“未来社会朝着智能化发展已经是不争的事实。可是工业门类众多，积累都很深，智能化在不同的工业领域具体怎么落地，怎么牵引未来的发展还有很多的空间要弥补。”北京天泽智云科技有限公司(下称“天泽智云”)联合创始人史喆对福布斯中国表示，但他觉得这也是他们现在所做的工作最迷人的地方——充满挑战和未知，但是大家马力十足想要往前推进。
天泽智云联合创始人史喆博士。图片来源：DR
年11月，尚在美国辛辛那提大学读博士期间史喆就与合伙人一起成立了天泽智云，致力于为工业界提供工业智能化解决方案，为行业打造更多的无忧场景。公司所提供产品和服务融合了物联网(IoT)、边缘计算、数据分析、软件工程以及工业人工智能等技术，为客户提供全栈式工业智能化解决方案。
机缘巧合“拐”上创业路
今年刚满30岁的史喆，在工业智能的研究和实践上经验已经十分丰富。
他在美国辛辛那提大学度过了整个硕士和博士生涯，师从于世界知名工业大数据与工业智能专家李杰教授。而辛辛那提这座有“全世界机床创始地”之称的城市具有着浓厚的工业氛围也深刻影响了他日后的发展。
在这座美国中部俄亥俄州西南端工业城市，最早是由德国移民过来定居而慢慢发展起来。事实上，福特汽车著名的自动化生产线的发明最初是辛辛那提的“自动化流水线屠宰业”的启发。德国人带来了很强的机床、机器技术，以及德式饮食文化中不可或缺的香肠。要生产香肠就得杀猪，这里就慢慢形成了一套自动化工序——猪来了，挂上去，经过一道道刀割工序，拆出内脏、分解、把肥油抽出来。亨利福特看到这条生产线以后，决定把这条线反过来用。把很多的零部件一步步加起来，最后拼装成一头“黑猪”出来。这头“黑猪”也就是福特著名的ModelT车型。而抽出来的肥油也没有浪费，宝洁公司最初就是利用这些肥油制成肥皂从而渐渐发展起来的。在离辛辛那提北边不远的Dayton，则是莱特兄弟放飞梦想的地方。
“这样的氛围塑造了这个区域人民和学校务实、工业化的特性，也就自然而然影响了我，让我毫不犹豫选择了相关方向。”史喆回忆。而辛辛那提大学的Co-op带薪实习项目的传统让他在读博士期间就有了大量的一线工业项目实践机会，这些经验也促使他产生在工业制造领域创业的决心。
“博士一年级的暑假我就被安排去跟美国国家仪器(NI)合作，并被派到远在Austin的NI总部实习，承担他们当时很重要的一个对外项目。又在二年级去了伊顿电气和Alstom。在整个求学过程中，让我充分融入工业，并培养我独当一面的能力，这对我快速成长意义重大。”史喆说。
而原本在他的人生规划中并没有创业这一选项，正是读博期间的研究和实践经验让他自然而然走向了创业之路。“因为我们在从事研究工作的时候，就要独立面对企业，去发现问题和解决问题，我接触了国内国外很多企业之后，就觉得这些事情就是我的任务，而且乐于去参与其中。在这种情况下，去一个大公司做一个工程师反而不是让我最舒适的选择。”史喆说，也正是这样的机缘巧合下，他逐渐“拐”到了创业路上，为国内的企业提供工业智能的解决方案，公司的使命就是做工业智能实践的引领者。
目前天泽智云有着一个年轻有活力的团队，在工业智能这个方向上在国内处于领先地位。团队不但有在工业智能算法上的深厚积累，还有在软件工程部分的长期积淀。目前公司已经具备边缘智能、平台产品开发、算法开发以及解决方案定制化交付的全面能力，并在几个很重大领域都有成功的项目及产品落地。
史喆表示，天泽智云走着一条从数据服务到知识服务的路径，未来是要构建行业级工业智能生态。“就跟现在的OS一样，让更多的人按照指定的方法和工具完成工业智能落地。”
工业智能落地全球都在“摸着石头过河”
在西方国家广泛流传着这样一句话：“要想生活良好，一个国家必须生产良好。(Tolivewell,anationmustproducewell.)”说明制造业是一个国家综合国力最重要的体现。
