當人工智能開始發掘工廠里的痛點，制造業的未來就開始改變。
       埃森哲的一份報告顯示，人工智能將對中國15個行業帶來經濟影響，其中制造業獲益最多。
       猜猜看，一家陶瓷公司成本支出最高的是哪個部門？
       佛山歐神諾陶瓷股份有限公司（以下簡稱“歐神諾”）的答案是：IT部門。
       這家公司創建于2000年，初期市場形勢一片大好。但歐神諾總裁陳家旺記得，2008年金融危機是一個轉折點——人工成本直線飆升，出口速度顯著下滑，想方設法壓縮成本成為日常管理主題。
       “我們現在佛山、景德鎮有自動化工廠，只要機器一開，要多少能生產多少，關鍵是消費者要喜歡，能賣得出去。”陳家旺對南方周末記者說，2008年之后，智能化生產便開始對制造業產生深遠影響。
       從2014年開始，歐神諾組建團隊，利用大數據抓取、視覺識別、VR體驗等技術，研發出智能在線系統，實行戰略轉型。目的是為了實現大規模個性化定制生產。
       “市場逼著你向前走，沒辦法，這是必須要做的改變。”陳家旺說，在智能平臺上，消費者根據房子的戶型，網上挑選自己喜歡的瓷磚，并與風格匹配的家具進行搭配，在線生成立體裝修效果圖。查驗無誤后下單，自動上門配送、安裝。
       這其中的每一個環節，都離不開人工智能、數據分析的技術支撐。
       現在，這樣的智能化浪潮正在對白色家電、家具等傳統制造業帶來深刻改變。
       中國智能制造系統解決方案供應商聯盟理事長黃河對南方周末記者分析，十五年之前，中國制造的主要優勢是人力資源成本低，生產過程勞動越密集，優勢越能發揮。
       2005年之后，生產要素成本加速飆升，制造業企業開始進入新的競爭周期。企業開始迫不及待擴大規模，攤薄成本，這造成了短時期內產能的急速擴張。
       到了大約2012年之后，規模化生產進入了瓶頸，精細化、個性化成為企業求生不二法門，制造商開始注重細節。這一階段，人工智能在制造業迎來了發展黃金期。
       “像阿爾法狗這樣的高大上技術，根本就沒必要，一些很基礎的技術，就可以解決很多問題了。”黃河說，制造業去了解人工智能技術，智能制造公司去發掘工廠里的痛點，工廠很多技術問題很快就可以得到解決。這個過程，將改變制造業的未來。
       全球最大的咨詢公司埃森哲也在一份報告中分析，人工智能將對中國15個行業帶來經濟影響。其中，制造業獲益最多，其次為農林漁業和零售業。到2035年，人工智能將推動這三大行業的年增長率分別為2%、1.8%和1.7%。

       生產方式的更多可能性
       2015年前后，中國陶瓷業產能過剩達到了歷史巔峰。佛山市陶瓷行業協會副會長白梅在2015年接受南方周末記者采訪時透露，全國陶瓷市場規模至多只有100億平方米，產能卻達到了驚人的140億平方米。
       人工智能廣泛應用后，歐神諾的產品線已經由高峰期的上千種門類，壓縮到不足300種，極大縮短了周轉期。“過去是以產定銷，現在是以銷定產。”陳家旺說。
       “你是哪個地方，哪個小區，戶型是什么，我們系統里全都有。”歐神諾產品經理薛冠衡介紹，全國范圍內，只要他們線下品牌店配送覆蓋到的地方，所有新舊小區都被納入了他們數據庫。
       最開始，他們發動線下門店老板，搜集、整理、上傳當地新開發小區的戶型圖，但是耗時耗力，而且總不免會有遺漏，更新緩慢。
       事實上，“爬蟲”抓取數據，在IT行業早就是廣泛應用的成熟技術，IT部門找到互聯網專業公司合作，很快便購買到了這方面的應用，并且做了參數改進，以便適用于房產網站數據梳理。
       當消費者選中自己的戶型進行DIY搭配時，系統要能夠根據圖形準確識別。薛冠衡說，人工智能當中的視覺識別，同樣稱不上特別高深的技術，但是辨認戶型圖在行業內還屬于空白領域，所以需要在數據模型技術上做一些改進。
       躍過數據抓取、圖形識別的門檻，真正橫亙在這家傳統制造企業智能升級道路上的壁壘，是二維轉3D的渲染技術。他們咨詢了很多人工智能公司，只能在局部細節予以支持，核心方法只能依靠自主研發。
       當消費者選定戶型后，可以任意選擇不同風格、規格的瓷磚，在二維戶型圖的基礎上，系統自動轉化為可以720度旋轉的3D效果圖。
       薛冠衡介紹，整個智能系統中，真正難以攻克的技術難點，只有這一個環節。其他都是人工智能領域已有成果的活學活用，“并不是多么高深的技術，關鍵在于應用”。
       像歐神諾這樣的個性化定制，在家具制造業也同樣可以實現。
