浙江在线8月7日讯(浙江在线记者 祝梅)随着信息经济和互联网的发展，一些新工种不断涌现。阿里云的算法工程师光盐的工作就是其中一个。和代码打交道的第6年，他开始接触一项新的工作内容：到工厂车间去写代码，为工厂装上数据大脑。
“希望用云计算、大数据为中国制造业的转型升级添一把火。”光盐说，现在他深入工厂、深入车间，不断聚焦在制造业生产流程中的具象环节。
这里是中国制造业最基本的单元，也是智能改造升级的窗户。在这扇窗户旁，算法工程师在观察制造业的生产流程，工厂里的人同样期待着新鲜事的发生，在一次次的交流和共鸣中，中国制造发展的新逻辑正日渐清晰。
由无到有
用数据改造流程
“用数据改造工业流程，这样的成功案例比较少，国内几乎没有，也就是说，基本没有经验可以参考。”光盐说，没有清晰的方案、清晰的模板，这是一次“从无到有”的创造过程，而整个过程，他所坚信的只有一点：数据。
光盐的第一个项目，是江苏一家光伏行业的龙头企业。项目要求他关注生产环节中的业务流程、关键业务点和关键数据，并对这些数据进行分析、搭建模型，定位出哪些节点对工厂提升良品率来说更有意义。
“我们需要分析出某一阶段影响某一部件生产最关键的点是什么，并基于数据做好有效管理。”光盐说，这家企业的工厂分布在不同的地方，每一家他都去过，那段时间，他至少去了20多趟工厂，花了差不多1个月的时间近距离观察工业生产流程、与工艺人员、设备人员交流，一有灵感，就在各种看起来“格格不入”的地方敲起键盘。
“你有没有看过《蜗牛与爱情》？”光盐说，剧中的人，在破案逻辑上解释不清，便会选择不断深入现场，与各种人交流后串起其中的逻辑，甚至自己模拟。“对工程师来说，我们离一线的工业业务是最远的，很多时候需要靠思考和想象。当这样达不到目标的时候，我必须不断搜集信息、拓展思路，直到形成一个清晰的逻辑。”
从宏观理解到聚焦具体环节、具体事物，要结合数据去判断的问题也不断深入。在光盐看来，所有问题量化、抽象后都是数学问题，工程师必须提供合理的决策，这个决策在逻辑上不能有瑕疵。“你要通过数据把故事讲得很完整。”他说，数据的价值在于还原真相而非观点，而所有交流得到的“碎片”，最终拼出的拼图，必须是基于数据分析得出的结论。“观点很容易出错，但数据不容易。”
现在，阿里云同这家企业的合作，已经从切片环节深入到整条光伏生产产业链。
由表及里
用智造提升质量
今年3月29日，在云栖大会深圳峰会上，阿里云正式发布ET工业大脑，希望利用人工智能技术，发挥中国智造的威力。
光盐所从事的开拓性工作已成为一个可公开的范本：2016年8月，ET工业大脑入驻国内大型能源巨头协鑫光伏的切片生产车间，将标准化车间所有端口的数据传入工业大脑，通过人工智能算法，ET工业大脑对所有关联参数进行深度学习计算，并精准分析出与良品率最相关的60个关键参数，在生产过程中进行实时监测、控制变量，最终，协鑫光伏的生产良品率提升1个百分点，每年可节省成本上亿元。
“一战成名”后，制造企业要求进行智能化改造的订单如雪片一般飞来，这也催促光盐的团队不断成长。他告诉记者，现在，团队里的算法工程师就有十几个，而他们已经手握几十个标杆项目，分布在各个行业。“我们团队有80%的人是博士，他们来自数学、统计、计算机等专业。”光盐透露，去年9月刚来阿里云的云超，就是北卡罗来纳大学和清华大学的双料人才。
在车间写代码，对云超来说同样是神奇的体验。“以前只能用经验去判断的事情，现在可以通过数据获取，从数据角度去描述和判断一个部件是否在正常状态下运行。”他说，这件事带给他很多成就感。“和设备专家、工艺人员交流是相互了解和学习的过程，而我也时常感受到他们想要拥抱技术、不断学习的迫切。”
“对我来说，大数据是一种新的探索世界的方法论。”来阿里云之前，云超曾从事过与电器行业生产工艺相关的工作，就读的是电气工程专业。“大部分工业企业都很务实，但他们在意利润、效率，也意识到精益化生产的必要性。”正是因为看到了这些，云超又选择读统计和运筹优化专业的博士。
“中国制造2025不光是个口号，它将是未来经济的基础。”云超说，现在，他愈发看到自己这么做的价值。
由浅入深
用计算化解痛点
不久前，阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明在2017(第十七届)中国企业未来之星年会上表示，在通往未来的道路上，有三场战争，前两场是桌面电脑操作系统和手机操作系统的战争，中国都输了，而当前，正在激烈进行的，是数据中心操作系统的竞争，谁拥抱这个新技术，谁就能拥抱未来。
光盐也深信这一点。“现在手机可以做的事情、可以应用的场景很多，但工业设备的数量远多过手机，甚至可以说，工厂里能应用大数据、云计算的场景比很多行业加起来都多。”他说，未来，工业一定会是大数据、云计算应用的主要市场，布局这一领域，将是最重要的机会点。在他的设想中，自动传感器的安装将成为ET工业大脑实现流程监控的助手。
但他也有自己的担心。“国内有不少先进的制造业企业，但也有很多仍处于工业1.0、工业2.0阶段的企业。他们对大数据这些概念不敏感。”光盐说，对大数据有感知的企业大多出现在金融、互联网等领域，稍有想法的工业企业大多还停留在对自身环境、工艺流程进行优化的阶段，要直接接轨智能制造，还面临很多痛点。
“我接触到很多纺织企业，它们早已感知到智能制造的风口和方向，但在接触过程中，我们能感觉到它们自身的基础偏弱，在短期内没办法直接获得帮助。”云超说，为此，阿里云也联合其他生态合作伙伴，帮助这些企业从设备的自动化改造、信息化改造着手，一起做跨代的升级改造。
云超透露，已经有部分企业开始了这一进程。“在第一期，我们会着重于企业自身的信息化升级，但也会跟他们进行需求和发展方向方面的讨论，待条件成熟了，逐渐引入ET工业大脑，进行生产流程、业务板块之间的衔接。”
“数据每个企业都在用，但企业应当更重视数据。”云超说，云计算技术、人工智能算法和工业转型升级碰在一起，现在，就是擦出火花的时刻。