在经历了互联网泡沫和经济危机后，世界各国都开始重新意识到制造业的重要性，也在重新审视自己竞争力的优劣势。第四次工业革命的到来为各个国家提供了发展和转型的机遇，也面临竞争力格局变化的挑战，智能制造成为各国竞争的新战场。而工业智能目标实现的基础是工业大数据，它工业互联网、工业智能一起，是制造业转型与两化融合的抓手。
史喆指出，相对于互联网大数据，工业数据的体量更大，来源也更为复杂，包括传感器、控制器、库存、运营数据、维修维护以及人工记录等，具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性、和解析性等特点。工业数据应用场景是对生产设备的在线监控与故障预警，容错率极低，除此之外还包括能耗优化、质量风险规避、运维优化等，其核心逻辑是实现“监测分析优化执行”。
创立公司近三年来，在与传统制造企业合作，帮助其落地工业智能的过程中，史喆也在不断深入思考和探索当前国内制造业智能化转型升级的最佳路径，选择突破点。
他指出，在工业场景中，存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于制造过程中，也存在于制造过程之外的使用过程中。工业智能化是将工业过程与智能化技术深度融合，通过对数据的有效分析及智能建模，解决和避免可见问题，进一步解决和避免不可见问题。可见的问题包括失效、损坏、变质以及质量下降等，不可见的问题主要体现在底层设备上，主要是衰退现象，体现在机械设备的磨损、腐蚀、泄露、裂痕等。
“简言之，工业智能化就是去除复杂过程，直接解决最终问题并带来价值的过程，其目标实现的基础是数据和模型。”史喆进一步介绍，所以要落地工业智能涉及部门很多，涉及技术也很宽泛，确实是在现在的情况下很有挑战的事情。
这是个十分庞杂的系统工程，中间有无数道障碍需要突破。“智能化落地在世界各地都处于探索阶段，欧美也没有十分成熟的经验，我们也只能按照我们的模式摸石头过河。”
比如，富士康在工业智能化的转型上同样仍在探索中。而郭台铭对于史喆在专业上的判断和分析也是认可有加。自年起，这家全世界最大的精密制造公司愈加重视智能化升级，组建了专注工业互联网的公司工业富联(Fii)，并与天泽智云针对工业互联网等相关技术达成了一系列合作，史喆也由此开启了近一年的深圳之旅，代表公司入驻富士康与其共同规划工业互联网的发展。
“在富士康的一年也是我成长最快的时间，他们对于智能化的需求，他们对于未来工业的判断，都融入到我对产品和解决方案的设计当中。”史喆说，而有一个细节也让他对于自己在工业智能上的探索更有信心，“郭台铭有一次问我工业互联网什么最重要，我说数据基础和人才基础最重要。他当即就开始大规模招募人才，开始准备集团内工业大数据分析竞赛。”
在服务客户之余，史喆还担任很多讲授工业智能相关内容的职务——清华大学经管学院mba授课嘉宾、北京大学国际关系学院继续教育学院mba特邀授课嘉宾、北航士嘉书院本科生企业导师等。他的学员中有比他大几十岁的行业专家，也有比他小十岁的大学生，他希望可以和各个层次的对工业感兴趣的人士做广泛的交流。
史喆还自有一套保证工作和生活节奏的习惯——强迫自己当天的事情，当天一定解决，同时受到任何来自外部的询问，一定要在第一时间回答。这样让自己做一个高效，同时做事有闭环的人。为了避免让自己陷入琐碎的事情当中，我还会给自己制定中长期的目标，按部就班地执行。
对于公司的下一步发展目标，史喆和他的团队预期在三年内完成核心的应用场景产品化和规模化部署，在风电，机加工，能耗管理等方面达成行业产品销售目标。更远一点，他们希望在接下去的10年里完成个无忧场景建设，将先进的智能维护技术逐步转化为极具生产力与产业价值的工程应用成果，为国内工业企业提供集成数据采集与分析、装备健康管理、故障预测与诊断、维护决策与优化等各类工业智能化应用服务为一体的定制化解决方案，从而帮助企业提高资产的经济效益并降低安全风险。
