〈雪浪云〉雪浪云公司待遇?

当“三马”（马云、马化腾、马斯克）、“二宏”（李彦宏、张文宏）少见地隔空同台，“这一切都表明‘事情不简单’。”参加“2020世界人工智能大会”的人们多有感叹。

“世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当。”以联合国数字合作高级别小组联合主席身份出席的马云说道，“（疫情前后），为活下去而做的创新才是真正强大和不可阻挡的动力。”

马云有此感慨，一定程度上是因为在疫情危机中，依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击，以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性和必要性。

人工智能60余载的发展历史，在经历了数次高潮与低谷后，披上“AI+”的外衣，已再次立于潮头。

01 AI卸下AlphaGo面具

“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”2017年，在AlphaGo最终以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁后，后者回忆时这样描述自己的状态。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo问世，将概念实体化，存在于科幻电影、小说中的人工智能走向前台——其智能程度可以达到比肩，甚至超越人类的高度。

AI无“妙手”。人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，经过了64年的发展。

1950年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。直到1956年夏天，达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等几位年轻学者聚在一起，“人工智能”一词被首次提出。

但随后，由于技术难、落地慢、经费紧等问题，人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。

人工智能的三次高潮与三次低谷

从对人工智能的探讨一直局限于研发圈层到AlphaGo在2017年的时点上能力爆发，再到当下，从“刷脸”支付、语音助手等日常应用，到疫情期间发挥重要作用的智能测温系统、智能消毒机器人，人工智能正以落地应用为目标，深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

截至2019年底，我国人工智能核心产业的规模超过510亿元，人工智能企业超过2600家。今年，尽管受到疫情影响，中国人工智能产业仍然茁壮成长。天眼查专业版数据显示，以工商登记为准，我国今年前5个月新增人工智能相关企业近11万家，同比增长28.54%。

AI热潮之余，百度董事长兼首席执行官李彦宏认为，人工智能的发展将经历三个阶段，一是技术的智能化，二是经济的智能化，三是社会的智能化。“目前我们正处于从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期，人工智能已经证明或者初步证明了其对所在行业的颠覆和重构潜能。”

AlphaGo只是大众最先对人工智能进行实体认知的面具，面具之后，无限可能。

02智能时代AI赋能实体经济

英国剑桥大学学者卡洛塔·佩雷斯在其著作《技术革命与金融资本》中将过去两百多年工业革命的历史进程分为五个阶段，每个阶段都持续了40-60年，往往由一次技术革命开始，诞生出新一代的基础设施和产业。并指出，当前我们正经历第六次技术革命，进入“智能时代”。

技术革命图谱

为了不被时代抛弃，不可避免地，经历过上一场“信息和远程通信时代”技术革命的巨头赢家们，也开始纷纷下注“人工智能”。

阿里巴巴在2017年成立达摩院，计划3年里投入超过1000亿元用于涵盖基础科学和颠覆技术创新的研究，并逐步实现技术成果转化，如在计算机视觉领域，在被誉为仍工智能世界杯的CVPR 2019 WebVision图像分类竞赛中，以82.54%的识别准确率获得冠军。

腾讯建设“腾讯云”如火如荼，截至今年5月份，腾讯云AI公有云日处理图片超30亿张，日处理语音250万小时，自然语言处理超千亿句，客户数超过200万，服务全球超过12亿用户。

值得注意的是，这些AI产品均纷纷围绕垂直领域重点研发，在国内计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域技术成熟，被称为“技术层”。如，计算机视觉方向的“AI四小龙”——商汤、旷世、依图、云从。

不过，据德勤发布的《全球人工智能发展白皮书》预测，到2025年，世界人工智能市场规模将超过6万亿美元。

这么大的市场，仅靠AI“技术层”单枪匹马，是撑不起来的，必须放入更广阔的“场景”里。

自人工智能连续三年进入政府工作报告，“AI+”经济便上升至国家核心战略。而“应用层”则是真正作为AI产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造业、交通、金融、医疗等18个领域。其中，医疗、交通、制造的领域更是备受关注。

一方面人工智能需要深度融合于行业才能释放出其巨大价值，而融合的过程更多是AI企业与行业企业深度合作、共同进行场景适配挖掘、AI赋能，进而达到降本增效等目的；另一方面，人工智能技术需要优秀的算法，同时也需要海量的数据输入才能产生优良的应用模型。

