10月24日，國(guó)家能源集團(tuán)聯(lián)合?？低暟l(fā)布“融合光譜煤質(zhì)快速檢測(cè)技術(shù)”。

2023年我國(guó)原煤生產(chǎn)和進(jìn)口煤量約52億噸，全國(guó)規(guī)模以上煤炭企業(yè)營(yíng)收3.5萬(wàn)億元。煤質(zhì)檢測(cè)，是煤炭應(yīng)用到生產(chǎn)、生活的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)。以往，傳統(tǒng)化學(xué)手段的煤質(zhì)檢測(cè)技術(shù)，效率低、風(fēng)險(xiǎn)大、成本高，嚴(yán)重制約了煤炭的清潔高效利用。針對(duì)以上問(wèn)題，國(guó)家能源集團(tuán)與?？低暁v時(shí)三年，逐步確定了融合光譜煤質(zhì)快速檢測(cè)的技術(shù)路線，通過(guò)多維感知、雙模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、AI模型等一系列自主核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了大批量煤樣的實(shí)時(shí)、在線、無(wú)損檢測(cè)。

其帶來(lái)的成果，對(duì)煤炭質(zhì)檢來(lái)說(shuō)，是顛覆性的。大幅縮短結(jié)算周期、提升配煤精準(zhǔn)度、增強(qiáng)入爐摻配的靈活性，提高港口生產(chǎn)的自動(dòng)化效率。

將至少8小時(shí)的檢測(cè)周期縮減至2分鐘；

單列車(chē)的檢測(cè)煤量可達(dá)1噸以上，是原有檢測(cè)量的百萬(wàn)倍；

規(guī)避人工干預(yù)，改變了整體煤質(zhì)檢測(cè)的流程、結(jié)構(gòu)，透明度更高……

經(jīng)過(guò)三年的研發(fā)、驗(yàn)證、實(shí)驗(yàn)、調(diào)整、交付，到2024年，“融合光譜煤質(zhì)快速檢測(cè)技術(shù)”已經(jīng)應(yīng)用在國(guó)能集團(tuán)四大產(chǎn)煤區(qū)、港口、銷(xiāo)售、電廠、化工產(chǎn)業(yè)共9家單位，檢測(cè)煤量超4億噸。

煤炭數(shù)字化，僅僅是?？禂?shù)字化賦能的一個(gè)場(chǎng)景。從2015年智能化伊始，?？档奶剿骶蜎](méi)有停過(guò)。很多在當(dāng)時(shí)看不太懂的布局，從現(xiàn)在看已經(jīng)逐漸明朗。

海康的“數(shù)字化”邏輯

數(shù)字化，核心是數(shù)據(jù)，是處理和使用數(shù)據(jù)的能力。無(wú)論是公共業(yè)務(wù)，企業(yè)業(yè)務(wù)，還是民用品，所有產(chǎn)業(yè)、行業(yè)的數(shù)字化升級(jí)，都是圍繞“數(shù)據(jù)”展開(kāi)。具體到某個(gè)行業(yè)，就是行業(yè)“大數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)是數(shù)字化的前提，是數(shù)字化的核心要素。

數(shù)據(jù)從何而來(lái)？早期的CCTV和模擬時(shí)代，數(shù)據(jù)是人對(duì)一幀幀視頻畫(huà)面進(jìn)行篩選、收集后，用文字、文檔的形式記錄、歸類(lèi)、存檔展現(xiàn)出來(lái)。AI興起后，在前端加入AI算法去進(jìn)行特征提取，對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行結(jié)構(gòu)化歸集、分類(lèi)，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。開(kāi)始應(yīng)用在規(guī)模較小、功能單一的場(chǎng)景下。再下一步，是云的應(yīng)用和智能芯片的量產(chǎn)，帶來(lái)了前端智能化、邊緣端智能化，將數(shù)據(jù)源在前端進(jìn)行第一次分類(lèi)，邊緣端進(jìn)行二次分類(lèi)，最后匯集到大云的數(shù)據(jù)，已經(jīng)是篩選過(guò)的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，使得原來(lái)功能單一、場(chǎng)景龐雜的一個(gè)個(gè)小場(chǎng)景，在“云邊端”協(xié)同后，演變成可以應(yīng)用在從大到小各個(gè)場(chǎng)景下的融合大數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，單一的視頻信息和視頻數(shù)據(jù)這種生產(chǎn)力，已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜場(chǎng)景的生產(chǎn)關(guān)系需求。于是，微波、毫米波、雷達(dá)、紅外等等非可見(jiàn)光傳感器入場(chǎng)，形成了可見(jiàn)光+非可見(jiàn)光的多維感知體系。也就是今天我們提到的多維、多態(tài)、多用途的全系數(shù)據(jù)集合。

