ENI:之前智能网联、新能源被视为汽车行业颠覆性创新的机遇,有专家认定是新汽车时代,您认为当下汽车产业的“新”包含了哪些内容?
詹东东:我觉得现在整个汽车产业会有很多新的元素出现,第一是智能化。现在不管是新能源汽车,还是传统的燃油车,慢慢的变多的智能元素融合在里面,包括车内部、驾驶管理、车联网感知能力,对人、路和车的联系会越来越多。
第二,网联化,汽车网联的效应,不管是现在的智能新能源,还是传统的燃油车,其实也会有更多的元素在里面。
第三,是自动化。自动化是指工厂中生产的过程,如何用更加完整的自动化形式去实现汽车的服务和供给。从中企通信的角度,还要加多一个“新”,整个运营模式端到端的新。从原来的汽车制造,或者供给过程中的四大工艺线,涂装、总装到中间的焊接等过程,其中会涉及到整个产业链,电池、新汽车的封装以及汽车供给到用户端之后的持续在线运营能力。
不单单是一家工厂,更像是汽车运营角色的转换,(车企)是运营商,不是制造企业,也不是服务业,所有的车企未来都会变成一家运营商,这是(企业运营)模式的变化。
一、原来汽车领域讲究的是精益制造,在精益制造过程中,简单来讲,就是降低浪费、提高效率、零库存生产管理理念。 精益生产Just in Time,尽量的降低库存、降低浪费,实现更优的生产模式。 现在不管新汽车,还是新能源汽车,接下来在生产的过程当中,都会把精益与数智化结合起来,使得原来流程和节拍的控制会慢慢的变多的用数据来展现,对于精益把握的精准度会越来越高,方向会更加多。
二、在生产平台中,会有更多的工业互联网和工业物联网平台出现,(企业)生产的过程中,除了要做产品整个过程的自动化管控,还有大量的生产参数需要获取以及设备的联网,预测性维护等,(以此)提升产品良率。
第三,(企业)供应链管理也需要用物联网和互联网平台重构、连接。 ( 汽车零部件行业) 因为汽车零配件非常多,在生产过程中,为了能够 按时交付 ,所有的供应链都要可见、可视和可预测,特别是后疫情时代,更讲究 供应链的 效率。
另外特别值得一提的是,新能源会更加复杂,因为会涉及到电机、电池一体化管理和封装。 原来在新能源电池中,特别像锂电池或者更多的新能源电池类,对于工艺的把握和在运输、运载过程中的保障要求也越来越高,所以必须要有全生命周期的监测和管理。 数字化转型过程中不单单涉及传统设备的连接,还有生产原材料、生产成品、生产节奏的连接,甚至是不同工厂和外部供应商之间的互联互通,这是在网络连接。
三、智能化里面会引入大量的人工智能元素。(我) 跟一家车企之前聊过2024年的主要智能战略,就是all in生成式人工智能,引用新技术提质增效。
ENI:企业数字化转型落地的关键是实现顶层设计,战略先行,您觉得是不是比较正确?
詹东东:这是比较准确的一种说法,从现在企业发展过程来讲,会更加强调顶层设计的重要性,因为这是从市场推进的过程当中不断探索和摸索的过程,这时更重要的是需要顶层设计把握准确的方向,力出一孔朝着顶层设计所预设的目标和路径做实施,具体执行的过程可能会有各种的变化需要去调整,但一定都是按照顶层设计所建立的蓝图和主要的方向做推进。
第二,能够监控执行过程当中的变量。 变量是来自于市场影响,还是执行过程中产生的变形,或者哪些环节出现了问题能够更好的做执行方面的监控。
第三,实现反馈闭环、循环机制。 能够复盘,更好地用数据的角度进行复盘和优化,顶层设计未来也会涉及到数字孪生,会不断地印证是否执行到位、是否执行落地,过程中有什么样的问题需要去做调整,就是由孪生世界去做增强。 在数字孪生世界中,可以做更多的尝试,用最低成本的尝试,得到最优的结果。
ENI:(ENI)10月份重庆大会关于汽车产业数智化调研,结果显示当前企业数智化转型战略的热门选项,包括了智能决策、研发生产闭环以及服务化转型,从中企通信产品和服务的角度,可以提供哪些支持?对于战略规划的落地,您有什么样的建议?