因此，人工智能产业经历了5-10年的快速发展后，在技术趋于成熟、投融资拉动、公众对人工智能了解深入等诸多推动力下，其商业化应用迎来加速期，涉及场景将极大丰富，预计2022年AI赋能实体经济预计贡献收入超1573亿元。

2018年-2022年中国人工智能赋能实体经济市场规模（单位：亿元）

18个领域要想处处开花结果，可谓道路漫漫，当务之急，靶向“大蛋糕”先开动。

03 当AI“撞”上制造业

根据亿欧智库统计，经过10余年的快速发展，国内人工智能企业更聚焦于To B端业务。

亿欧智库:中国人工智能相关企业所属的垂直行业分布TOP10 (单位:个)

值得注意的是，B端的机器人、基础元件、汽车、行业解决方案、企业服务等领域，都有“制造业”的影子，如工业机器人、汽车制造、芯片制造、激光雷达等。

清华大学国家金融研究院院长朱民在《中国成为制造强国的关键，制造业与人工智能结合》一文中曾表示：“当中国进入由科技和创新驱动的新一轮发展阶段，智能化的制造业将是中国经济和技术发展的重中之重。”

“AI+制造业”是重要的，也是必要的。

论制造业规模，从2011年起，中国就已经是稳稳的世界第一。据世界银行数据，2018年，中国制造业产出3.59万亿美元，超过美国2.16万亿美元、德国0.76万亿美元和日本的0.98万亿美元。

主要国家2004-2017制造业产出 （单位：万亿美元）

从产业贡献率来看，根据国家统计局最新公布的数据，2020年第一、二季度，第二产业贡献率占比分别为53.9%和60.8%。

第一、二、三产业在2020第一、二季度贡献率

同时，受疫情影响，2020年初始第二产业受疫情冲击最大，实际GDP同比下降9.6%。但是，根据2020年6月的中国制造业采购经理指数为50.9，表示仍然处于制造业经济扩张阶段。中国的制造业有着顽强的生命力。

2020年6月中国制造业PMI

根据仁略产业研究中心，国内制造业为“AI+”提供了更广阔的市场规模，处于发展期，潜力巨大。

人工智能技术在各行业的应用

尽管中国是世界第一制造业大国和“世界工厂”被称为“制造航母”，但是一直以来，只“大”不“强”。

首先，人口老龄化严重。在2011年出现“人口红利”拐点之后，青年劳动力人口占比继续下降，且员工稳定性下降。

中国青壮年（20-44岁）人口占比自2011年下降 数据来源：国家统计局

其次，国内制造业仍然处于价值链底端。由于装备和软硬件平台依赖进口，面临着缺乏创新平台、自动化程度和单位劳动生产率较低等问题。

接着，产业迁移流失制造资源。伴随中国人力、土地、环保、社保等成本端的提升，以及中美贸易摩擦带来的挑战，中国低端制造业出现向印度、越南等低成本国家的外迁趋势。

最后，人类进入产能过剩阶段。这是大工业时代“福特制+泰勒制”孕育出惊人生产力之后亟待解决的问题。

于是，“降本、提质、增效”成了现阶段制造业提高竞争力和商业价值的基点。此外，“新基建”也再一次把制造业推向改革浪潮。

“智能化、数字化转型是抓手。”中国人民大学商学院院长毛基业如是说。朱民也表示，“AI+制造业”是中国从制造大国走向制造强国的关键一步，也是新一轮技术革命下，各国紧盯的重要阵地。

但，“AI+制造业”的发展，既需要“巴掌”也需要“奖赏”。各国在摩拳擦掌抢占工业智能赛道的同时，也要有良性竞争和相互学习的环境。

04 雪浪云斩获工业智能领域“奥斯卡”

在“2020世界人工智能大会”上，“2020全球工业智能峰会”作为重要论坛之一，面向全球工业智能，与福布斯中国联合发布首届工业智能领域年度大奖——“湛卢奖”。

作为大奖，其旨在吸引全球范围内“工业互联网+AI”核心地带的领军者，引领工业迈进数字化、智能化的高速发展之路，未来将形成年度发布机制，打造全球工业智能领域的“奥斯卡”。

