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智造业跃迁,一场不能输的产业竞赛 | 甲子光年
作者:甲子光年 2022-09-21

一条难而正确的路。

作者 | 晓楠 贤焕
编辑 | 栗子

当你拿到一款新手机,拆开盒子撕下保护膜,一块崭新、完美的屏幕出现在眼前。而一块盖板玻璃从被制作出来到嵌入手机屏幕,要花光它所有的“运气”。

盖板玻璃在行业里也被称为视窗防护玻璃,是用于对触控模组、显示模组进行保护的透明镜片。作为屏幕显示与触控部分的上层保护层,它是手机上与人类接触互动最为频繁的硬件,甚至没有之一。

并不是每块盖板玻璃都生而完美。

盖板玻璃生产涉及开料、CNC雕刻、研磨和抛光、清洗、钢化处理、丝印、烘烤等多道工序,在整个工艺流程中,数以万计的玻璃会经历多个检测环节。至少在几年前,这一环节都还是由人工进行,保证每一片盖板玻璃在出厂时都是完美的,就和你最终看到的成品一样。

这个过程远没有听起来这般轻松。

盖板玻璃的缺陷可以分为百余种,质检环节涵盖边角检测、白片玻璃检测、丝印检测等。一条产线上,每个月需要检测的盖板玻璃达到几十万片。

检测场景的复杂其实是我国制造业的一个缩影。技术尚未触达到这个万亿规模的行业,设计、生产、管理、服务等各个环节充满了太多的变量和未知。

在联想创投总裁贺志强看来,机遇就藏在其中。

“在互联网时代,我们看到了AI、大数据等核心技术,让巨头公司持续了解数据背后深层次的规律,快速迭代调整产品,不断提高竞争力。我们相信以数据化为基础,将有机会重塑任何产业,制造业正是其中最重要的主赛道。打通软件和硬件的壁垒,工业数据不断累积和迭代,将会实现制造业颠覆式发展。”

当数据、机器人、AI进入主赛道后,产业或许就会被改变,即使只是小小的手机盖板玻璃检测……

而同样在寻找技术重塑产业机会的,还有一群在实验室和科研院所走出来的科学家。

偶然一天,中科慧远创始人&董事长张正涛走进了苏州一家玻璃检测工厂。他看到的是昏暗、逼仄的暗室内,一群年轻的姑娘、小伙子各自站在工位上,在亮度高达12000勒克斯的灯光下检测玻璃瑕疵。

要知道,人眼的亮度舒适区间约为500~750勒克斯。12000勒克斯意味着这是数十倍于正常亮度的极端工作环境。从事质检工作人员几乎3个月后视力会平均下降到0.6。

真正踏进工厂那一瞬间,张正涛被眼前那个明暗分明的场景震撼住了。工人们一瓶瓶眼药水的使用就像喝水一样,痛苦在不断膨胀。

“没想到还有伤害性这么高的工作,当时我就觉得要把这个问题解决掉。”

然而正确、有宏大的意义,所有一切都完美符合自己想要的方向。只是彼时手机玻璃盖板的检测技术被德国垄断已久,全球很多国家的企业都曾在此碰壁。

面对这样一座难以翻越的山,“恶战”在所难免。


1.既有的钉子,待打磨的锤子


在玻璃生产的长长环节链中,“天下苦质检久矣”。

相关统计显示,中国每天有超过350万工人在生产线上进行产品外观检查,仅3C行业就有150万人以上。

工人,是稀缺资源。

痛点已经有了,接下来就是如何去打磨那把解决“钉子”的“锤子”。

机器视觉提供了一种新的想象空间。

两个团队彼时素未谋面,但同时看到了以5G+AI技术为基础的机器视觉,将会带来的,对检测环节效率提升的机会。

张正涛是一个非典型创业者。在此之前,中科院实验室是他的主阵地,专注于搞科研。对于产业并不是很了解。手机盖板玻璃检测是一个怎样的领域,在产业中处于什么环节,有哪些难题,他并不懂。

当初一拍脑袋做的决定,但迎接而来的则是一个又一个具体而明确的难题。

中科慧远成立的第一年,张正涛一直忙着解决问题。他懂计算机视觉技术,但不懂需要实现盖板玻璃这种高透明、高反光的缺陷瑕疵成像的光学系统如何设计?盖板玻璃制作工艺是什么样?团队中懂算法的人不懂工艺,工厂中懂工艺的人不懂算法,双方间的隔阂要比东非大裂谷还深。如果没有进入场景,又如何解决问题?

