图源：图虫
编者按：本文来自知识自动化，作者林雪萍，创业邦经授权转载。
创新技术无处不在，风险如影相随。对于已经有着成熟市场的大型企业而言，这些层出不穷的技术，既有可能成为一种突变的威胁，呈现出颠覆性的力量；也可能只是昙花一现，但作为一种过载信息而需要大量的精力去识别。随着很多数字化技术的快速发展，这种挑战，对于大企业而言尤其明显。大公司病，本质是应激的创新体系开始变得臃肿。当人们期待一头大象也能跳舞的时候，其实就是在讨论如何让一家企业的创新体系变得轻盈，对外部变化能够迅速地做出反应。而中小企业，往往是拥有屠龙刀的隐形者。不是人们不在乎这种创新能力，而是它们本身的体量和历史，无法引起人们的注意。
解决问题的方法，并不必都是在企业内部寻找以创新获得创赢的机制。“灰度创新”理论指出，制造界的价值并不是微笑曲线的一个单线条，而是类似兔耳朵一样的重叠区域。在这由几个组织之间共同合作而形成的灰度区域里，知识跨组织流动，创新是以混合的形式发生的。一种让大象轻盈、让蚂蚁显赫的方式，正在实践中传播开来。
中小企业往往对创新技术更加敏感，也更具活力。目前我国有4000多万家企业，其中95%以上是中小企业。这些企业尤其是初创企业，往往是创新的主力军，但市场往往并没有给它们机会。如果有一种连接，让它们可以深入到用户的需求之中去，那么它们的活力将会得到极大的释放。施耐德电气发起了与中小企业一起成长的“创赢计划”，通过前者在用户端的信任作为背书，将中小企业引入到工厂的一线现场。这本来是一个自下而上的创新计划，源自2020年疫情冲击下对数字化转型的思考。如何更好地适应数字化转型，如何为在大数据分析、AI视觉识别以及智能化领域有技术优势的中小企业，提供一种共生共赢的平台？绿色智能制造创赢计划，就在这样的背景下被提到了桌面上。
听起来，中小企业的屠龙刀，似乎就在等这最后一把火的淬炼。
然而，创新并不是阳光下的轻松下午茶，而是辗转反侧的不寐之夜。创赢计划最早的方案，在内部被提出来之时，初期并没有得到高度认可，经过两轮讨论，项目组才达成一致意见。一切都是抱着试试看的态度，有些顾虑是显而易见的。因为所有的需求来源，还需要企业人员与用户一一去交流，要在炮火的现场，寻找待爆破的雷区。毫无疑问，这是出力不讨好的事情。
但号角既然吹响，终端用户的细致需求开始被一一征集上来。好在很多客户有大把的困难，排队等待解决，包括动力车间的能效、人员效率、预测性维护等等。但这些需求，受制于资金等原因，也不一定要立刻解决的，但总是要有先锋队去探索边界。创赢计划，得到了用户的响应。但用户的需求，一开始总是模糊的，需要有很大的工作量，来完成前期对需求的定义和描述。
这些，都使得探索之路，变得有些艰难。
在工业数字化转型过程中，人们对新技术的信任度，往往是最低的。在这种情况下，选择一个场景进行突破，然后大规模推进，是一个稳妥的路径。一线生产制造场景的数字化，本来有着巨大的提升空间。但由于工业现场的复杂性，必须要找到合适的业务应用场景，才能推动企业发展与变革。丰富多样的场景应用，与独有尖刀技术的中小企业，二者就像是咖啡和牛奶，是最佳的探索伴侣。然而往往不缺技术的中小企业，却是又缺资源又缺场景，很难获得正面发展的机会。反过来，场景痛点在企业内部则到处都是。这是一个信息严重不对称的世界。
需要有一种新型的创新模式，打开这种僵局。一个企业在推行新技术之前，往往会有一个先锋小组，做概念验证（PoC），也就是对某些想法的一个短期且不完整的实现，仅仅为了证明其可行性，其方法论是从创意到创新、到原型、再到验证。
概念验证一般具有一定的前瞻性，与实际需求之间有一些距离。数字化技术很多，包括人工智能、大数据分析等，企业进行概念验证的场合大幅度增加。但这并非制造商所能够完全驾驭的新技术，于是从外部引进创新活水，无疑是一个最简洁的路径。
