領云物聯徐國：從需求出發，AIoT才能切實為工業安全生產保駕護航

在徐國看來，工業智能化并非易事，紙上談兵終覺淺，沉入場景談創新。

自2017年以來，隨著消費互聯網紅利的消散與我國工業互聯網利好政策的到來，工業互聯網領域持續升溫，后在機器人、大數據、人工智能等技術發展的拉升下，2018年下半年工業互聯網熱潮終洶涌起來，眾多科技公司涌向了能源、制造、環保等工業領域。

但易見的是，在駛向工業互聯網未來的路上，應用與架構設計融合的高難度就已經讓很多人“擱淺”。就這樣的話題，我們采訪了安徽領云物聯科技有限公司（LINCOOS，下文簡稱“領云物聯”）CEO徐國。

圖 | 領云物聯CEO 徐國

從需求出發，貼合用戶做解決方案

由HRG（合肥）國際創新研究院孵化，領云物聯成立之初專注的就是工業領域，而技術出身的徐國也十分直率，推門落座后他就開門見山得表達了自己的想法，“我希望今天能夠更偏向實際案例去探討。”

作為工業互聯網領域的“前線老兵”，徐國在訪談伊始拋出的這句話其實已經給出了今天議題的答案：想要做好工業領域的智能化解決方案，必須從實際需求出發。

徐國解釋說，“工業的應用來自于實際需求，物聯網、AI等技術其實都是工具，真正解決用戶的需求才能推動這個行業發展，這也是我更想要探討實際案例的原因。”

作為行業內初創公司大軍中的一員，領云物聯有著一支年輕的隊伍，其中80%以上持985/211碩士學歷，但他們都有著豐富的工作經驗。這一點則要歸功于徐國，“我不會讓他們整天坐在辦公室，經常去工廠深入場景是我們公司每一位員工的必修課。”

重視場景，這樣的效果是顯而易見的。經過不到兩年的努力，領云物聯已經與國內外10多家企業達成業務深度合作，其機器人云診斷、工業安全生產等解決方案也陸續落地新加坡、蘇州、安慶等地。

“離炮火最近的地方才是真正的戰場”

其實，在做技術研究的過程中，因為深入場景，領云物聯的方向有過一次小的調整。也正是這樣的調整之后，徐國才意識到，應用場景中的剛需并不都是那些看起來核心而明顯的方向，還有一些易被忽視但卻也并不容易處理的細微之處。

“一開始，我們做機器人云診斷方向，并且參與了國家科技部智能機器人重大專項，但是后來深入到工業場景中，我們才發現工廠不僅關心機器人、數控機床等重要設備的健康，還有人員監管和環境感知。”

如徐國所言，隨著工廠在機器人布設上的成熟應用，機器人的設備健康、能耗環保、安全生產等需求逐漸衍生，因此它們都是亟待解決的問題。了解到這一層需求，徐國在自己的技術研發基礎上面向應用做了調整，他提出了AIoT+工業安全生產解決方案，通過人員-環境-設備（Human-Environment-Device，簡稱HED）立體感知與智能輔助決策平臺，幫工廠做智能化安全生產管理，而這樣的調整也讓他的新方案更加周全而貼合需求。

圖 | 領云物聯工業安全生產智慧監測平臺

“很多人都小看了這些事情，包括我們最開始也是如此。但在真正去做之后，我們發現裝個水表都是一件很費勁的事情。”

他解釋說，“因為安裝過程需要考慮到水質成分、是否滿管、酸堿度、污染物大小等因素，所以安裝智能水表就變得需要行業經驗。”這也讓他頗有感觸，“離炮火最近的地方才是真正的戰場，紙上談兵并無大用。”

提煉真正有效的大數據，方能走向智能

現如今，在不斷的試錯和積累之后，立足合肥，徐國已經為周邊包括安慶、蘇州等地在內的多家工廠做了智能升級，團隊也有了自己的厚厚一本“實戰經驗指南”。

確實，在這場理論與現實的博弈中，研究人員想要用好AI技術并非易事。對于做數據采集和智能分析的他們來說，總會被現實中很多看似簡單的場景“虛晃一下”，而這都是需要避免的坑。

圖 | 領云物聯解決方案應用場景

“沒有這些源于場景的知識，企業如果盲目去做，就可能會面臨比較大的損失。比如你訂購了幾百臺流量計，去裝的過程中發現由于不滿管數據不準，這幾百臺設備怎么辦？如果不用將損失很大；即便選對了流量計，不同點位的數據信號強度不一樣，也會影響丟包率。這些都是讓人焦頭爛額卻不得不去解決的事。”

在徐國看來，只有這些細小的點點滴滴才是真正需要注意的行業知識，而正是因為有這些經驗，技術與場景才得以恰當得融合在一起，也才能提煉出真正有用的行業數據。

“客戶有提到過，在他們遇到過的產品中，還是我們的解決方案好用。”對于徐國而言，“好用”一詞勝過千萬嘉獎，而這自然歸功于團隊在場景中的千錘百煉。

最后

智能化遠非一件輕松就可以達成的事情，它需要無數工程師投入到現實場景中，不厭其煩去反復嘗試，打通線下與線上，以實現最終的“數據沉淀”。

帶領團隊走向場景創新，徐國的本意正是如此，“很多人把裝攝像頭理解為場景的智能化提升，但是我們認為真正的智能是一定要加入人工智能、大數據分析的元素。無論是工業領域，還是其他行業，分析這些海量數據才會進入真正的智能時代。”

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