11月末，入冬的廣東并沒有太多北方的涼意，前幾年一直喊著的“加快推動制造業轉型升級”也不只是一個口號，有一群人正在做著。他們中有人是技術極客，有人是科大少年班出來的，也有人為了收集制造業大數據，在工廠里和工人一起干了2個月活兒。

“世界上沒有全知全能的人，但要是能一次性把知曉大數據和人工智能（AI）的技術人才、懂工業的，以及那些產業升級政策規劃者和了解怎么拼接資源的人攢一個局，也許這事兒就能做成。”在到達佛山市南海區時，有人這樣告訴DT君。

▍中國產業升級的好時候

2018年，資本市場炒了一波“大灣區”概念，相比資本市場的一波熱浪和一茬韭菜，產業的動作可能更加穩健與踏實。3月的兩會政府工作報告中，“粵港澳大灣區”發展規劃出臺，之后一系列的政策文件自上而下、醍醐灌頂。

華泰證券首席宏觀分析師李超在今年年初的一份研究報告中這樣評論到：

“在國家的政策著力打造粵港澳大灣區的努力下，其有望躍居世界前三大灣區之一。按目前的趨勢發展，只需6年即可大概率超越東京灣區，成為全球經濟總量最大的灣區。”

（圖片說明：全球四大灣區數據對比）

廣東是大灣區的核心地帶，中國GDP最高的省份，也是中國制造業的重鎮，這些年以紡織業為代表，部分制造業正在向東南亞轉移。

早在2008年前后，對于東南亞承接中國中低端產業轉移的思考與討論就已出現，當人口紅利漸行漸遠，我們曾經用來換飛機的那些中低端制造業流向東南亞、中東等地區，當從廠商的行為逐步演變成產業鏈上相關企業的一致行動時，大家一定好奇，中國制造業升級與破局是否已悄然發生了呢？

阿里云華南區數據智能服務總架構師Alan Chen告訴DT君，相比于其他國家與地區，華南最大優勢在擁有全世界最大的制造業數據場景，從而可以沉淀海量的制造業數據，為制造業的數字化轉型提供基礎。那些外移到東南亞的制造業，考慮的只是簡單勞動力成本問題。

對于習慣了中國人口紅利的制造商們，人工成本與規模無疑是第一大考慮。

（圖片說明：大灣區中佛山的位置以及區域城市GDP和第二產業占GDP比重）

對比大灣區內陸9大城市，DT君發現西南邊的佛山是最依賴制造業的城市之一，在一線都市的高樓叢林中呆慣了的DT君初到佛山南海并沒有任何不習慣，無非就是多了些造高樓時工地的建筑噪音罷了。

（圖片說明：佛山南海CBD）

南海制造業規模接近7000億元，更有著輻射珠三角、世界云制造基地的區位優勢。當地的有色金屬冶煉和壓延加工業年產值就達到845億元，是區的支柱性產業，也是這次產業升級沖在最前面的。

被問及“南海企業數字化轉型與打造工業互聯網的訴求是什么”的問題時，當地金屬有色產業的代表企業堅美鋁業的曹總回答的很踏實，也很實際，他說：作為企業的訴求是通過無人化、智能化，來節約人力成本，并實現產品品質提升。

如果你打開南海政府網站，和上海等一線城市一樣，數據開放的頁面赫然在目。《佛山市南海區工業互聯網發展白皮書》中描述：九十年代的南海就開始信息化探索，2014年成立全國首個縣區級數據統籌局，把南海信息化建設積累多年的“數據倉庫”變成“數據銀行”。

書中還寫道：南海的企業對于大數據與AI賦能產業的需求是一定有的，但執行起來還需要多方合力。從政府到企業，一方推動，一方也有意愿，這事就差一個對接各類資源的人了。

▍萬里長征第一步

11月19日，時不時飄著小雨的南海，正在為兩場升級制造業的比賽忙碌著，一場是用機器取代質檢工人找到檢測鋁材瑕疵的算法大賽，另一場比賽則比拼工業領域的創新和應用。

阿里云旗下的大數據競賽平臺天池團隊的天渡（阿里花名）告訴DT君，和廣東這邊合作已經很多年了，從2015年的數據開放，當時政府開放公共出行數據預測乘車需求、優化公交線路，到2016年白云機場的停機樓航班調度優化課題，再到2017年的國土衛星遙感數據，政府開放數據出來，天池負責搭臺辦比賽，通過眾集全社會智慧解決實際問題，今年選擇切入智能制造的發展方向。

佛山南海的有色金屬材料的制造很發達，雖然生產線上都實現了自動化，但以鋁型材為例，質量檢測確實是一個老大難的問題。原本質檢工人要一包一包地把鋁型材抱到質檢臺上，然后抽樣檢查，把一些有明顯瑕疵的找出，但當給到客戶的時候，依舊是有少數產品因瑕疵問題被退回。

于是天池就以“算法如何識別鋁材表面的瑕疵”為題辦了一場算法大賽，還圍繞了工業互聯網推出了數字化轉型開放大賽，前者是算法解決產品質檢中的實際問題，用企業開放的數據集來驗證參賽選手提供的自動化檢測算法，而后者則通過技術為企業實現降本、增效，考驗的是創新與應用。