在全量數(shù)據(jù)被收集、歸類(lèi)、共享后，一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)集分門(mén)別類(lèi)，變成了改變生產(chǎn)關(guān)系的新生產(chǎn)力—數(shù)字。這就像計(jì)算機(jī)將“0”和“1”組成不同的字符串，得到的是完全不同的結(jié)果一樣。數(shù)字化，是對(duì)用戶而言，也是對(duì)管理而言的。這些數(shù)字應(yīng)用到不同的用戶，得到用戶迫切需要的行業(yè)應(yīng)用和管理工具，從而提升效率、降低成本。向數(shù)字要效益，是數(shù)字化的根本，也是用戶需要數(shù)字化所產(chǎn)生的價(jià)值。回過(guò)頭來(lái)看?？档臄?shù)字化之路，很早就在鋪墊。2015年是中國(guó)AI應(yīng)用的元年。2015-2016，針對(duì)AI興起第一波的特征識(shí)別和深度學(xué)習(xí)，?？底龅氖乾F(xiàn)有設(shè)備及平臺(tái)的智能化升級(jí)，提出了基于前后端智能化的SDT。2017年，開(kāi)始做云端智能，將“邊和端”智能串聯(lián)云智能，搭起智能化基本框架。2018年的AI開(kāi)放平臺(tái)，是把自己已有的“云邊端”智能、“端云協(xié)同”做到生態(tài)鏈中，使更多伙伴具備智能化能力，為下一步的場(chǎng)景智能化做出細(xì)分行業(yè)儲(chǔ)備。從2019到2022年，?？甸_(kāi)始講數(shù)據(jù)。他們所謂的數(shù)據(jù)，是基于物聯(lián)網(wǎng)感知層的數(shù)據(jù)，其來(lái)源、使用權(quán)和所有權(quán)在用戶，是用戶提質(zhì)增效的工具。這和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)說(shuō)的數(shù)據(jù)從本質(zhì)上不是一回事。這些數(shù)據(jù)，是?？祷谠蟹e累的軟硬件條件，和在原有行業(yè)沉淀的應(yīng)對(duì)用戶碎片化、定制化的能力，針對(duì)感知結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分類(lèi)，定位數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和生態(tài)多元化后的落腳點(diǎn)。2022年，將企業(yè)定位變成“智能物聯(lián)”后，隨著主營(yíng)可見(jiàn)光和視覺(jué)業(yè)務(wù)的智能化升級(jí)，以及從2008年開(kāi)始積累的工業(yè)相機(jī)，到2016年的微波、毫米波、雷達(dá)技術(shù)的逐步產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化，有了產(chǎn)品、平臺(tái)、技術(shù)、能力和需求工具化的全方位支撐，一切自然而然的指向了數(shù)字化場(chǎng)景。這符合我們上邊說(shuō)的數(shù)字化管理的各種要素和發(fā)展邏輯、業(yè)務(wù)需求，也符合?？甸_(kāi)拓賽道的能力。

什么是?？档摹皵?shù)字化”

