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过去三年来，仅仅是在装备AI方面，就已经有超过100多家大型工业企业，得到了联通的AI赋能。在此过程中，联通探索出了一条用AI解决各个垂直行业痛点问题的成熟路径。当然，联通的AI长征也才刚刚开始。
伴随中国数字化浪潮涌动，运营商的创新不断提速。
很多人的印象里，运营商的业务或许还停留在话音、短信、流量的时代。
但事实上，云、物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术，已经成为“十四五”乃至更长远未来，运营商的发展新引擎。
比如人工智能，在5G的迅速发展下，也得到了更多发展机遇，而这是否会成为运营商赋能千行百业的又一张王牌？
【1】
在河南洛阳，中国一拖的生产车间里，一场科技革命正在如火如荼展开。
中国一拖是中国领先的农机制造龙头企业，建厂63年来，已经下线340 余万台拖拉机和260余万台动力机械。
过去很长一段时间，它都有一个烦恼。
虽然在柴油发动机生产环节，中国一拖已经建立了非常高的自动化水平，但在质量检测环节，却全部都只能依赖人工完成。
由于产线工人“检查靠眼睛，判断靠经验”，经常出现错检、漏检，产品质检错误率较高，效率低下，增加了企业生产和运营成本。
为什么不用自动化手段，来提高产品质量的检测效率和检测精度？
在工业领域，通过机器视觉进行外观检测和瑕疵检测，其实已经普及。但普遍来说，都需要检测点尽量简单，检测类型变化尽量小。
而中国一拖的困难在于，它的发动机设计复杂，每个型号都有上百个关键的瑕疵检查点，而中国一拖每年生产的发动机有上千种型号，每个型号的检测需求都不一样。如此巨大的检测量，复杂的检测要求，用常规的方式很难实现。
由于检测点分散在发动机各个面的不同位置，如果要用机器视觉进行瑕疵检测，仅从几个固定角度是不够的，必须使用类似机械臂等多自由度运动设备来带动相机，围绕发动机进行立体的环绕拍摄。
而且，面对局部装配不断调整的各种新型号的发动机，整个系统还需要自动适配、根据不同型号发动机的外形和检测点特征，进行针对性的运动、拍摄和检测，并确保精准度。
这是一个艰难、复杂的技术挑战，从机械臂控制到视觉分析等方面，涉及的技术之复杂、难度之大，一拖当时找了很多业界的供应商，却几乎没人能做，中国联通接下了挑战。
最终，中国联通的全资子公司，“联通数科”AI团队基于5G工业互联网、IoT和前端智能传感设备和人工智能，采用多项先进技术，自主研发的5G发动机装配质检平台，终于啃下了这块硬骨头。
这个平台，通过 5G 系统集成+端/网/云融合的系统设计，与产线PLC和MES系统连接，融合多种视觉算法，自动选取机械臂观测点并进行动态路径规划，寻找最合适运动轨迹，全方位覆盖了不同质检点的特征和质检需求，实现了发动机信息读取、装配质检、声光报警、检测结果记录等全流程的自动化。
平台上线以前，一台有100多个质检点的产品，人工检测往往只能覆盖60~70个点。而现在，平台只需要不到100秒的时间，就能完成对主流型号发动机所有瑕疵点的检测。
目前，中国一拖的产品检测效率提升了70%，误检率下降了35%；并实现了从抽样检测向全样检测的跃升，产品良品率和生产效率显著提高。
更重要的是，整个流程的数据累积，不但与MES系统进行对接，发动机的故障和修复信息都会在生产数据库中存档，供车间进行后续产品质量分析、追踪和溯源使用；而且能通过AI分析算法迭代提升，不断提高质检精度和型号种类，实现发动机产品检测的全程“无人化作业”和“自学习”。
“目前，平台即将完成新的升级，从一期平台的支持部分主流机型，扩展到二期平台的支持产线所有机型。”联通数科项目团队负责人说。
【2】
中国一拖并不是唯一的受益者。
在浙江宁波，联通与雅戈尔共同打造了全球最大的“全连接5G+西服智能工厂”，实现对拆线、版型检验过程中10多道工序精细化检测识别，并自动计算出产品合格率和员工工时达标率，强化生产过程的可视化、透明化、可预测、自适应能力。
联通-雅戈尔 数字孪生3D虚拟工厂
在南京港，针对工作环节多、作业环境复杂、人车流动分散、操作复杂、人机交叉、点多面广、昼夜连续作业的行业痛点，联通装备AI平台实现了对作业现场人员、设备、车辆、吊机、船舶、道路、通道、堆场等多要素一体化管理的生产安全智能监测和实时预警，码头作业综合效率提升近20%。