“国内基本上百分之七八十的手机都是中国制造,但无论是从工厂端还是工人劳动保护的角度来看,用技术来辅助人工质检员来解决这个问题的需求十分迫切。”联想创投高级合伙人宋春雨向「甲子光年」表示。

这也解释了为什么在2017年中科慧远在产品都没有设计出来,联想创投就投资了他们。中科慧远几乎是从零开始了解玻璃切割、钢化、丝印等工艺,一遍一遍熟悉、了解工人需求等。这是一个漫长过程,摸清工艺用了接近一年时间,设计相应算法、光学系统和样机测试又花了大半年,第一代成品检测仪直到2018年才逐渐成型。

好在结果是好的。

中科慧远研发的盖板玻璃成品检测仪,能在1.5秒完成一片手机盖板玻璃的检测,相较于人工,效率提升了20倍以上。

2019年4月里一天,惠州,在某个全球大型玻璃盖板生产商的产线上,成立已经近3年的中科慧远带着设备,与一家海外厂商的设备按照1:1的比例放置,同时进行玻璃盖板外观缺陷检测验证。周围站满了人,包括双方的核心领导。张正涛的心里有些忐忑。

当机器正常运转之后,一颗悬着的心终于放下。

结果显示,中科慧远检测设备的各项指标都优于海外设备。并且针对可检测范围,中科慧远可以实现全区域覆盖。对此,国内第一台自主研发的AOI检测设备正式通过验证,海外设备的垄断局面也即将被打破。

“中国的设备不比国外差”。来自行业标杆客户的认可和批量使用,让中科慧远坚定了在AOI检测设备道路上的探索与研发。十余款自研AOI检测设备相继问世,越来越多客户找上门……

对于数字化程度相对较低、且经验至上的制造业来说,改造是一个艰难的过程。但是一旦完成,就会诞生N倍数的产业机会。

“数据智能将会重新塑造制造业,这是我们的Believing,其中一定会涌现技术与产业紧密结合的新物种。”贺志强告诉「甲子光年」,“从2016年联想创投成立起,就开始围绕智能制造布局,标准主要有两点:一是工业界的需求,真实、迫切的需求最为重要;二是技术是否能够解决问题,能解决到什么程度?以及技术能否变成产品,产品能否变成公司?”

只要这两点成立,就拥有巨大的发展潜力。“制造业场景大,广阔天地,大有所为。”

目前,联想创投在机器视觉领域的布局已成体系,包括中科慧远、思谋科技、百迈、深慧视等,涉及制造业中的多个行业领域。

思谋科技成立于2019年,创始人兼董事长贾佳亚是香港中文大学终身教授,在AI领域深耕多年。2020年,联想创投便注意到了这家初创企业。

思谋科技成立之初便选择半导体行业作为技术落地的第一站,以攻克半导体产品缺陷检测难题。作为高端精密产品,半导体制造过程中每一个制程步骤良率必须接近100%,才能保证最终生产良率维持在可接受水平。因此,半导体产品的缺陷检测难度,可见一斑。

思谋科技硬是凭借自身深厚的技术沉淀,仅用时一个多月便将这块“难啃的骨头”拿下,用智能化的方法解决了困扰制造业多年的难题。

而在产业链最为密集、丰富的中国制造业里,需求的“钉子”遍布链条上下,等待一个个“智能”的锤子。


2.数据换经验,难攀的山


走进苏州那家玻璃检测工厂之前,张正涛已经进行了好几个月调研,方向五花八门,甚至包括榨菜包装机。可就像另外几十被他放弃的方向一样,榨菜包装机不是不能做、不会做,而是内心深处想做的一直都是寻找到行业中最为迫切的需求:即使是“工业界最高的珠穆朗玛峰”,也要翻越它。

但在根系庞大、复杂的制造业体系中,难以翻越的山,又何止这一座?

其中有一座,是工业软件。

工业软件伴随工业发展,两者相辅相成。工业软件门槛高,要求同时具备软件开发技能和丰富的数学、物理及工业知识,研发周期长、迭代速度慢,客户使用黏性高。根据甲子智库《2021中国科技投资报告》显示,中国工业软件的国产渗透率仅为6%,实为“卡脖子”行业。

2016年,相较于消费互联网的热闹,工业软件显得十分冷门。

“工业软件是大量工业实践经验和工业隐性知识的凝结,对于中国制造业转型升级不可或缺,而且战略意义重大。”贺志强认为,从长远格局来看,中国产业发展到今天必须有更多核心技术要掌握在自己手里。设计研发属于我们自己的工业软件,刻不容缓。