一家大型锂电池正极材料制造商，在生产车间已经广泛采用移动设备如手持PDA、工业平台、智能手环和对讲机等终端，来完成质量管控。但这些五花八门的信息终端，整合度不高，多种不同来源的信息，产生了很多信息裂缝。工人在厂区仍然出现盲目的无效移动，领料不及时，备件不准确，都形成了对质量的扰动。如果能够采用一种全新的人机交互方式的生产线设备巡检系统，则可以形成对操作人员的有效指导。这家企业初步认定混合现实（MR）技术，带有可视化操作指导，且具备定位技术，应该是一种不错的解决之道。那么这种技术的概念验证，如何实现？对于这家忙碌的制造厂而言，来自外部的创赢计划提供了一个宝贵的可选项。
场景引领新技术应用。对于人工智能、新型视觉系统等新技术，即使传统的工业巨头，也会有不熟悉的地方。挖掘初创公司的潜力，正是生态化创新的最新趋势。于是创赢计划选择了一种面向未来的技术视角。很多新兴初创公司，尤其是掌握着大数据分析、物联网、3D建模、室内定位等新型数字化技术的中小企业，成为计划招募的重点。
利用实战派的概念验证，来帮助客户实现对未来技术上的判断，显然是一种多方共赢的模式。大企业开始从客户群体中进行需求挖掘；而用户，就像是增加了一个虚拟研发团队；初创企业则摩拳擦掌，等待一展锋芒。
在创赢计划第一季，四个项目都是来自于真实客户。试验田，已经开辟。实战操作，出现在最接近炮火的地方。
中小企业，密密麻麻地分布在产业链条中，但往往都是相对薄弱的存在。从技术到产品，存在着一个鸿沟；而产品再到业务变现，也是另外一个鸿沟。四面透风，往往是小企业的创新困境。换言之，小企业有了技术并不代表商业化的成功，而是需要从产品到场景、到商业流程的打通。蚂蚁如何在数字化转型中，找到自己的力量？
一种方法是，确保自己跟上了大象的步伐。创赢计划对中小企业的好处，一是可以直接带来客户，二是大企业在为小企业背书。
更重要的是，初创公司需要在商业流程上，锻造自己的成熟。合作伙伴之一的不工软件，一直致力于算法驱动的供应链协同，为单个工厂的调度计划提供决策支撑。被招募进来后，直接跟大公司的多个部门合作，得到了大客户团队所构成的导师营的密切指导。这对于中小企业而言，是一个打造成熟商业性格的关键时刻。
而作为混合现实的技术提供商，锐富时间则在大企业的咨询顾问指导下，开始将前文那家锂电池材料企业的操作手册等经验，转化为可视化模型；同时根据自动化节拍的要求，设置了物料的路径规划，并在工厂上方布置了数十个传感器，确保集成像、监控、作业指导、路径导引为一体的混合现实方案。由于硬件光学系统、成像软件与自动化系统，都搭载在施耐德电气统一的自动化平台上，各种多样化的系统、异构的数据源，可以被无缝集成在一起。原来制造厂最头疼的数据裂缝，有机地弥合起来。
很多中小初创企业往往不太会展现自己的优势，单打独斗的能力较弱。“绿色智能制造创赢计划”，更像是一个生态之家，在赋能中小企业。它获得了合作方所提供的一揽子的生态育林的支撑，无论是在产品技术、商务经验、资金、业务平台和专家指导。
亦商业，亦模拟。亦伙伴，亦师徒。生态圈之力，带着小企业，突破技术与商业壁垒，快速成为赛道选手。