       廣州索菲亞家居股份有限公司（以下簡稱“索菲亞”）品牌經理趙芳對南方周末記者說，在2007年以前，他們的生產方式一直遵循“批量生產—經銷商發貨”的模式。隨著新一代消費者的個性化需求越來越旺盛，2007年到2012年，索菲亞標準件搭配非標準件的創新，大大縮短了生產周期，增加了產品門類。
       當前，索菲亞在全國的五大生產基地每天約處理8000個訂單，這8000個訂單指定的產品千差萬別，大約需要50萬塊板件組裝才能完成，而每個板件又有花色、紋路、尺寸、厚度等各類數據，這些不同參數組合在一起，需要信息與數字化中心每天處理四百多萬組數據。
       生產線上的趟門底輪自動裝配機、智能五金分揀系統、古典做舊門板自動修色系統、線條自動切割機、數控門鉸孔機等等嶄新設備，以及全工序數據采集系統，在不更換模具的情形下，可以生產不同厚度、不同花色、不同體積、不同形狀的個性化柜子。
       “極大地解決了個性化需求和規模化生產的矛盾。”趙芳說。官方提供的數據顯示，索菲亞主營業務收入從2012年的12.21億元增長為2016年的45.30億元，凈利潤由2012年的1.73億元增長為2016年的6.64億元。

       “當年成本就能收回來”
       板料快要見底的時候，張曉峰沿著走道巡視了一番。六軸機器人手臂順勢俯沖、旋轉，一塊薄薄的鋼板應聲而起，順著狹長的縫隙，塞進右方機床的底座。悄無聲息，松“手”、抽身，漂亮的后仰頭，只聽“哐哐”兩聲，沖壓閉合，鐵片被軋出密密麻麻一排凹槽。
       10臺機床緊湊排列，旁邊機器人揮灑自如，技工直線穿行，中間近15米的生產線空無一人，直至盡頭處卸了一槽原料后，完成操作任務。
       “之前一臺機至少兩個人管，一條線要二十幾個人，現在只要一個人看著就行。”張曉峰是東菱威力電器有限公司（以下簡稱“威力電器”）工程師，見證了公司的技術升級，他向南方周末記者介紹，他們車間負責微波爐內膽加工生產，鍛造線上切邊、打孔、沖刷等等十幾道工序，全部實現了機器人智能操作。
       威力電器執行董事劉亮向南方周末記者介紹，1990年代，增長快、利潤高，產品迭代的空間廣闊，企業急于擴大產能，并不太會在意細枝末節的資源消耗。
       由于技術相對成熟，白色家電的行業天花板，比其他制造行業來得還要更早一些。陶瓷全行業產能過剩帶給歐神諾的徹骨寒意，威力在2000年之后便頻頻領教。
       更麻煩的是，相較于IT行業、3C產業，家電行業顛覆性創新的可能性已十分渺茫，“現在的手機跟十年前差別多大呀，但是你看空調、冰箱，跟十年前差別很多嗎？”劉亮說，“這幾年我們一項幾乎最重要的工作就是如何降低人力成本。”
       “不可能每個行業都有重大發明，像微信、滴滴這樣的創新還是少數。”在劉亮看來，絕大多數制造企業的處境，與家電行業不相上下，基本上會沿著規定航線緩緩前進，人工智能對它們而言，意味著細致，意味著精益求精。
       在降低成本的過程中，劉亮發現，最直接、有效的手段，還是升級設備，“機器換人”。在家電行業，一個熟練工每人每月薪水至少在4000元以上，一人一年大約需要5萬元人力成本。購置一臺機械手需10萬元，約等于兩個人一年的薪水，機器人一般都能24小時運作，至少抵得上2個工人的效率，而一臺設備至少可以使用5年—8年。
       “這個賬還是很好算的，當年成本就收回來了。”他說，2010年之后，他們開始大規模升級智能化設備，在企業規模不斷擴大的情況下，員工數量減少了10%，效率大概提升了30%左右。
       在威力電器這樣的制造企業急于通過智能設備降低成本、改造流程的同時，更多為制造企業服務的人工智能科技公司也出現了。
       創建于2014年的數相科技公司就是其中之一。這家致力于人工智能模式識別的公司，正在為很多中小型制造企業提供智能改造方案。
       數相科技副總經理王列娜向南方周末記者介紹，一家生產地板的木材加工企業，為了提升產品利潤率，會把下線的地板根據品質進行等級分類。以往，這一環節主要靠熟練工通過肉眼識別，效率低下，誤差率高。
       王列娜攝錄了工人識別木材的視頻，循環播放給視覺機器人，短時間內，視覺機器人就掌握了識別地板等級的規律。“人工智能會自主學習，找到行事的邏輯”。
       根據數相科技提供的改造方案，一個攝像頭便可以解決問題。“就一個環節，一年就可以省下來幾十萬元。”王列娜說，這項技術并不復雜，在地板生產的漫長鏈條中，人工智能還可以在更廣闊的范圍內改變制造業。