2017年,联想创投果断投资当时名不见经传的南京天洑。

后者早在2011年就已成立,专注于具有自主知识产权的工业软件的研发,将AI技术与CAE技术相融合,开发了包括智能设计软件、智能仿真分析软件、智能优化软件、智能数据建模软件等覆盖工业产品研发流程的全链条软件产品。

对技术有着深刻理解的贺志强,早早看到了里面潜藏的机会。他认为,将来我国一定会调动更多、更大的力量来发展工业软件。虽然当时天洑客户相对于国外大厂还不是很多,但这是一个高门槛领域,有技术壁垒,而且工业软件是用出来的,做得越多、越好,得到的反馈也会越多、越好,发展空间非常大。

就这样,南京天洑成为联想创投在智能制造领域的第一次尝试。而事实证明,这是正确的选择。

“对于高端工业来说,产品的性能和安全性至关重要,即使只能提升1%的性能,很多企业也愿意花钱去做这样的事情。”南京天洑首席战略官刘国威告诉「甲子光年」。

比如,一家汽车生产商不会为了测试性能就让十几辆汽车相互撞击,这样做的代价高昂,没有哪家企业会这样做,更不用说航空航天、船舶等领域企业。因此,天洑目前客户主要聚焦中大型企业。

如果你是一家船舶制造商,船造好后需要放到水里实验,查看性能如何,但如果到实验阶段才发现有问题,事情就变得棘手,无论是成本还是时间上都不允许这样做。而工业仿真软件的作用就在这里。宋春雨「甲子光年」,在船舶设计阶段就可以在计算机上进行仿真模拟,查看它的速度快不快、性能准不准。

“在当时,常规情况下仿真一条船需要二十几天,而南京天洑可以在几个小时完成,这极大提高了设计效率,这种效率的巨大提升就是我们在寻找的。”宋春雨说道,“当然,我们也要看这个产品是不是在中国生产更有优势和前景,与产业链高度匹配。”

随着这两年,关于工业软件的“国产替代”呼声渐高。市场上开始热闹起来, 在贺志强看来,对于联想创投的投资,与其说是在投“国产替代”,更像是反过来的逻辑,“国产替代只是一个加分项。”

是否真的满足行业需求,提升效率是才是核心。

这些还在孕育中的工业软件企业,有着成为未来巨头的潜力。


3.机器进厂,更快、更强


有人在攀登软件的高峰,就有人在攀登硬件的高峰。在工业制造业产业中,同样避不开的,还有机器人。

机器人不仅仅在质量检测环节被寄予厚望,随着传统产业的转型步伐不断加快,已经成为一种重要的趋势。

在物流领域,企业往往会算这样一笔账:购买一辆普通的人工叉车只需要几万块钱,而购买一辆无人叉车需要几十万块钱。如果是你,你怎么选?用最少的价钱购买最划算的物品,是商人的“天性”。如果这是简单的算术题,答案一定是前者,可这是一道简单的算术题吗?

GGII数据显示,2016年至2021年中国市场无人叉车销量由350台提高至7375台,年均复合增速近66%,预计2022年有望维持50%左右的市场增速,销量突破1.1万台。

为什么那么多人会选“错”?那就要来算另一笔账:人工叉车需要人工,高位叉车类型的驾驶员需要持证上岗,培养周期长,而如果培养后的“老人”离职,“新人”入职还要再经过一轮培养,这还不包括需要支付的工人薪酬。更为严峻的问题是,即便是“高薪”,也不一定能招到人。

一位机器人企业创始人对「甲子光年」透露,在走访客户过程中,他们发现一个芯片封测厂商每月工人离职率达到了25%,相当于一季度就换了一波人。

联想创投合伙人王光熙也曾被工厂外“流动大军”和工厂内流水线作业的场景震撼到。“很多产线工人不能坐着,因为会出现打盹、走神,甚至发生危险,站着几小时流水线作业,非常辛苦。”中国是工业大国、制造业大国,并且会持续保持世界工厂的地位,那么劳动力就成为必须要解决的问题。

事实上,2017年联想创投便开始工业机器人领域的布局。在机器人应用爆发的前夜,围绕上游零部件制造,中游本体制造,下游集成应用,进行了全面的布局。在疫情与国家政策的双重催化下,2022年工业机器人快速进入大量全新的工业场景。

“我们每年行研都讨论机器人应用在各个工序的爆发临界点分别什么时候到来?同时,我们也会思考技术难点,比如协作机器人,一年出货只有几万台,形不成行业。这就需要我们和行业里的人一起研究怎么把这个问题解决了”,王光熙告诉「甲子光年」。