根據(jù)筆者的觀察，“全面感知、泛在智能、深入行業(yè)、落地場(chǎng)景”，是?？祱?chǎng)景數(shù)字化的四個(gè)特征。

全面感知，即持續(xù)拓展的可見(jiàn)光、非可見(jiàn)光等多維感知手段。?？狄砸曨l業(yè)務(wù)起家，但發(fā)展到一定程度后，單一的視頻會(huì)有短板。比如液位、測(cè)溫、成像建模、工業(yè)檢測(cè)、科學(xué)儀器等等依靠物理手段所得到的數(shù)據(jù)和結(jié)果，視頻很難覆蓋到。而這些數(shù)據(jù)，往往是工業(yè)、環(huán)保、水文、科研、能源等行業(yè)切實(shí)需要的數(shù)據(jù)。為了全方位、立體化感知不同條件下不同場(chǎng)景客體的特性，?？涤种鸩介_(kāi)發(fā)了紅外、X光、毫米波等不同傳感技術(shù)，能夠全方位、多角度、高效率為用戶提供有價(jià)值的特定數(shù)據(jù)。

泛在智能，即數(shù)據(jù)多維融合后的智能化輸出能力。如上述所說(shuō)，在得到了想要的數(shù)據(jù)特征后，通過(guò)智能化后的前后端、軟硬件協(xié)同，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、細(xì)分化、精簡(jiǎn)化、高效化的分發(fā)、利用，用戶得到便捷、高效、準(zhǔn)確的使用結(jié)果，使數(shù)據(jù)變成更進(jìn)一步的數(shù)字化工具。

深入行業(yè)，這是數(shù)字化復(fù)雜的一步，也是不可繞過(guò)的一步。我們之前的文章就曾多次表述，千人千面，公共服務(wù)和企業(yè)服務(wù)的用戶更是如此。大小不一的各個(gè)行業(yè)，細(xì)致入微的應(yīng)用場(chǎng)景，復(fù)雜、分散、多樣、碎片，定制化程度高、行業(yè)差異大，需要投入大量的人力、物力去精耕細(xì)作。這個(gè)過(guò)程，又可以分兩類(lèi)，一個(gè)是自己面對(duì)用戶直接做，一個(gè)是通過(guò)生態(tài)鏈合作伙伴的行業(yè)服務(wù)商再到用戶。無(wú)論是哪種方式，都要直面行業(yè)需求，都要為用戶和伙伴提供可實(shí)現(xiàn)、可交付、可驗(yàn)收、可信任、有價(jià)值的數(shù)字化管理工具。

落地場(chǎng)景，是結(jié)果，也是最終的目的。數(shù)字化是賦能工具，是在用戶獲得動(dòng)能前進(jìn)的同時(shí)，也驅(qū)動(dòng)?？挡粩嘞蚯疤剿鞲钊氲臉I(yè)務(wù)場(chǎng)景。

這一切，并不是計(jì)劃好的。從?？底陨磉@條主線敘述，他們追求的核心，是感知技術(shù)、AI、大數(shù)據(jù)的技術(shù)底座，不斷探索新技術(shù)，不斷夯實(shí)自己的地基，不斷豐富自己的產(chǎn)品線、平臺(tái)和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，隨著不斷地升級(jí)、迭代、發(fā)展，今后的路自然而然的就看到了方向。也就是說(shuō)，市場(chǎng)與技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)決定了?？档臉I(yè)務(wù)方向，而不是先瞄準(zhǔn)業(yè)務(wù)方向而大規(guī)模擴(kuò)充研發(fā)和產(chǎn)品能力。這里邊有兩點(diǎn)要注意：一是確認(rèn)符合企業(yè)自身的技術(shù)發(fā)展方向，不是為了做而做；二是在產(chǎn)品和技術(shù)找到方向后，追本溯源，不能忽略基本的商業(yè)價(jià)值。創(chuàng)新也應(yīng)該符合市場(chǎng)客觀規(guī)律，不能為用戶創(chuàng)造價(jià)值的創(chuàng)新，是偽創(chuàng)新，是要被淘汰的落后產(chǎn)能。

