准确率虽然可以进一步提高，但是往往需要服务器支撑，在工厂只能在终端安排一个工控器，尽量使用加速器可以让它在有限的环境下跑起来。为了解决处理速度，李扬最后采用了英特尔的终端推理加速引擎OpenVINO，基于此开发让机器取得了10倍以上的性能提升。现在，这条智能检测线正在米其林工厂接受来自人工的对照考察，检验其初步成效。

李扬表示，客户通常会以三年的投资回报能否“打平”作为考量指标。他也抱有对新商业模式的期待。“今天我们和客户做生意的话，还是用传统的机器视觉的商业模式来做，做一些基于AI的智能检测工作，我们也认为后面很有可能采取服务收费的模式，我们会和我们的客户探讨。”

跨国企业的中国探索

李扬的案例就是智能制造的缩影：首先需要把数据可靠、安全、准确地互通互联，数据基础是最根本的，也是投入最大的部分。其次，是技术方面，包括操作工厂设备和信息化系统的融合。而最后认定整个系统好不好，首先是看产品、平台，另外就是服务质量。

IDC通过对各个行业客户的研究发现，客户在AIOT时代有五个主要诉求点。第一，他们依然困惑前端的性能。第二，整体I/O的扩展性，当同一个终端要连很多的外设，设备的扩展性非常重要。第三，整体的稳定性，很多大量分布式的行业都非常强调整体运行的稳定。第四，灵活性。尤其数字化转型的过程中，传统的单场景已经逐渐远离，更多强调个性化的场景，也就是多场景。所以场景灵活性、应用灵活性也是客户的一个痛点。第五，IT可管理性。如何更好地通过IT有效地管理对整体的效率有一个提升，也是未来各个企业都会面临的困境。

“这是很多企业在数字化转型过程中的困惑。”IDC助理副总裁王吉平在接受第一财经采访时说。

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