詹东东:像智能决策或者市场的闭环,或者制造上服务化的转变,都有几个关键提供的基础架构,因为是落地能力的构建。
第一是连接能力。智能化决策,其实从原来的经验模式,现在基于数据做智能化的决策或者叫做辅助,像研发的闭环,闭环就是要可验证、可有反馈机制,也会涉及到不同环节中的数据采集,以及构造、处理和传输,在这里面会有几层网络要构造。在生产车间智能制造网络的构造、车间与车间之间的连接、工厂和工厂之间的连接。
加之跟外部的供应链服务商的连接,对网络的要求会越来越高,包括低时延,灵活性、稳定性,这是中企(通信)能够提供的。因为中企(通信)二十年来主要提供网络连接能力,通过企业专网和软件定义广域网SD-WAN,以及结合工业网络,工业以太网之间的融合和打通(为企业提供服务),(中企通信)不单在本地提供服务,联合母公司国际电讯CPC的海外支点也能赋能企业出海管理,包括“一带一路”布局和海外业务连接。
第二,通过网络能力连接和汇聚的数据,要有平台进行计算和处理,处理时需要有更加灵活和稳定可靠的云平台。在中国大陆(中企通信)北上广有六座云平台,如果结合海外布局,现在有21座云平台,可以帮助企业把业务往云端做迁移,在云端进行计算和处理。(中企通信)可以提供公有云模式和专属云模式。专属云只属于一家企业,甚至可以直接 迁移到企业的本地,变成本地私有云,或者叫做本地边缘处理器,变成一个边缘云。
一家企业用云的平台不会是单一位置的云,现在业务模式越来越复杂,生产、服务、运营、研发,可能都是坐落在不同的地方。 像一家新能源汽车企业,研发设计是在德国慕尼黑,整车封装是在国内,是分布式的企业,(中企通信)当地的计算资源能够更靠近它,帮助它做快速连接后的数据集总,这是我们在云平台上所能够提供第二个关键点。
第三是安全能力。当慢慢的变多的决策、越来越多的研发、越来越多的客户服务都要数智化,这就成了企业核心的资产,运营数据一定是企业关键的数据,研发也是企业核心的根本。服务过程当中所涉及到的客户个人资料和服务记录,也是国家立法要求保护的数据财产,都需要有更高级别的安全保护来实现。
对于一家企业来讲,更多的资源会放在真正的生产和服务过程当中,但对于工业和IT,IT、OT间的安全保护,其实也需要投入更多的能力辅助。刚谈到除了数据越来越在线化,它的重要性也慢慢的升高。
还有一个不可以忽视的是现在网络攻击也越来越多样化,很多攻击 已经 形成了产业链,有人负责做攻击工具,有人负责提供攻击平台,有人负责把平台给“武器化”。另外还有一个团队,负责发起针对性的攻击,而且里面已经开始用了很多人工智能技术来发起攻击, 并 会识别在企业里哪些资产是最重要的,针对性地进行攻击,而且更加具有隐蔽性。
对于一家企业来讲,这是非常不对等的形态,因为企业要防住所有的漏洞才代表是安全的。对于攻击者来讲,只要击穿一个漏洞就赢,所以现在企业也开始构建自己 的 安全生态。
中企(通信)在 2006 年开始就已经投入信息安全运营服务, 并 以合作伙伴的角色,帮助企业 提升 运营能力,在这里面会提供 SOC 7 × 24 小时运营团队,帮助企业抵挡外部不可预测的攻击。这里面除了人员团队 的 响应机制,从发现异常、发现危险到处理流程完全标准化、自动化,也开始引入了人工智 能 ,帮助企业判断企业内部可能存在的未被检测到的危险 。 因为越来越多 APP 的攻击,会利用零日漏洞发起攻击,我们现在也开始 用 人工 智能技术, 进一步提升 安全能力。 具象化 安全检测能力,把未知危险变成图片,更好的做异常的识别和管理。(中企通信)现在也在推出 TrustCSI 的 3.0 云网神盾,结合攻和防两个维度帮助企业 去构建 安全生态 。防的一方会帮助企业识别企业内部 的 危险,攻的一方会提供渗透的、测试的服务,漏洞扫描的服务,用红方思维尝试性 寻找 存在 的 威胁和漏洞,这其实是我们在安全方面一直在构建的。
四、在人工智能的开发领域,我们实现了帮企业做智能化的能力构造 。比如之前一 个 做氢能源汽车电池 的企业 , 想 要通过智能化 技术 ,识别影响氢能电池稳定性 的 几个最关键参数,要能够对这些参数进行控制,提升电池的稳定性和系统性能,我们 还可以 提供整体 的 解决方案 。 或者刚刚谈到的 all in 人工智能的企业客户,我们帮助它做设备的预测性维护,构建工业互联网平台,把智和生产 、 业务 、 服务结合了起来,这是刚刚谈到的云网络安全和智能,我们把它叫做云网智安的底座。
ENI:在企业的下一步建设当中,系统建设、优化和升级方面的安全隐患,是否有一些建议呢?