從用戶這條線來(lái)講，在深耕行業(yè)的過(guò)程中，千百個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)遇到成千上萬(wàn)的問(wèn)題需要解決。用戶買(mǎi)產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)，訴求永遠(yuǎn)是降本增效，提高收益率。AI時(shí)代，智能化是解決生產(chǎn)和管理問(wèn)題的最好抓手之一。智能基礎(chǔ)上形成的數(shù)字化工具，是最大限度符合用戶剛性需求的落地點(diǎn)。但千行百業(yè)，千差萬(wàn)別，每個(gè)行業(yè)都在尋找符合自身場(chǎng)景特點(diǎn)的數(shù)字化服務(wù)商。此時(shí)，具備感知技術(shù)、有智能化方法、數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)能力的伙伴，水到渠成的就成為了天然的合作伙伴。?？颠@類(lèi)企業(yè)，剛好符合這些預(yù)期。

用數(shù)字化方式進(jìn)行行業(yè)化場(chǎng)景落地，因?yàn)楸旧淼奶匦?，通用智能化的大模型不太適合。這也是硅谷目前AI創(chuàng)業(yè)公司團(tuán)隊(duì)越來(lái)越小的原因。場(chǎng)景越來(lái)越細(xì)，需求越來(lái)越多，做到最后會(huì)發(fā)現(xiàn)，滿足一個(gè)行業(yè)的一類(lèi)用戶，需要深挖的技術(shù)和資源已經(jīng)遠(yuǎn)超大模型的能力范圍，垂直于場(chǎng)景和行業(yè)，也不可能需要人海戰(zhàn)術(shù)搞定。因而，適合場(chǎng)景本身的行業(yè)模型更適合場(chǎng)景數(shù)字化落地的賽道，而且?？狄彩沁@么做的。不盲從新技術(shù)，不嘩眾取寵，踏踏實(shí)實(shí)的深入田間地頭，找到最適合自己定位，也最適合用戶需求的解決方案，一直是?？档囊话牙麆?。

為什么是?？担?/strong>

回答這個(gè)問(wèn)題前，先看看胡揚(yáng)忠怎么說(shuō)。

對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，這么多場(chǎng)景，做哪個(gè)產(chǎn)品投入產(chǎn)出最高，這樣的小賬本是算不出來(lái)的。我肯定想先做能賺錢(qián)的場(chǎng)景，但這是個(gè)主觀判斷。結(jié)果是不是這樣？做不做得出來(lái)？能不能做穩(wěn)定？不知道的。在企業(yè)場(chǎng)景數(shù)字化的過(guò)程中，我們方向明確，就不算小賬了?！豆鹕虡I(yè)評(píng)論》胡揚(yáng)忠專(zhuān)訪

這段話，很明確的回答了在如此內(nèi)卷的數(shù)字化賽道上、數(shù)字化浪潮下，一個(gè)另類(lèi)的海康的發(fā)展之路，那就是：專(zhuān)注、有準(zhǔn)備、成就客戶也成就自己。

專(zhuān)注：歷經(jīng)硬盤(pán)錄像機(jī)、視頻、安防、智能物聯(lián)……23年間，?？狄恢泵闇?zhǔn)了自己該做的事一做到底。幾次轉(zhuǎn)型，都是圍繞著技術(shù)升級(jí)展開(kāi)，不是硬生生的切換，而是通過(guò)技術(shù)升級(jí)而拓展企業(yè)的厚度和賽道的寬度，從未虛空捏牌創(chuàng)造一個(gè)不適合自己的賽道跑偏。技術(shù)創(chuàng)新，兼并的很少，基本靠?jī)?nèi)生驅(qū)動(dòng)。堅(jiān)定的走技術(shù)化路線，堅(jiān)定的從自我革新出發(fā)，堅(jiān)定的向技術(shù)要效益，才讓數(shù)字化落地成為可能。

