“ B派对泄漏了数据以摧毁其工作，但是大多数稻米谷物中的A聚会丢失了，谁在关注销毁他们的包装工作？谁是愚蠢的！”在谈论客户数据安全性问题时，蘑菇物联网的创始人兼首席执行官Shen Guohui给了Niu Tuoshe两个合适的隐喻。安全问题在行业中确实很常见。在数据安全方面，服务提供商比A. Shen Guofuyy党更加紧张：“这些数据是从工厂团队中收集的，一部分是一个强大的人，客户没有提供提供通信服务的机会。在中小型图书馆中的所有文本信息。他已经看到了一个不好的钱，我再也无法付出了众多的事。 Niu Tou] Niu Tou Society：Mushroom IoT决定在早期参与工业团队的智能化在当前工业领域中打破黄金阶段的最有价值是最有价值的吗？让我们谈谈您的判断的逻辑。 Shen Guohui：我认为工业AI的价值场景可以分为三个层次。首先，最好的情况是直接帮助客户接收订单并产生收入。其次，它是创建可量化且可衡量的成本节省，例如人们的电力和节省，并需要安装电表来测量能量表或清楚地计算节省的量。最终性，这是效率和质量的总体提高。值得，但其说服力相对较弱。简而言之，最关心制造业的四个关键字是提高收入，降低成本，提高效率并提高质量。其中，增加收入是最困难的，但更有价值。目前，可验证和可量化成本的第二级节省级别是客户更愿意支付。Niu Toshe：工业AI领域既是传统的工业软件巨头，又是新兴的AI公司。真菌IoT的分化障碍是什么？沉瓜伊（Shen Guohui）：我们受保护的城市河流分为三个中心要素：算法，协议和数据。这三个形成了闭路，它们都不必不可少。第一个是算法函数。这是获得客户信心的基础。没有强大的算法的实力，我们的客户将不会给我们机会为我们服务。许多人认为工业AI是一个很棒的模型，但是我们的算法远不止于此。如果您只使用较大的型号，则根本没有障碍。任何人都可以使用较大的模型，而聚会也可以使用它。唯一的事情是将大型模型与传统的AI技术进行深入整合，例如强化学习，马尔可夫的过程，傅立叶变换，随机森林和决策树。 Daikilos模仿语言模型很西装能够处理文本和逻辑推断，但在工业工具中处理系列数据并不有效，并且可能引起幻觉。它还结合了传统算法以更有效地处理设备数据。第二个是设备的通信协议。这是对DAT汇编的先前要求。如果您无法连接设备，那么无论多么高级算法都无法应用。它专注于高能设备，例如空气压缩机和中央空调。这种设备具有两个特征：高能量消耗（强劲的节能需求）和强大的多功能性（大型市场空间）。在过去的十年中，我们累积了该设备的1,600多个通信协议。协议的问题绝对是其他公司的重要障碍，但是它可以做得很好。这是真正的门槛。在行业中有一个谚语，真菌物联网无法连接到设备，而其他人则无法连接与他们联系。这是我们的价值。最后，数据的积累。仅提供客户服务，我们就可以在实际情况下获得设备操作数据。目前，它每天处理超过100 GB的工业数据。这些数据表必须经过严格的三阶段处理过程。第一步是清除数据以消除传感器和非典型值中的噪声。第二步是标准化数据并将它们变成可以分析的统一格式。第三步是功能工程，它提取了有价值的工业功能。该闭路系统使您可以形成自己数据的优势。我们在当前的市场环境下继续增长。 NIU TOSHE：从设备监控到能源效率的预测维护和优化，物联网真菌产品的迭代如何反映工业客户需求的变化？沉瓜伊：这个问题非常好。让我们用示例O解释Of生活。就像购买智能手表一样，有些人试图测量自己的心律。有些人试图计算这些步骤。该设备的Monitoreo也是如此。最初，客户的需求非常简单，但是团队始终效果很好。只是知道是否是。就像在设备上放置健康手镯一样。但是随着它的发展，客户还不足以知道设备是否好，他们想更多地了解该设备何时会破裂。这是预测维护的价值。以空气压缩机为例，突然关闭会导致整个生产线瘫痪，损失可能高达数百万。分析设备数据时，AI可以提供潜在故障的早期警告，使客户有时间进行程序维护，并避免计划外的不活动时间。现在，客户需求正在再次更新。我不仅应该打破设备，而且操作还必须更有效。以及我们希望Clock可以确保我们的心率，我们希望我们可以以相同的方式提供健康建议。能源效率的优化是帮助客户确保设备的可靠性，同时节省能源消耗。这种开发过程实质上是对预启动的后处理的更新，然后是主动优化的更新。每个步骤都解决了客户问题和更新需求。预测维护主要基于传感器，以监视数据并通过被动防御的算法预测故障。能源效率优化需要对设备操作参数的积极控制才能实现更有效的能源利用。