工業(yè)化環(huán)節(jié)的人工智能應(yīng)用，絕大多數(shù)都與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)有關(guān)，投資方都急切的希望能通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，對(duì)自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)上的視覺(jué)處理環(huán)節(jié)進(jìn)行教育訓(xùn)練，得到準(zhǔn)備的動(dòng)作與品質(zhì)數(shù)據(jù)，越來(lái)越多的替代人工操作部分。

　　

　　目前在操作動(dòng)作的人工智能應(yīng)用部分，由于處理起來(lái)相對(duì)簡(jiǎn)單，可以采用較為成熟的視覺(jué)處理軟件對(duì)設(shè)備進(jìn)行教育訓(xùn)練，短期內(nèi)就能獲得較好的效果，快速取代操作員人的工作。因此行業(yè)里基本上由裝備制造業(yè)企業(yè)拿到生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)品、以及工藝流程和動(dòng)作分解信息后，就能完成，行業(yè)企業(yè)只要被動(dòng)的接受自動(dòng)化裝備帶來(lái)的好處就行了。

　　

　　但在品質(zhì)檢測(cè)環(huán)節(jié)，除了可測(cè)量的物理參數(shù)能單立或集成在操作動(dòng)作的視覺(jué)處理部分，與機(jī)器動(dòng)作一起完成外，與光學(xué)信息有關(guān)的外觀檢查部份，特別是涉及到人眼視覺(jué)感觀的光學(xué)檢查部分，行業(yè)的人工智能應(yīng)用發(fā)展極為緩慢。而人眼視覺(jué)感觀的光學(xué)檢查部分人工智能功能缺失，也是整個(gè)智能制造技術(shù)中，最難攻克的環(huán)節(jié)之一。

　　

　　實(shí)際上，這也正是近年來(lái)，國(guó)際消費(fèi)類(lèi)電子產(chǎn)業(yè)快速往中國(guó)轉(zhuǎn)移的一個(gè)重大原因，除了中國(guó)勞動(dòng)力成本較低外，消費(fèi)類(lèi)電子領(lǐng)域的產(chǎn)品品質(zhì)控制，很少?zèng)]有涉及到人眼視覺(jué)感觀的光學(xué)檢查部分。特別是配備有觸摸顯示器件的電子產(chǎn)品，需要數(shù)量龐大的外觀檢測(cè)熟練員工，才能支撐起每年數(shù)十億數(shù)量的產(chǎn)能規(guī)模，從某種意義上來(lái)說(shuō)，目前也只有中國(guó)才能滿(mǎn)足全球市場(chǎng)在這方面的海量需求。

　　

　　中國(guó)有多少人拴在手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈外觀檢查工作崗位上

　　

　　僅以觸摸顯示行業(yè)為例，到底有多少打工仔、打工妹被緊緊的拴在流水生產(chǎn)線(xiàn)品質(zhì)檢查崗位上，在從事一個(gè)叫做外觀檢查的工作呢？

　　

　　據(jù)李星的粗略統(tǒng)計(jì)，中國(guó)境內(nèi)的企業(yè)，僅在玻璃蓋板、觸摸屏、顯示屏三個(gè)行業(yè)里，外觀檢查崗位上的員工就將近有30萬(wàn)人。如果按每個(gè)員工平均月工資5000元人民幣計(jì)算，觸摸顯示行業(yè)每個(gè)月約需要開(kāi)支15億元外觀檢測(cè)勞務(wù)工資費(fèi)用，每年行業(yè)約需要180億的勞務(wù)工資費(fèi)用開(kāi)支。

　　

　　由于中國(guó)勞務(wù)人員的配套福利基數(shù)只有發(fā)達(dá)國(guó)家的三分之一左右，也就是說(shuō)，如果按每個(gè)外觀檢查崗的員工平均月工資5000元人民幣來(lái)計(jì)算的話(huà)，每個(gè)員工的月勞務(wù)使用成本約為15000元。

　　

　　這樣算下來(lái)，中國(guó)境內(nèi)觸摸顯示行業(yè)里外觀檢查崗位的勞務(wù)使用成本，每個(gè)月需要花費(fèi)至少45億元人民幣，每年行業(yè)約需要花費(fèi)掉540億人民幣的勞務(wù)使用成本，約為2017年中國(guó)83萬(wàn)億元人民幣GDP的0.065%。

　　

　　然而這還僅僅是觸摸顯示行業(yè)的外觀檢查工作崗位數(shù)據(jù)，如果把中國(guó)整個(gè)手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的外觀檢查崗位算進(jìn)去的話(huà)，數(shù)據(jù)高達(dá)上面數(shù)字的三倍以上。也就是說(shuō)中國(guó)境內(nèi)約有一百萬(wàn)的產(chǎn)線(xiàn)員工拴在了手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈外觀檢查工作崗位上，花去了約1500億的勞務(wù)使用成本支出，約為2017年中國(guó)GDP的0.18%。

　　

　　人工智能成本太貴？然而真的貴嗎？

　　