在大全长江电器，联通工业AI平台为客户打造的铜排质检应用，自动化的检测铜排圆孔处是否存在毛刺，可实现0.5mm级别的微小毛刺检测，现场识别准确率达99%以上，在提高生产效率50%的同时，也避免了人工质检流程中经常出现的工伤操作风险。
在日立电梯，联通AI根据生产和管理的关键环节痛点，瞄准业主生产、质检、装箱等重点场景，为客户量身打造了基于5G混合专网的层门识别计数、装箱计数检测和安全合规监测等场景的AI应用，大幅提升电梯生产效率和安全运营能力。
据了解，过去三年来，仅仅是在装备AI方面，就已经有超过100多家大型工业企业，得到了联通的AI赋能。
更重要的是，在此过程中，联通也已经探索出了一条用AI解决各个垂直行业痛点问题的成熟路径。
近年来，AI应用已经日益广泛，但由于机器学习高度依赖数据训练，目前还难以实现通用智能，即使是同一个行业，不同企业之间的应用场景、基础条件和需求方向也都经常有巨大差异，且垂直行业应用除了人工智能以外，还需要云、网、设备等各方面的协同，导致AI应用的落地需要大量定制，效率低、成本高、投入产出不成比例、落地应用效果差。
对此，联通的解决方案是：
一方面，以“市场-创新”双轮驱动，从大量零散需求中梳理出可复制的共性需求，结合AI技术成熟度，进一步挑选出要优先打造的共性需求。
另一方面，采用分层技术架构，快速批量打造具备“职业技能”的细分行业AI，并构建可运营AI机制，支持人机协同迭代提升识别率，实现人工辅助AI越用越聪明。
基于以上原则，联通最终打造了由1个开发平台、50余类模型算法、7类垂直功能和N种细分行业组成的AI平台。
其中，模型算法完整覆盖了视觉、语音、NLP等核心领域的多项核心能力，形成“看”、“听”、“思考”、“说”、“移动”、“抓取”、“交互”等多项类人能力，其中有多项算法在国际评测中排名前五。
而面向细分行业，联通更是以自研AI为基础，联合联通其他业务部门和生态合作伙伴，构建了全面的肢体能力，并提供软硬件一体化的快速定制，让用户即使不懂AI，没有云网资源，也能够迅速高效地部署和应用。
【3】
目前看来，与其他AI平台相比，联通AI具有以下竞争优势：
（1）行业可复用。通过大量的行业案例，已经梳理和沉淀出大量的算法模型和可跨行业复用的应用，并进行标准化封装。
（2）可以按需定制。作为通信运营商，基于5G、云网、工业互联网等方面的技术和资源优势，联通已经针对不同行业的特点，总结和构建出了一套完整涵盖AI训练、推理、运营三者有机结合的灵活部署方式。
（3）支持零基础运维。通过自动化和平台、数据标注工具等平台，可以让不懂AI的非专业人员，也能够迅速上手行业AI应用，并展开系统运营。
（4）软硬件一体交付。通过专家支撑和生态合作，帮助客户解决硬件选型、方案设计等方面的痛点，实现场景和设备的定制化。
（5）深刻理解行业。在其他业务领域，比如政企、云网和行业军团，联通已经与千行百业展开深入合作，对各个行业的真实应用需求，具备敏锐感知和深刻理解。这可以帮助联通AI更快、更好地迭代升级，或是以其他业务的补充或支撑的方式，为更多行业客户提供赋能。
（6）安全。行业AI应用需要深入企业的生产流程，对云、网、数据的安全性有极高要求。而无论客户的部署方式希望本地或是上云，无论自身的品牌还是实力，联通都能给客户足够的信心和保障。
正是基于这些优势，联通工业AI得到了各个行业客户的一致认可。
【4】
放眼未来，联通AI的长征才刚刚开始。
去年以来，中国联通全面升级制定了“1+9+3”的公司新战略规划体系，明确提出要勇当“数字技术融合创新排头兵”，坚持由市场驱动转变为市场和创新双轮驱动，聚焦“大联接、大计算、大数据、大应用、大安全”五大主责主业，全面挺进数字经济主航道。
目前，联通更已经通过“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的特色能力体系构建模式，成立了9大行业10大军团和8个产业互联网公司，将17家专业子公司、19家产业互联网公司的体系化专业能力，与总部、省、地市、区县以及乡村的全国四级运营体系，充分结合在一起，来为客户提供一体化的解决方案和运营服务。
在这样的助力下，联通AI更有了巨大的发展的机遇与空间，成为联通与各领域生态伙伴深入合作、共同赋能千行百业的不竭动力。
