enterprise：方舟企业开放平台
SenseCore AI大装置可以说是商汤引擎的底层架构了，可以类比为整个引擎夯实有力的地基。
具体而言，先从算力角度来看，商汤通过结合AI芯片以及AI传感器，构建了亚洲最大的人工智能智算中心（AIDC）。
这个AIDC的计算峰值可以达到3740Petaflops （1 petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算），相当于一天处理时长达到23600万年！
而这却只是AI大装置中的一隅，再从算法角度来看，商汤把自己在各行各业“摸爬滚打”累积下来的模型都释放了出来。
据了解，目前AI大装置能够提供22000万多个算法模型，如此一来，AI大装置在面对新行业的时候，也就是排列组合的问题了。
而且还是规模化形成算法的迭代和升级的那种，这也让新场景下长尾模型的训练变成了可能。
除此之外，从平台角度来看，AI大装置打通了从数据处理、模型生产、模型训练、高性能推理运算，以及模型部署等等各个环节。
而且不同于其它厂商采用开源工具，商汤这“一整套”都是自研的，具备更强的适配性，更利于模型的部署和应用。
这“三位一体”下的AI大装置，明显区别于以往“小作坊”式的模型打造，它更像是一条流水线工厂，可以通过高效率、自动化、集约化的方式，量产高质量的工业AI算法。
基于此，人工智能生产要素的成本将可以大幅降低，从而实现更大规模的落地应用，全面覆盖工业中的各种长尾需求。
同时，它还能串联场景之间的关联，把原本分散、独立的场景联系到一起，打通应用闭环，帮助企业挖掘更多价值。
在AI大装置之外，商汤工业引擎还囊括了两大产品化平台。
一个是SenseMARS 火星混合现实平台，主要是通过AI感知、三维数字化和工业AR等技术，实现虚拟世界与现实世界的精准交互。
这种能力能够非常高效地应对工业行业中，各类资产数字化管理以及空间设计规划问题。
例如仅需要十几分钟时间，就能对一个厂房进行全方位的扫描，快速形成三维模型。
同时再通过AI能力，可以将不同的区域进行分块标注和分类，快速进行三维高精模型搭建。
生成这样一个高精模型，不光只是一个模型而已，它更是一个有语义、可分类、可交互的数字化模型。
如此一来，便可以快速提升很多行业的资产远程管理，以及数字化运维等工作的效率。
商汤工业引擎的另一个平台，则是SenseFoundry Enterprise商汤方舟企业开放平台，它是基于AI大装置核心能力做综合AI，专注各种长尾能力平台建设。
商汤方舟企业开放平台可以快速为这一个场景构建大量算法库，而后可以解决这一个场景中，各种元器件、巡检过程当中带来缺陷检测流程自动化的难题。
而从另一种角度来看，商汤工业引擎所实现的，还有打通现实世界与虚拟世界的壁垒，构建了一个“工业元宇宙”：
有SenseCore AI大装置这样的底座，能将工业场景的每个角落“由实到虚”，创建数字孪生，真正使其数字化、智能化；在此基础上，又有SenseMARS平台提供的AR能力，“由虚到实”，让虚拟元素可以真正理解现实空间，让想象力走进现实。
……
了解完商汤工业引擎的全貌，接下来的一个问题便是：
毕竟实践是检验真理的唯一标准，好不好用，效果说了算。
例如在列车运行过程当中，接触网悬挂系统是列车运转非常重要的一个安全环节。
以往都是通过人工的方式，一点一点的看设备图片，排查其中是否存在一些安全隐患。
而即使是派出“最能干”的工作人员，他的效率天花板也就是2.5公里每人/天了。
但基于商汤工业模型，这个长尾应用难题就变得迎刃而解了。
据了解，目前商汤工业模型已经可以对101种不同零部件、57种缺陷，做到快速分类检测。
它的效率达到了12.5公里/小时，足足比人类效率提升了几百倍之多！
这就在降低了人力成本的基础上，还大大提高了铁路列车的安全运维可行性。
再例如许多行业中都会面临的零碎且繁琐问题——看仪表记数据。
以往巡检员的工作无非就是抄写抄录各种仪表，看有没有异常并长期记录下来。
巡检工作也是工业中长期存在的长尾应用问题。
而商汤工业引擎，便提供了OCR识别、仪器仪表盘识别、标识识别等能力。
在这些能力的加持下，繁琐且低效的工作得到了良好的改善，提升了整个业务运转的效率。
……
再结合之前提到的海尔和南方电网等案例，我们不难看出商汤工业引擎对工业圈已经在发挥的价值。
而在此背后更深一层的意义，便是充分发挥人类自身的创造价值。
正如商汤科技CEO徐立所坚信的那般：
所以，站在这样的时间节点来看，工业界确实急需能够打通数据全链路，尤其是解决长尾应用难题的利器。
那么商汤工业引擎，便是已经成熟且能上岗的那一个了。
“