　　從李星在行業(yè)中了解到的信息顯示，僅觸摸顯示行業(yè)，要搞定涉及操作動(dòng)作及物理特性里，其中一個(gè)環(huán)節(jié)的外觀檢測(cè)機(jī)器視覺(jué)部分，視動(dòng)作維度和物理特征的復(fù)雜程度不同，所花費(fèi)的研發(fā)費(fèi)用就高達(dá)100~500萬(wàn)元不等的費(fèi)用。

　　

　　而如果涉及到光學(xué)檢測(cè)的機(jī)器視覺(jué)處理部分，除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件部分外，僅數(shù)據(jù)采集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件教育、訓(xùn)練部分的各種費(fèi)用加起來(lái)，單個(gè)項(xiàng)目的研發(fā)成本可能高達(dá)億元為單位的規(guī)模才能完成。

　　

　　這對(duì)于一個(gè)中大型企業(yè)的年純利潤(rùn)，也僅億元左右的觸摸顯示行業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能成本實(shí)在是太貴了！

　　

　　然而真的貴嗎？想想為什么你一個(gè)員工上萬(wàn)人的企業(yè)，每年才賺億元左右的純利潤(rùn)，那些成本都跑哪去了呢？當(dāng)然是跑到員工勞務(wù)使用成本上去了。

　　

　　假設(shè)你的企業(yè)里有一萬(wàn)名員工，工廠的自動(dòng)化程度比較高，多數(shù)操作員工都被機(jī)器取代了，剩下的員工里，除一些核心崗位、服務(wù)崗位、運(yùn)營(yíng)崗位、輔助崗位外，還有四成是機(jī)器還無(wú)法替代的外觀檢查崗位員工。

　　

　　那么按前面的標(biāo)準(zhǔn)核算下來(lái)，這四成的外觀檢查崗位員工一個(gè)要花費(fèi)多少勞務(wù)使用成本呢？每個(gè)員工的月勞務(wù)使用成本約為15000元，四成外觀檢查崗位員工約4000人，每個(gè)月的勞務(wù)使用成本約為6000萬(wàn)元，平均每年下來(lái)就是7.2億元。

　　

　　在觸摸顯示行業(yè)里，太多數(shù)工序的外觀檢查視覺(jué)要素，從光學(xué)層面來(lái)講都是一樣的，很多視覺(jué)要素，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件學(xué)習(xí)成功后，都可以導(dǎo)入到其它工序的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件數(shù)據(jù)庫(kù)中，做簡(jiǎn)單的調(diào)整與學(xué)習(xí)，就可以使用。如果按單個(gè)企業(yè)來(lái)評(píng)體的話(huà)，重復(fù)開(kāi)發(fā)的成本相對(duì)低了很多，基本上有兩個(gè)工序的人工智能研發(fā)成本，花費(fèi)約2~3億元，就能完成。

　　

　　當(dāng)然，由于行業(yè)里企業(yè)之間的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境、應(yīng)用軟件的底層、數(shù)據(jù)端口、數(shù)據(jù)傳輸與處理方式等千差萬(wàn)別，要為行業(yè)定制出一個(gè)通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件數(shù)據(jù)庫(kù)，目前的情況下仍是困難重重

　　

　　但對(duì)于用工數(shù)量在萬(wàn)人以上的企業(yè)來(lái)說(shuō)，投資人工智能來(lái)解決外觀檢查崗位的勞務(wù)使用成本難題，不管是短期來(lái)講，還是長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講，都是十分值得去嘗試的一件事。

　　

　　事實(shí)上，目前行業(yè)仍還保留有約四成的員工留在外觀檢查崗位上，也是因?yàn)橥ㄟ^(guò)簡(jiǎn)單的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)，已經(jīng)剔除掉外觀檢查環(huán)節(jié)的物理參數(shù)檢測(cè)部分，基本上替代掉了約三成的外觀檢查崗位人員，才讓中國(guó)的觸摸顯示行業(yè)還能在價(jià)格與毛利如此之低的情況下，還能保持微利經(jīng)營(yíng)。

　　

　　在觸摸顯示行業(yè)里，除了其它與化工產(chǎn)品直接接觸的工序外，外觀檢查崗位是個(gè)具有強(qiáng)烈光污染的崗位，很容易對(duì)員工造成永久性的視覺(jué)損傷，是一種最常見(jiàn)的職業(yè)病之一。如果中國(guó)能夠組織力量，通過(guò)人工智能技術(shù)的輔助，替代掉這個(gè)崗位上的大部分員工，不但能讓企業(yè)自身的盈利能力大幅提升，也是對(duì)行業(yè)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步做出了極大的貢獻(xiàn)。

　　

　　然而，據(jù)李星了解，中國(guó)所有從事機(jī)器視覺(jué)方面的人工智能從業(yè)人員，總共還不到2萬(wàn)人，而且這2萬(wàn)人的工作，還因?yàn)樾袠I(yè)畏懼研發(fā)成本難題，得不到充分的利用，多數(shù)處于做著與本業(yè)關(guān)聯(lián)極少的服務(wù)工作上。如何通過(guò)產(chǎn)業(yè)環(huán)境、行業(yè)資助、政策扶持、資本引導(dǎo)，把人工智能在工業(yè)機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域落地，并取得實(shí)際的成效，才是智能制造的真正未來(lái)。