这种发展路径与行业的特征密切相关。 2009年，中国人创建了一组监控Equipo的公司，主要解决了该团队是否会破裂的问题。但是，需要能量的高能设备，例如空气压缩机和中央空调，repre发送了40％-60％的工厂能源消耗，客户必须解决节省更多电力的方法。选择专注于提供高能的通用设备领域的原因主要是基于重要的三个维度的考虑。首先，普遍性。这种类型的设备的应用方案非常广泛，并且在多个行业的生产和运营链接中渗透，这使它们变得巨大。它创造了庞大的市场规模，并为商业扩张提供了广泛的空间。第二个是它的高能耗特征。由于其大量的能源消耗，节能有很大的潜力。客户有兴趣通过技术手段降低能耗和成本，并且相对愿意付款。以下是控制需求。在操作过程中，这种类型的设备通常需要实时对几个操作参数进行精确调整，以确保有效D稳定操作。这也为技术干预提供了重要的切入点。通过采用电子行业，我们通过优化小组压缩机组战略，成功地帮助了我们的客户实现15％-20％的能源。这种节能效果是完全可衡量和可验证的。 NIU TOU：在当前的经济环境中，工业客户通常面临运营压力。您在市场上感觉到了什么变化？ Shen Guohui：首先，关于客户预算的变化。当今的工业客户就像一个非常谨慎的消费者，他敢于花1,000元，但敢于花1,000元。投资周期收益率必须在最初的3 - 4年内缩短两年内。它们是对增加收入，更多关注成本降低的项目的等待态度，并且更喜欢可量化的节能项目，而效率的含糊不清。其次，客户需求也在改变。什么是客户此时更愿意付款是分析价值并计算，包括精确的能源节省，可验证的失败预测，人才节省。第三，我们已经看到市场蹲下的不良钱。为了满足客户的短期回报要求，一些制造商做出随机承诺并为合同感到自豪，但最终在接受该项目期间仍未解决，这导致了未完成的项目。但是，真菌物联网遵守三个最终原则：首先，所有数据都是可追溯的，第二个数据必须抵制第三方的验证和第三方的验证，无法保证收益超出技术能力的范围。 Niu Toshe：标准化SaaS和个性化解决方案的当前收入百分比是多少？是吗？客户更喜欢哪种型号？ Shen Guohui：我们的标准化SaaS职业关系很高，达到80％以上，个性化解决方案仅占据小POrtion。标准化的SaaS主要针对大多数客户的共同需求，并通过SaaS实施迅速实施。一些大型客户需要私有化的实施，这些项目包括少量的个性化开发。相反，一种消耗高能量的通用设备特性的方法，这使大多数方案都可以被标准化产品覆盖。通过对特殊设备进行数字化，同事通常必须信任私有化的实施。这可能是个性化的解决方案。避免这种困境专注于常见的设备方案。 Niu Toshe：工业团队失败的样本通常很小。真菌物联网如何使用少量数据训练高精度模型？学习传输或合成数据技术会被采取吗？沉瓜（Shen Guohui）：核心在于数据治理。无论是大型还是小模型，数据的质量都直接决定了PRECI锡。如果数据治理没有到位并且结构令人困惑，则模型将更容易“幻想”，并显着降低优化效果。我们的道路很清楚。首先通过物联网收集数据，然后过滤传感器产生的任何噪声数据和故障，并进行完整的清洁。然后，配置数据并提高治理以形成数据集。最后，我们使用高质量的数据集训练模型，并连续项目提高精度。事物的互联网数据非常大，手动清洁不现实。它必须由本身就是技术阈值的算法自动处理。例如，数据就像石油。纯度不足会使发动机搅拌，而受控的“纯数据”可以为模型提供连续的力。只有将坚实的基础放置在数据中，才能保证模型的精度。客户如何看到数据安全问题？为什么安全确保？沉瓜伊：AI工业类似于使用云边缘体系结构的智能驾驶，核根据功能需求分配了计算机功率和存储资源。云主要假定需要大规模存储和计算机能量的任务，例如模型和迭代培训。云可以利用存储和计算机能量的优势来处理大数据并优化模型。特斯拉训练云摄像机收集的大量数据，不断提高算法能力。边端是“蒸馏”的，并以负责计算和实时控制的训练模型开发。边缘服务器直接在能源站发现，例如空气压缩机站和带有中央空调的计算机房间，距离设备仅几米。他们可以实现毫秒的敏感性，并实时满足需求。决策的标准是必须将其放置在边缘以实时处理，嗨gh以适当的响应和独立的操作，例如对设备的控制，而不是根据无线网络。将大型存储，模型培训和迭代任务放在云中。数据可以每小时与云同步。在模型迭代过程中，您可以通过远程OTA更新从云到边缘，类似于特斯拉车辆系统的更新逻辑。安全问题在行业中确实很常见。但是，数据是从A部分的工厂团队中收集的，该团队属于它，数据属于它。