第一,安全要前置。在构建一个新的系统时,在开始设计系统,从需求开始设计的时候应该要把安全引入,作为一个很重要的设计元素设计进来。
第二,在系统开发、构建和部署的过程中,也要全生命周期的管理开发过程的安全性。因为现在的安全会涉及到很多问题,包括供应链安全。企业会有多方的协作,供应链的安全如何保障,代码的安全如何保障,系统底层的安全如何保障,在生产过程中都应该要做持续性的把控,这是在建设中。建设后,上线之前也应该做一次更加系统的安全测试,包括数据安全测试、网络安全测试、应用系统安全测试、代码等等这种完整的测试,才能认为它具备上线的能力。上线之后也就意味着它要对外提供服务,会开放一些端口和服务接口。这个时候也是要面对挑战的时候,需要持续性的对企业未来防护监控,在这里面都要有安全设计原则、安全部署原则和安全运营原则。
ENI:在调研结果当中显示,有一半以上企业的CIO认为当前数字化面临最大的挑战,一个是人才,另一个在实施落地数字化场景建模等方面缺乏经验,对于此中企通信有一些什么样的解法,可以提供哪方面的支持?
詹东东:人才的话题比较大,因为它会涉及现在技术的不断迭代和更新,我们一直以来说要帮助企业构建生态,可以是技术生态,可以是平台生态,甚至可以是科研合作的生态。中企通信现在也跟很多企业做科研合作,不管是在安全领域,还是在人工智能和它本地结合的领域,这个过程中会有很多需要做调研需要做科研的能力去结合,所以在人才的过程中,企业要留住人才和吸引人才,更多要利用外部的一些人才生态和能力,我们觉得这也是一种新的解法,可以把这种能力和企业共构。未来知识产权怎么做布局,企业都可以比较开放式去做这种探索和探讨,这是人才方面。
一是基础架构,刚刚谈到云网智安,这一块可以以多种模式的形式出现,不管是在中企(通信)的平台,还是部署在客户当地,能够快速的帮助企业部署好它所需要具备的平台。 Gartner也提到一种概念,叫做可封装式企业、可组合式企业,意思是在这里面企业所需要的能力应该像积木一样,是可以直接拿来拼接在一起的,中企(通信)就是这种积木的提供方,我们能够把这种能力结合企业自身,不管是它的规模还是模式,还是它当前发展阶段所需要的一些能力,作为一种可封装和可拼接的能力,帮助企业把它给拼接起来、封装起来,实现平台的快速部署。
平台和能力构建起来后,就是建模能力,建模的能力也是中企(通信)帮助企业构建起来的。 中企通信联合母公司在成都、上海、广州、香港各个地方都有模型工程师,算法模型工程师,而且这些模型工程师,一方面有基础架构能力,一方面有行业知识,我们能够把这种建模能力和客户场景需要结合起来,做更好的落地和探索。
中企通信曾 帮助一家全球的物流企业,做物流调度,减少二次 分拣 ,减少成本浪费,规划 更 优的运输路线,根据企业的配送货物量,位置和时效要求,做全国物流调度 更 佳路径,这其实是帮助企业业务场景做建模输出,帮助企业能够面对更多业务上的挑战。
ENI:中企通信与香港应用科技研究院发力了AI+AR的产业应用,目前有没有一些成果,落地了哪些典型的场景和效能?