未来机器人便是工业机器人领域的一个典型代表。

成立于2016年的未来机器人,早早入局工业无人车辆赛道,这也是一家从高校走出来的创业公司,背后是香港中文大学天石机器人研究所所长刘云辉教授。

对于未来机器人的投资一开始并不是那么“丝滑”。

2018年,王光熙结识了未来机器人联合创始人李陆洋,但真正投资是在2020年。故事转折在于王光熙觉得李陆洋有着强大的“自我迭代升级”能力。

两人刚结识时,李陆洋身上还是博士气质,擅于学习新事物,年轻、有闯劲,但认识两年后,李陆洋“升级”成功,在如何做业务、带团队、管公司、做战略设计等方面,显得老成、熟练。投资的时机到了。“他的变化可能一年就驱动了别人5年甚至8年都未必能够达到的转型水平。”王光熙告诉「甲子光年」,创始人的品质、成长潜力也是联想创投在考虑被投企业的一个重要因素。

另外,更为重要的是,相较于普遍基于激光雷达技术提供解决方案的厂商,未来机器人所提供的解决方案是基于计算机视觉技术,成本更低,且能够识别颜色。在很多需要颜色识别的场景下具有独特优势。

基于顶层系统+终端工业无人车辆的全栈式解决方案,未来机器人提供的无人叉车可以灵活地在仓储环境中“自由行走”,包括高低仓,从5层、6层,甚至高达9米的地方灵活取货、放货、堆叠,高效便捷。

“一般情况下,4台无人叉车可以替换8个人和3台人工叉车。”未来机器人营销总监谢立告诉「甲子光年」,如果说企业最开始是担心招不到员工,那么随着无人叉车优势的显现,工厂无人化逐渐成为企业的战略布局,所以才会引发整个行业的井喷。

整个行业还在早期,蓝海正在涌现。


4.道阻且长,智能制造跨越深水区


时至今日,张正涛还记得找到第一个客户是如何艰难。

当时,国内在质检方面一片空白,除了中科慧远并没有其他企业在做,如何找到客户,将产品拿到他们的产线上实践,整个团队脑海里也是“一片空白”。

一次偶然机会,张正涛了解到东莞松山湖有一家玻璃盖板生产厂商——瑞立达,正在承担工信部工业4.0项目,尝试用技术解决质检问题。于是,张正涛赶忙带着一波人奔赴松山湖、租房、招兵买马、请业务同事在工厂门口蹲守,“围堵”高管、负责人,一气呵成。

其实,有过“低谷”的不仅仅是中科慧远。

2016年11月,南京天洑获得了联想创投1500万元的投资。此后的四年里,没有投资机构再投过它,直到2020年。紧接着,南京天洑不断荣誉加身,在行业内声名显赫,迎来高光。

而之所以迎来华丽转身,不仅仅是因为本身优秀,更为深层的原因在于人们越来越意识到智能化是大势所趋,整个硬科技赛道都在变热。

作为入局较早的联想创投,已经沿着机器与数据重塑产业的逻辑,在智能制造领域投出多家行业领军企业,领域遍布工业软件、工业机器人、工业控制、工业互联网等多个方向,所投的很多企业已经展开了合作,拼凑一张完整的智能制造版图。

贺志强认为,之所以能够这么早地布局,首先是因为联想创投作为一家CVC,深处行业一线,具备产业资源和制造领域know-how,形成了独特的投资思路和资源优势。“当时的节点,我们开始投的时候,这还不是一个热门赛道。但我们始终坚信智能互联网,或者现在讲的产业互联网,将会对未来十年,甚至更长周期产业的变革产生深远影响。”

随着智能制造的不断升级,联想创投也着眼于更远的未来。“我们今年投资了帮助主机厂打造自主工厂的Industrial Next,在Tesla产线已经进行过了验证,通过智能化技术帮助企业逐步实现生产智能化、工厂自主化,最终实现软件定义制造。”宋春雨告诉「甲子光年」。

改造碎片化的工业场景固然是一个重要的方向,但未来工业制造场景的核心竞争将回归于研发与制造能力的优化与升级,如何从底层构建起一个全面数字化的工厂,用人工智能赋能工业生产的各环节,数据在各个场景下实现闭环,将会使制造工厂不断自我迭代,从而实现传统颠覆式发展,这将是智能制造的终极目标。

“我们不光局限在国内,也要能够在国际市场上更有竞争力。”贺志强认为,联想创投的最终目的,还是要助力我国从制造大国走向制造强国。“这是一条难而正确的路。”


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