有準(zhǔn)備：淘汰一代、展示一代、研發(fā)一代。開(kāi)頭提到的“煤質(zhì)快檢”技術(shù)，?？挡宦暡豁懙淖隽巳辍?021年開(kāi)始，到2024年上線，對(duì)外沒(méi)有過(guò)大肆宣傳，是先有后說(shuō)。在諸多領(lǐng)域，?？狄恢比绱恕２凰阈≠~，持續(xù)準(zhǔn)備，一點(diǎn)點(diǎn)的試，一點(diǎn)點(diǎn)積累，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、面對(duì)問(wèn)題、解決問(wèn)題，歸結(jié)出一個(gè)又一個(gè)適用于用戶的方法論和工具，而后面對(duì)著這些場(chǎng)景，進(jìn)行二次、三次數(shù)字化改造，永無(wú)止境。時(shí)至今日，?？档膱?chǎng)景數(shù)字化，已經(jīng)落地在了電力、公路、煤炭、水利、零售、軌道、工業(yè)制造、城市管理等諸多行業(yè)，而且還在不斷延伸。機(jī)會(huì)是留給有準(zhǔn)備的人的，做好自己，練好內(nèi)功，才能擁抱更多的機(jī)遇，也能在挑戰(zhàn)來(lái)臨時(shí)堅(jiān)如磐石。

成就客戶成就自己：在與胡揚(yáng)忠的多次交流學(xué)習(xí)中，他都有過(guò)這樣的表述，“不要看一個(gè)企業(yè)說(shuō)什么，要看它做什么。做企業(yè)的最終目的，是為客戶和用戶創(chuàng)造價(jià)值，而不是首先想到自己能得到什么。給客戶創(chuàng)造價(jià)值的過(guò)程中，也就是你的所得之處。”場(chǎng)景數(shù)字化，面對(duì)的用戶越來(lái)越多、需求越來(lái)越復(fù)雜，就更要從用戶角度出發(fā)，給用戶解決實(shí)際問(wèn)題。在給一類(lèi)用戶解決問(wèn)題的過(guò)程中，不斷積累經(jīng)驗(yàn)，不斷探索新的工具，讓自己也能越走越遠(yuǎn)。

結(jié)語(yǔ)

2021年底，在杭州和胡揚(yáng)忠交流時(shí)，他曾用“榕樹(shù)”比喻?？怠＜夹g(shù)是根；信號(hào)處理和感知、智能的主業(yè)，是干；延伸出的行業(yè)、產(chǎn)品和方案，是枝。如果枝長(zhǎng)得足夠粗壯，還可以再扎根新領(lǐng)域。?？挡幌胱鰡我痪扌推奉?lèi)的紅杉，而是要把自己的產(chǎn)品、技術(shù)落地生根，扎到泥土里，植根更多的行業(yè)。他們是這樣說(shuō)的，也是這樣做的。

?？翟谄髽I(yè)經(jīng)營(yíng)和結(jié)構(gòu)上，一直對(duì)標(biāo)3M，有底層根基的技術(shù)，并依次延伸到各個(gè)需要自己的領(lǐng)域，在細(xì)分行業(yè)保持領(lǐng)先。時(shí)至今日，?？狄呀?jīng)成長(zhǎng)為一家擁有3萬(wàn)多個(gè)SKU、有快速調(diào)整能力的生產(chǎn)線、3大BG、近10個(gè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)板塊的龍頭企業(yè)。隨著前期準(zhǔn)備的生根落地、場(chǎng)景數(shù)字化的逐步成熟，?？档囊?guī)模和業(yè)務(wù)將進(jìn)一步的擴(kuò)大。只要堅(jiān)守技術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)守客戶需求導(dǎo)向，在數(shù)字化落地的過(guò)程中，?？狄欢ㄊ鞘芤嬲?，也是能為行業(yè)、用戶、市場(chǎng)帶來(lái)更多、更大價(jià)值的“大榕樹(shù)”。

至于將來(lái)，還是那句話，這不是計(jì)劃出來(lái)的，是走出來(lái)的。回望來(lái)時(shí)路，輕舟已過(guò)萬(wàn)重山。