說得貌似容易，但這需要政府、企業和技術方案提供商的三方合力。在政府的支持與推動下，開放數據的企業和阿里云在大數據上沒少下功夫，因為既然是算法大賽，提供數據集就是第一步。但一開始，他們卻發現并沒有現成的數據集。

為這次比賽提供鋁材瑕疵數據的堅美鋁業負責人說：“在還沒有確定比賽主題之前，阿里云讓我第一給出企業最大痛點（來決定比賽要解決一個什么問題），第二是提供數據，而我最大的痛點就是沒有數據。

質檢是一個純人眼的工作，并沒有電子化地采集數據，所以光收集鋁材瑕疵的數據就花了阿里云工程師2個月的時間，他們深入車間與質檢工人一起給瑕疵鋁材的照片打標簽，單說瑕疵的種類就分了32種，最終采集了一萬份經標注鋁型材質檢圖像，提供給參加算法大賽的選手，通過算法模型進行疵點智能分析與識別，驗證了鋁型材AI質檢算法有效性。

一支叫做“Are You OK？”的團隊在來自全球13個國家的幾千支團隊中脫穎而出，最終拿下的冠軍。DT君問隊長小白，你覺得你的算法能真得幫助到企業嗎？

（圖片說明：Are You OK？團隊在決賽舞臺上解釋算法）

“我們的算法驗證了用人工智能實現產品質檢是可行的，不過更多是一個原型驗證和方向探索，后期要想更好地幫助到企業，需要算法團隊和企業進行更多的溝通，下到生產車間，了解實際的業務環節才能更好地改進完善算法。之后結合核心算法、光學、電控、機械結構等關鍵技術，去實現最終的AI質檢。”來自西安交通大學的小白說。

算法做完了，與企業的后續合作還在等待中，萬里長征第一步，在沒有達到目的地之前，前方都是光明的。

另一場比賽是一場數字化轉型開放賽——應用創新賽，選題圍繞工業生產活動環節展開，以降本、提質、增效作為重要評估指標，其中自動化繡花機的項目和工業大腦的項目雖然沒做獲得冠軍，但以接地氣的表達與敢于創新的態度感染了現場很多人。

自動化繡花機項目的小張在和DT君的交流時顯得很謹慎，不愿意透露太多，一方面項目還沒有最終落地，另外也是不希望別人“偷了”自己的好點子。

在路演的講臺上，實業出身的小張還是透露了自己的項目。小張的父母是開繡花廠的，計算機技術背景的小張發現，無論是多好的繡花機，在工作時都會遇到斷線的問題。以前，一臺繡花機斷線不工作了，工人就要叫停所有機器，重新串好線，繼續讓機器工作，而小張就在研究如何自動發現哪一臺機器斷線了，機器自動穿線，自動復原生產。

講臺上的小張很接地氣，也很踏實，“先做好我們產品吧，其他的先不考慮。被問及量產與資本投資時，他如此回復。

張鴻軒，科大少年班出身，后來去國外讀了博士，回國創業的項目是工業類腦產品——深選工業大腦。在一個食品案例中，他們的設備安裝在檳榔質檢的生產線上，通過人工智能加上攝像頭代替人眼做檢測，用氣槍代替人的手在高速傳送帶上定位不合規的檳榔，并用氣槍精準地將不合格檳榔打出傳送帶，類似的技術還可以篩選小龍蝦。

（圖片說明：張鴻軒團隊的深選工業大腦中檳榔質量檢測的生產線）

離開佛山前，最后看到這批參賽的極客們的時候是傍晚黃昏，大多還是大學生，臉龐略顯稚嫩，但各個都是研究人工智能的高材生，賽后談論的除了AI技術就是網絡游戲。少年熱血的他們與DT君揮別，也許他們中的的有些回去還會繼續寫代碼到深夜，有些接著玩游戲，但明天，中國制造業的升級還會與他們不見不散。

▍關于未來

阿里巴巴學術委員會主席曾鳴在《智能商業:從阿里巴巴的成功看戰略的未來》一書中如此定義，數據智能本質是機器取代人直接做決策。阿里人相信技術，就像他們當年篤定阿里云一樣。

負責阿里云華南地區數據智能服務的Alan Chen告訴DT君，華南是阿里云工業互聯網總部，在這阿里云希望將技術與數據做結合。接下來的廣東云棲大會上，Alan還會介紹阿里云的ET工業大腦如何服務到廣東的制造業。

從前，挪威漁民為了讓打撈上來的沙丁魚活著回到漁港，在魚槽里放進了一條鯰魚，鯰魚進入魚槽后，嚇得沙丁魚四處躲避，盤活了沙丁魚的生命力。鯰魚效應的故事很老套，但在Alan眼里是阿里云正在華南做的事兒。

“由于阿里云，友商現在也提數據中臺的概念了，也開始紛紛做各類工業大腦了。”在他看來，阿里云就是那條鯰魚，攪動了大數據與AI技術賦能制造業升級的靜水，讓它不止停留在一個概念上。

中國制造業升級路還很長，不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江海。

宏觀經濟研究員、華泰證券的李超向DT君闡述了他對大灣區的判斷：粵港澳大灣區是改革開放高地，以開放促改革是根本，借助科技研發支出和工程師技術水平高的紅利，促進產業升級。

政策有了，工程師的紅利來了，更加開放和更多競爭的環境下，如何用技術保障中國制造業立于不敗之地？佛山南海、阿里云、堅美鋁業等等，他們已經邁出了步子。