在一家生产塑料PVC管的企业，面临着传统制造业的通病。往往都是手工计划，通过Excel表格进行工厂能力估计；而实际生产进度又不透明，部门间的数据脱节，生产执行和业务目标不一致。这种PVC管，尽管工序相对简单，但对于上下游的时间衔接，却丝丝入扣，不容脱节。上道工序加热之后，后道工序的拉长、钻孔等，都必须要在规定的时间内完成，否则生产的就可能是次品。这种上游偏流程行业，而下游则呈现离散制造的特点，是工厂计划调度员的梦魇。兔子和乌龟组成的混编选手，在快慢动静之间，需要找到一种协调的节拍。而这类工厂，每个月动辄就有数千个甚至上万个订单。每天都要有订单插队进来，订单本身还有变化，这对于手工制表的任务调度部门，根本无法及时应对，更谈不上方案模拟和对比。这就导致了制成品的飘忽不定，很容易导致库存积压严重。而不得不在室外堆放的产品，风吹日晒就会导致大量成品损坏，需要重新生产。
这是一种标准的有限产能+全约束的计划。这种计划需要同时考虑物料、机器、人员、工艺、交期的限制性因素。由于计划工作量大，厂家无法据自身的实际产能算出考虑多重约束的生产计划。在创赢计划中，不工软件积极地融入了大企业的生态圈。一方面获取了用户三周真实计划调度和实际生产的数据，同时下沉工厂获取各种约束因素之间的关联关系（例如一个模具对应几种产品）。与此同时，将自动化生产线的机器数据与计划优化软件结合在一起。在模拟运算过程中，工厂5000个订单往往会涉及到百万级数据，而排产计划的时间仅仅用了不到10秒钟。过度生产、机器负荷不均衡、物料积压等各种捣乱因素，像是衣服上的一个个皱褶，瞬间被软件烙铁给熨平了。这正是管材生产厂家，所希望看到的决策效率提升的效果。借助于计划软件所提供的洞察力，现场管理者变得更加聪明了。
有了生态的能力，中小企业的尖刀技术，突然变得锋利起来。大象背书，一起行走。
在生鲜食品的冷链立体仓库中，每天可能要为几百家门店、数百千吨冷藏/冻品进行订单拣选。多品种、小批量的众多订单需求，都依赖人工搬运；而库内往往是零下二十多度，环境恶劣经常导致缺工。采用机器人是最好的方式。但机器人面对混合码垛的作业，却并不轻松。它需要计算空托盘数量，每个托盘上的纸箱明细、位置空间顺序，还要保证装载托盘重心的平衡与纠偏。小小的混合码垛，居然也是一个全世界的难题，成为学术界的热点。学术界更关注堆物体如何码得更多，一堆可能有几万个不同大小重量的箱子。码得越高，装载率就越高。而对工业界而言，无论码得多高，第一是稳定性，无论是静态还是动态，都不能有半点差错；还要考虑效率，尽可能码高一点。一家来自深圳的指引机器人路径规划的熵智公司，决心挑战这样的平衡。借助于自身的3D工业视觉系统和高精度3D测量，以便有效指导机器人进行码垛作业。然而，码垛模型生成，必须依靠真实的数据去训练。由于模型会受限于前端的数据特点。不同的场景下，所获取的数据在实际中会有偏差。即使一只箱子，所获取的尺寸也会变化，如箱子会有变形，会有破损导致重量不均匀等。实际数据的可能变化趋势，对于建模而言意义重大。
作为一家专注于冷库行业发展的企业，京科伦对智能码垛存在着非常迫切的需求。在二者的合力之下，熵智将这家码垛中各种变化的数据进行了精细的梳理，并且获得了这些海量而真实的数据。这对于修正熵智的基础理论数据，意义非凡。
有了这些模型和数据，垛型的移动稳定性和空间利用率，在密集型算法的订单混合码垛软件面前，开始得以提升。机器人的智能码垛，前景一下子光明起来。对于冷库这种特殊环境的应用，京科伦显得很满意，在概念验证的验收现场就与熵智签署了合作备忘录。概念验证完成之后，目前3D视觉系统已经加装在既有的堆垛机上，基于码垛模型与机械系统的在线联调验证已经展开。真正的炮火，伴随着精准度，随之就到。
而由概念验证的审核议程来看，后续还会有着更广阔的商业化空间。智能码垛，将从冷库内部延伸到多冷库协同和外部物流。这意味着，一个初创公司的战略，正在落到合适的土壤里，开始发芽成长。
如何做好概念验证的产品定义，是一个关键问题。这是施耐德电气作为企业的“创新导师”的重要职责。如何在半年左右的时间内，去划分不同的阶段，以及对应的产品特性。由于是限期命题作文，技术迭代必须有清晰的规划。
