TCL實業副總裁、格創東智CEO何軍：製造業AI應用潛力巨大

本報記者 陳佳嵐 深圳報道

“在智能化工廠改造的過程中，我們面臨三大挑戰和痛點。包括先進製造業工廠的工序長、數據量巨大、控制複雜，在快速變化的生產需求面前限制了產能擴充和迭代更新的速度。中國工業軟件在快速國產化的過程中，需要在短時間內超越國外幾十年的技術沉澱，導致運維成本高昂。面板和半導體企業的生產週期複雜、工藝變化快，導致系統間數據融合操作複雜。”近日，TCL實業副總裁、格創東智CEO何軍在2024年TCL全球技術創新大會上如是表示。

會後，何軍在接受《中國經營報》等媒體記者採訪時指出，與金融和零售行業相比，製造業的AI應用看似進展緩慢，但從長遠來看，其價值和回報有望超越其他行業。

談及中國軟件發展環境，何軍表示，與美國相比，中國軟件的發展環境並不理想，尤其是在知識產權保護、對軟件的理解和價值認知、融資環境等方面，當前的條件並不利於優秀軟件企業的誕生。不過，格創東智正通過紮根泛半導體行業尋找適合中國市場的軟件產業發展路徑。

半導體制造業的智能化轉型與工業軟件創新

公開資料顯示，格創東智是一家源自半導體制造業的工業智能解決方案提供商，由TCL恆時天瑞投資（寧波）有限公司、TCL實業控股股份有限公司、TCL華星光電技術有限公司等共同持股。其半導體工廠智能化CIM解決方案已在多個半導體工廠落地。

工業軟件指專用於或主要用於工業領域，爲提高工業企業研發、製造、生產管理水平和工業裝備性能的軟件。作爲工業製造的大腦和神經，工業軟件發展水平直接決定工業領域製造高度。《中國製造2025》提出要突破高端工業軟件核心技術，開發自主可控的高端工業平臺軟件和重點領域應用軟件，推進自主工業軟件體系化發展和產業化應用。

何軍指出，在智能化工廠改造中，通常面臨三個主要挑戰和痛點。

其一，先進製造業的工廠工序長、數據量巨大、控制複雜，而傳統的工業軟件大多基於單體架構開發，所有的功能基本上都封裝在一個程序裡面，這樣能保證穩定性。但同時也帶來了缺點，在生產需求快速變化時，限制了工廠快速擴充產能和更新迭代的能力。爲了解決這一問題，格創東智大量採用雲原生和微服務化架構重構傳統工業軟件，縮短了系統的開發週期。例如，六年前一個面板廠CIM系統開發需要18個月，而去年TCL華星的T9項目CIM系統的開發週期縮短至6個月，這一成就得益於流程標準化和軟件架構的微服務化。

其二，中國的工業軟件面臨着在快速國產化的週期裡超越國外幾十年沉澱的挑戰。中國軟件從開發到上線再到磨合通常只有12至18個月，而國外工業軟件則沉澱了30至40年。這一差距導致中國工廠需要大量的運維人員和生態合作伙伴不斷修復bug和優化系統，雖然給中國工廠帶來了快速迭代的好處，但是另一方面也給面板廠和半導體工廠帶來高昂的運維成本。因此，從6年前開始，格創東智與TCL工研院及合作伙伴一起，利用AI技術縮短與國際工業軟件的差距，加速軟件迭代和優化。何軍補充道，智能化AI的工具可以幫助我們縮短在工業軟件上與世界一流軟件的差距，實現“換道超車”。

其三，由於生產週期複雜、工藝變化快，面板和半導體企業通常有數百個煙囪式的、封閉的單體架構軟件，導致數據融合操作複雜。通過AI技術可以減少系統間融合的複雜性，縮短工程師的學習曲線，快速實現軟件整合。格創東智從成立時專注在生產控制和設備管理軟件，逐漸延伸到了信息管理軟件。