福布斯中国总编范鲁贤(Russell Flannery)表示：“今天我们颁发的‘湛卢奖’，特别富含中国历史的意义。从90年代开始报道中国互联网的发展，30多年来福布斯中国看到了中国经济的转变，见证了更多企业的蜕变。希望大家能够通过‘湛卢奖’，理解工业互联网未来发展的重要性，打造合作生态。”

来自全球一百多家企业进行角逐，评审专家委员会由来自联合国工业发展组织、工业互联网产业联盟(AII)、美国工业互联网联盟(IIC)、中国工程院的专家和知名投资机构代表，以及美国、欧盟等行业内的权威代表组成，通过双盲评审的形式开展评选，最终共有18家企业获得“湛卢奖”的称号。

设置的10类奖项方向中，西门子、华为、富士康、徐工信息等在国内发展势头较猛的头部工业互联网公司，均榜上有名。

此外，引起更多人注意的是，仅成立2年的无锡雪浪数制科技有限公司（以下简称“雪浪云”）不仅获评“新秀奖”，被公认为是最具投资潜力并在工业互联网舞台刚刚崭露头角的杰出新兴企业，还荣登2020中国人工智能商业落地百强榜，成为唯一一家入选的工业互联网企业，并被收录为智慧工厂的典型案例。

2020“湛卢奖”获奖名单

雪浪云做了什么？

05 雪浪云的“工厂大脑”

“AI+制造业”其实并不容易。

当以深度学习为主导的人工智能进入推广培育期，自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能应用市场增长迅猛，在医疗、金融、零售、安防、交通等领域的探索步伐不断加快时，在制造业领域，却由于受数据、算法、算力等因素制约，AI应用的广度和深度受到限制。

但随着工业互联网平台的快速崛起，其海量的数据、内嵌的高效算法和对算力的强大支撑能力，为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。

尤其是AI应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景，正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行和优化迭代的智能化生产模式转变，为制造业转型升级赋能。

传统制造业数字化升级主要面临的问题包括，数据杂乱、分析困难、无法进行跨部门数据综合分析决策等。而雪浪云的使命就在于基于雪浪云工业互联网平台的数据智能，为制造企业建设“工厂大脑”。

以“数据”为中心，雪浪云团队凭借对工业互联网的独特理解，开发出了一套拥有自主产权的特色产品体系：虎符——工业数据开发及管理平台、算盘——工业智能建模协同平台、河图——工业智能百宝箱，实现了数据、流程和决策的智能升级。

工业互联网平台层，雪浪云通过实现对工业人、机、料、法、环全体系数据的全面采集、处理、存储、打通，构建“数据+认知”算法库，打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链。在数字世界里，探寻解决机械问题的真实答案，并提供以真实需求场景为导向的大数据与人工智能技术产品。

雪浪云“工厂大脑”主框架与解决方案

工业互联网应用层，雪浪云以商业智能提升工业APP数据挖掘深度。面向不同工业应用场景，开发搭载人工智能的特定工业APP，利用人工智能手段赋能现有生产过程，为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案。包括预测性维护、生产工艺优化、辅助研发设计等。帮助企业在“供”“研”“产”“销”链路上实现数字化的全面快速转型，从产品、产线到产业链全方位的升级。

河海不择细流，故能就其深。雪浪云在钢铁行业，为中天钢铁打造铁矿石采购智能优化系统，将原材料总成本降低5%-10%；能源行业，为双良进行中央空调智能运维和能效优化，设备故障降低30%，运维成本减少20%，拓展新业务构建能效智慧云；煤炭行业，为中国中煤推出智能皮带机运维平台，班组管理智能化，厂部管理信息化；航空领域，雪浪云设计了一套基于5G+机器视觉的复材检测系统——“商飞大脑”，秒级识别统一标准，降低对工人经验的依赖，提高检测效率，自优化……

“工厂大脑、云端数据正成为制造业向智能化转型的中坚力量。雪浪云正在探索一条为制造业建设‘工厂大脑’，实现智能制造转型之路彻底改变工厂模式，对生产带来革命性的变化。”雪浪云创始人兼CEO王峰表示。

善弈者无妙手，一招就实现胜利并不存在。“双奖并蒂”是雪浪云在工业互联网领域的开始，未来也将循循积累、全篇谋局、一步一步建立自我优势。