绿色智能制造创赢计划第一季在最开始的一两个月，曾经面临着相当大的困难。初创企业的野战军做法，受到了正规军的严格流程作业的冲击。中小企业呈现了非常的脆弱性，它本来需要未来几年的实战跟头，在鼻青脸肿中得以健壮。但在这种全新的创新试验田中，施耐德电气利用它的需求管理方式，辅助初创企业进行产品定义。这需要一套完整的方法论。整个过程中，其实就是对思维框架的梳理和产品定义的训练，这正是初创公司所最需要掌握的技法。
创赢计划项目是类似一个双黄蛋，一个外环，包围着两个内环。中间是初创企业和终端用户，而外部则包裹着厚厚的蛋清，这些蛋清提供了丰富的营养。
在今年启动创赢计划第二季，就有专门提供网络安全的亚信安全，来提供云主机安全防护套件，也有亚马逊云科技提供了云平台和云计算设施。而中科创达的工业视觉平台和5G实验室测试仪器，可以让工业视觉等场景进一步得到能力的深度优化。作为主办方之一的工业和信息化部国际经济技术合作中心，将为创新解决方案的落地带来更广阔的平台，还有清华大学全球产业研究院、智慧工厂研究院和创业邦的支持。而施耐德电气则主要担负技术辅导员，像是一个不拿报酬的CTO。而它的创新及投资部门，还可以为优秀企业提供资金孵化、商业模式加速的支持。一个好汉十个帮，中小企业的创业创新之路，不再孤独。
结果也有意外之喜。由于用户有了更多的技术选择性和对于未来的洞察力，制造商的满意度明显增加。而从第一季实际结果看，有两家客户对概念验证的质量非常满意，并有初步的意向签约。
经过一年的运作，到去年11月份收官之战时，已经得到合作方、需求企业以及入营中小企业的全面认同。经过实践的打磨，这个计划正在让各方受益，以数字技术与创新经验赋能中小企业，共同打通数字化转型“最后一公里”。而现在，工厂制造商用户也开始积极参与其中。第二季已经推出的是6个场景，包括水泥行业关键设备预测性维护、食品饮料行业关键设备预测性维护、电厂人员主动安全管理平台、休闲食品行业智慧工厂解决方案、数字化料场斗轮堆取料机无人化控制系统、数字化碳管理等，成为一个逐渐丰富的场景池，从而可以更好地进行项目的选择。而这些场景，将来都有可能形成完整的方案，为用户提供更大的价值。
一场行为主义的话剧，本身已经成为生活中的一部分。这是新发展格局下的一种新型创新。
小记: 新型伙伴主义
一个创赢计划，不过是数字化转型滔天大浪中的一股激流。它真正的价值,并不在于比赛的本身，也不在于概念验证的前景。这是一种创新的形态，它正在展示一种全新的骨骼。
过去传统的商业模式，大型厂商往往通过分销商或者系统集成商，为用户提供服务。管道透明，而且高效。但在多维度的新技术面前，多年来熟悉的连贯通道模式，正在显得力不从心。而一向单打独斗的初创企业，则被贴满了质疑的标签，进展缓慢。
数字化转型需要重新认知。它首先需要打破的是对边界的认识。未来，不再是一个企业的单打独斗，也不是靠强耦合关系的伙伴关系。它需要更宽松的形态，更多样化的场景突破。大企业与中小企业之间，自有联手行动的迫切性。大企业可以发挥成熟的客户关系和稳定的技术风范，而中小企业在专注领域里面可能做得很深，即使大公司也会从中受益匪浅，补全了前沿技术，例如精准室内定位与机器视觉相结合这一类全新的应用场景。
对于一个企业而言，内部创新往往发生在边缘地带，经常被人忽视。而如果将边缘地带与外部伙伴连接在一起，往往会产生巨大的冲击力。这是一种新型伙伴主义。未来的企业竞争力不再是企业之间的单独角力，而是企业兵团之间的碰撞。而中小企业，则正在汇聚，形成为一股不容忽视的生态力量。
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