當前，TCL的AI應用除了落地到生產製造還有C端的電視、智能眼鏡等產品上，比如提升顯示畫質、提供人機交互能力等。

TCL創始人、董事長李東生在TCL全球技術創新大會上表示，在AI領域，TCL通過長期的發展規劃推動AI技術在研發、製造等高價值場景落地並應用，年效益超過5.4億元。

中國製造AI軟件的挑戰與潛力

互聯網辦公、金融、消費零售、能源、製造等領域是AI大模型重點落地的行業，但當前，AI在互聯網辦公、金融等領域的應用已經相對成熟，互聯網辦公是AI大模型最早落地的場景；在金融領域，包括風險管理、量化交易、智能投顧等多個方面，這些應用能夠直接提升金融機構的運營效率和服務質量；在消費零售領域，由於消費者對新事物接受度高，容錯程度低，AI大模型落地快速；而在製造業中，儘管AI技術在生產排程、質量檢測、設備維護等方面有所應用，但這些應用仍處於探索階段，且普及程度相對較低。

何軍對記者表示，與金融和消費零售等行業相比，製造業的AI應用看起來相對慢一點，但這並不意味着其長期價值較低。實際上，從長遠來看，製造業在AI應用上的潛力有可能超越消費零售和其他行業。

何軍分析稱，製造業AI應用的緩慢主要歸因於三個因素：首先是製造業的數字化和信息化水平較低；其次是企業內部自主IoT能力和數字化流程數據處理能力不足；最後是工業數據本身的複雜性，包括數據治理基礎薄弱、數據來源多樣、數據格式不統一以及數據轉化成本高。儘管存在這些挑戰，何軍對製造業在AI應用上的潛力持樂觀態度，並認爲其長期價值將逐漸顯現。

何軍表示，與美國相比，中國軟件的發展環境並不理想，尤其是在知識產權保護、對軟件的理解和價值認知、融資環境等方面，當前的條件並不利於優秀軟件企業的誕生。

“中國A股市場上300多家軟件公司的淨利率僅爲千分之幾，這反映出中國軟件行業面臨嚴峻挑戰。”何軍認爲，中國目前的環境並不適宜孕育優秀的軟件企業，特別是在與美國這些國家相比時，中國在軟件價值認知和市場支持方面存在不足。

儘管短期內面臨困難，何軍對工業軟件的未來持樂觀態度。“長期來講，我覺得工業軟件可能是中國軟件行業裡一個會有突破的點，這個時間也不會很快，三年五年可能也看不到，不過，格創東智正致力於尋找適合中國市場的軟件產業發展路徑，專注於爲特定行業提供定製化的軟件解決方案。”

“在中國，我覺得我們沒有其他選擇，所以我們紮根在泛半導體行業，包括半導體、泛半導體、新能源和鋰電池、面板等技術壁壘較高的行業。技術壁壘較高的泛半導體行業在一定時間內可以支撐我們在軟件上有所積累，但是避免不了需要做定製化，所以我們更需要時間沉澱，需要做智能化的解決方案。此外，泛半導體行業面臨國產化替代的壓力，也給我們和一些友商提供巨大的發展機會，但是我們不能把國產化替代當成一個藉口，而是要爲製造業創造價值，平替對製造業來說沒有價值，必須要做技術創新，要爲製造業帶來價值。”何軍表示，製造業在成本控制方面是極爲嚴格的，特別是對於先進製造業而言，它們期望通過投資獲得明確的回報，因此，當製造業企業決定投資購買軟件和解決方案時，這通常意味着它們認爲這些產品具有實際價值。

“單一的軟件產品往往難以直接產生顯著的效果。因此，我們提供的不應僅僅是軟件，而應該是針對客戶具體問題的定製化解決方案。這些解決方案需要超越標準的商業套件，以滿足客戶的特定需求。在當前的市場環境下，我們認爲只有通過深入聚焦特定行業並徹底理解其需求，才能在未來創造出真正有價值的商業軟件。這樣的軟件將具有高標準化程度和可持續的收入模式，從而孕育出市值千億級的軟件企業。儘管在當前階段，實現這一目標存在一定的難度，但我們仍需堅持這一方向，以期在未來實現突破。”何軍表示。

（編輯：吳清 審覈：李正豪 校對：顏京寧）