詹东东:对,因为我们这次和香港应用科技研究院在合作在AR的企业数字孪生的平台,它其实真正就是数字孪生的平台,它跟原来的AR技术有很大的区别,我们并不销售穿戴式终端,中企通信做的是上层的应用开发,数字孪生的可定制化平台。对于企业来讲,每一家企业的场景不一样,规模不一样,人员的使用要求也不一样,比如您刚刚举的例子很好,我是一个做研发的,就需要把汽车的模型、参数、图纸给数字化,用增强现实的方式做迭代和研发测试。一个人是做维护的,它需要把设备的参数和实时的数据投放到眼前当中,要看到它真实的状态和通过数据计算出来它的最优状态是什么样的。
比如物流领域仓库管理,进到仓库里要知道我找的货物在哪个货架,能够有导航指引我到哪个地方去,所以它的每一个场景都不一样,这种场景的不一样,就要求做企业数字孪生AR的人要具备场景的落地化和定制化的能力。 中企通信和香港应科院开发的平台就具备这样的能力,它能够结合企业的真实场景采集固有的数据,(从而)做这种3D和2D的数据呈现,这是要定制化的落地。
第二,我们把这种数字化和数字孪生的能力和计算机视觉图像识别和视频识别联合起来,企业能够识别现场的物件,现场的环境和空间的特征,直接把这个特征的一些推荐和答案给出来。 比如我看到这台设备,一下子就认出这台设备是一台铆接机,或者是用汽车领域来讲,它是一台涂装冲压机,它现在的电流电压已经到什么水平,它就直接去实施,而不需要查背后的系统数据,因为AR眼镜已经告诉我们它是谁,以及它后面的信息是什么,直接叠加在我的眼前,这个领域应用很广,这是我们帮助企业做的数字孪生落地场景。
现在我们也有很多落地的场景,以一家汽车4S店为例,因为他们很多时候要帮客户做汽车的维护和维修,一线工程师在现场,当他有一些问题需要问二线更加资深的专家,甚至是原厂的研发专家的时候,他没有办法实时到现场来讨论,戴上穿戴设备,把现场的环境投射到不在现场的人面前,而现场的人似乎被它带到现场一样,大家可以通过这种增强现实的技术,在现场进行标注,打个圈打个勾都能看得到的,还能把文档,所需要操作的指引,都可以发送到你的眼前飘浮起来,现场人员对着做就可以,这也是我们刚落地的一个场景。
未来,我觉得越来越多是会有这种应用的落地和推广。 这种技术的推广有几个关键特征:
ENI:ICT-MiiND不但是融合技术与服务的创新发展策略,更是协助企业成功数字化转型的大脑,中企通信为什么会这样来做介绍?
詹东东:这是我们的一个策略,我们叫做ICT-MiiND,两个小写的i,第一个i讲的Intelligent是智能,第二个i是innovation创新,要结合智能和创新作为我们核心的驱动力,在这里它不单单是一个结合中企通信一系列技术和服务的策略,而是一个大脑,它会把我们在服务客户的过程中,比如云服务、网络服务、信息安全服务,人工智能驱动,比如对于数据分析、更优路径的调度、安全人工智能的识别等等这里面都融入了智能化的元素,实际是一个大脑。客户在使用中企通信基础架构资源的时候,可能跟其他的平台相比有些差异,这里面我们还会有智能的元素,告诉企业更优是什么,你没有发现的盲点在哪里,以及还可以做的更好的是哪一些,所以这里面会有一个大脑构造,更好的让企业使用云网安的底座,服务上升的业务模式和商业模式的变化。
这里面有比较显现的价值,一是可以降低用户的运营成本,用户在使用这些基础的资源时,可以更好的看到用量,内部应用存在的一些风险和需要调优的地方,不用等问题发生时才去管理,而是可以更快速的做部署和处理,在某种程度上降低它的运营成本。
二是增效。因为我们在大脑和ICT-MiiND这种智能化的元素使用过程中,能够帮助企业对整个架构做更好的规划管理、部署和调优,也是对效率的更好提升,对于企业业务的提升,这是对客户非常关键的一个价值。
詹东东:产业上可能会比较大一点,比如从企业的内部,当它内部某些应用在跑的过程中有一些异常的时候,原来的排查可能是要小时级别的,但是用了人工智能分析技术之后,会缩短到分钟级别 。 比如 企业 原来发现一个潜在的危险,很多时候这个危险已经产生不良影响,其实 危险 还没有发生的时候,就能够把它找出来,尽量控制它所造成的冲击和影响,所以我就觉得这是一个挺大的帮助。特别是我们有一家金融的企业(客户),它原来在做客户服务系统的时候,一旦出现问题,用户反馈排查到底是哪一段出现的问题,要 进行 一轮的排查,每一个环节都是由不同的人员负责,这个过程比较复杂 。 但是如果能够用一体化的用大脑的 ICT-MiiND 形式,把所有的东西给管理起来分析,可以秒级和分钟级的应对这些问题出在哪里,所以这是比较关键 的 一个点。
詹东东:蔚来汽车,我们(为其)提供了网络连接、数据中心的服务,帮企业托管他的业务系统,实现快速网络传输和路径,能够用更加敏捷的平台和支撑对外去服务。
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