2019年3月22日，由BV百度風投、廣州高新區科創局聯合主辦的“2019國際工業智能大會——暨粵港澳大灣區工業人工智能峰會”在廣州高新區舉辦。中國工程院院士譚建榮、富士康工業互聯網副董事長李杰、BV百度風投CEO劉維等專家學者、多位工業企業和人工智能方案及服務商代表參與大會，從多個維度探討了工業企業人工智能發展的趨勢及應用之道。

BV百度風投Ai學院第2期CEO班學員、埃睿迪創始人兼CEO吳奇鋒受邀參會，并就“運籌帷幄：精準與柔性——優化、決策、工廠智能操作系統”主題，與數位業內高層進行深入討論，并結合iReadyInsights平臺理念，以及服務工業企業的經驗， 為工業企業工廠智能操作系統的建設獻言進策。

隨著市場競爭壓力的不斷加大，人工成本的增加，節能減排環保標準的不斷升級，工業企業面臨嚴竣的考驗。與此同時，新一波規?；I智能應用浪潮的到來，也為工業企業深化轉型升級，實現智能制造提供了強大的動力。數據技術及AI在企業中的應用，一方面被定義為工廠智能操作系統所承載的應用價值，即為企業更精準和柔性的決策提供支持，提升工廠運營效率，達到提質增效、降本節能的效果；另一方面提供供應鏈效率，優化成本、提升收入，實現企業級AI應用。

吳奇鋒在討論中提到，“數據+算法”和“數據驅動智能+時代”，對這個主題做了特別好的詮釋。目前，我國工業的“智能+”還存在很大的成長空間。在工廠智能化的過程中，第一步是實現工業場景的數字化，包括設備、產線、工藝等都要進行數據化的工作，即我們常說的數字孿生的工作。通過數字化仿真建模，在系統中將設備、產線描述清楚，對接設備和產線的相關數據，從而實現用模型的方式來描述、監控和管理這些設備和產線。

下一步重要的工作是生產工藝的數字化?？梢酝ㄟ^各種模型，比如機理模型、大數據模型、AI模型等實現生產和效益的最佳平衡。機理模型是理念、機理的公式和規則。例如固廢焚燒中的工藝優化，通過熱平衡模型可以將控制點的燃油輸入做到最優。

而對歷史經驗的總結，則是用到大數據模型，通過歷史大數據找到類似問題的處理措施和知識，通過輸入、匹配、響應，進而實現節能降耗、提質增效的目標。多數設備的預測性維修，基于視覺的質量檢測，根本上都是基于大數據模型。

另外，還有一些領域是未知或者算法非常復雜，企業就需要AI的模型應用，通過數據訓練機器，讓AI幫助企業做預測、優化調控的模擬，結合創新目標找到優化工藝流程的方法。

埃睿迪iReadyInsights基于大數據的綠色工業互聯網平臺，以”輸入響應、優化調控”的原理，將大數據、人工智能、物聯網等技術，結合自身深度融合行業的經驗積累，可以助力工業企業從源頭制定環保及生產指標，并將其引入生產流程，通過豐富的機理模型進行實時調控，最終幫助工業企業實現綠色制造和智能升級的目標。