我们是否拿到您的数据并敢于做一些偶然的事情？即使您有勇气，我也不敢！如果确实是一个泄漏，我们的公司您需要直接关闭，没有地方可以填补它，您可以付款直到死亡。但是，关于A部分，数据泄漏可以视为工作错误，并且完全相同。不是。我们比A部分更紧张。我们将数据用作油处理并帮助它创造价值并产生它，而不是以金钱出售它们。卖钱真的很容易，但是聚会可以同意吗？政党不必担心这一点。我真的很想感到舒适。签署合同并添加罚款条款。任何惩罚都很好。我同意规则。 B派对泄露数据以摧毁其工作，大多数稻粒中的A政党A都丢失了：谁看到它摧毁了他们的包装工作？谁是愚蠢的？ NIU TOU：分享真菌IO产品在工业行业中实际应用的情况，并告诉我们它如何解决公司的实践工具。 Shen Guohui：仅谈论DEPU技术，我们是铜箔行业的重要公司。要生产铜板，必须使用常见的工业设备，例如空气压缩机，中央空调和水泵，以保证水，电，冷水和冷水供应。但是，问题在于这些高能消耗设备太复杂了，无法管理ER，包括空气动力学，机械制造，电气工程，HVAC工程，热能和能源供应工程的几个领域。大学专业无法教所有这一切，招募人员很困难。寻找人才来管理如此多的设备更加困难。此外，更多的设备还看到能源消耗增加，这是一笔巨大的费用。这不是工业人工智能可以执行纸张的地方吗？我们要做的是使“老师”成为数字人。 “智能云控制产品”与受过良好训练的教师相当。我们不仅了解提到的五个专业，而且还获得了中国，数学，外交，数学，物理和化学的基本知识。它是通过组合大型和小型型号来训练的。 DEPU技术购买了这个“数字老师”。在扩大能力期间，我们必须确保我们不能失去生产并需要减少能源节目。此外，团队管理还缺乏FF。所有产品均已解决。它有助于节省能源并节省人们而不延迟生产。目前，节能效应大于15％。 Niu Touoshe：最常见的客户概念是什么？沉瓜伊（Shen Guohui）：最典型的例子是，客户对外语的信心过多，被称为“ OC（在机密）”中。他们说：“我从事这个行业已经十多年了，所有参数均已手动调整。软件能比我更好吗？”实际上，这对过去的经历过于自信，并构成了路线的依赖性。他们从一开始就会在您的小事中造成“内gui”，首先他们决定您不好，然后寻找理由证明您是对的。坦白说，选择一个技巧难度不容易吗？正如某人会直接批评：“您没有这样做，您理解或理解吗？”，但他们忘记了AI可以真正理解它比他更好，但许多人不想承认。 Niu Tou：他说，他必须深入1厘米的位置1公里，坚持要加深垂直场。那么，为什么不扩展到更大的业务领域呢？ Ruyun的智能控制比最有经验的老师更可靠。当您开展行业时，您必须尊重。在这个“ 1米宽”的领域中，仍然有人想每天接我们，并表明我们错了。如果我们越来越贪婪，我们会因太体面而受到批评吗？在适应仪器协议和流程逻辑的新行业时，没有其他快捷方式。一切都取决于咀嚼肮脏的工作。朱小胡德还说，当您在行业中做肮脏和疲倦的工作时，您自然会有一个坑。不可能信任算法来玩技巧。就像竹的生长。他在头四年就扎根地下。似乎沉默了，但根部足够深。如果是结束，它可以长大。我们的物联网真菌近10种存在很长时间了，现在就像是一个新鲜出现的竹子。如果行业环境不好，那么时代的灰尘就会被开普比开普敦（Capeby Cape）压制，肮脏和疲倦的工作必须牢固地扎根并完全完成。我们已经在国外做事。越南东南亚，泰国，马来西亚，日本和韩国从近距离市场开始。目前，这些国家有POC概念证明项目。 Niu Tou：物联网在促进AI商业化面临的真菌面临的主要挑战是什么？沉瓜伊：我们面临三个主要挑战。一个是客户的良心和信任。一些客户过于信任传统的体验，缺乏AI技术，因此，认为手动参数设置比软件更可靠。为了解决这个问题，我们将采取一项策略来评估客户，我们将优先与愿意尊重的客户合作E专业工作部门，同时利用手段来提高行业的认识，并鼓励客户采用专业的AI解决方案。第二个是预算限制。目前，工业公司通常会面临财务压力，最严格的投资回报周期，在过去三年中，回报周期较短。尽管有短期的挑战，我们坚信制造业，例如中国的经济支柱，一定会长期恢复。第三个是数字技术在行业中的影响。许多数字技术公司以“承包商”模式运营，将研发分包给技术公司并获得利润，从而减少了真正投资于创新和有限R＆D的公司的利润。该模型是不可持续的，该行业认为它将逐渐回到良性生态学。注意：文本/Alex，文章来源：Niu Tuoshe（公共帐户ID：中立），本文是作者的独立观点，并不代表Yibang动态的立场。