解锁下一步：拥抱开放，共创未来

在工业4.0浪潮中，制造业正面临着前所未有的挑战。生产线的效率提升、质量管理的精细化、自动化水平的提高，这些都对企业的数字化能力提出了更高的要求。而对于许多制造企业来说，关键不仅仅是如何在这些领域持续精进，更是在于如何以更灵活、更可靠的方式实现IT（信息技术）与OT（运营技术）的深度融合。

在这一背景下，开源技术的优势逐渐显现。10月31日，2024红帽论坛在北京召开，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康与西门子工业自动化产品（成都）有限公司（以下简称“西门子成都工厂”）信息技术部经理杨健，分享了他们在合作中的经验和对未来的思考，这些经验不仅仅对于制造业，同样对于正在探索AI应用场景的各类企业具有深远意义。

IT与OT的融合是数字化转型的挑战之一
在数字化工厂的建设中，西门子成都工厂面临的一个关键挑战是如何将（IT）与（OT）进行融合。杨健在分享中提到：“许多制造业企业的应用系统原本是单体架构，这种架构带来了一些问题。首先，在维护时可能需要停机，但对于满负荷生产的工厂来说，停机一小时可能损失几十万甚至上百万，这带来很大困扰。”

传统的单体架构不仅在维护上面临挑战，在系统的扩展性上也显得力不从心。特别是当企业需要迅速适应市场变化或引入新功能时，整个架构的冗长测试和部署流程成为了明显的掣肘。因此，IT与OT的融合不仅仅是技术上的改造，更是一种对传统生产方式的深层次变革。

在红帽的帮助下，西门子成都工厂逐步实现了从单体架构向微服务分布式架构的转型。这一转型不仅提升了系统的灵活性，更使得维护和变更能够在不停机的情况下进行。“这样的架构带来了几个优势：一是可以在不停机的情况下进行维护、升级和变更；二是每次变更可以针对更小的范围，便于精准控制和资源调度。”杨健表示，这样的架构创新使得制造企业的生产效率和系统可靠性得到了大幅提升。

与此同时，微服务架构的灵活性也使得西门子成都工厂在应对突发状况时具备了更强的应变能力。例如，当需要进行系统升级时，西门子成都工厂可以仅针对特定模块进行调整，而不会影响到整体的生产流程。这种“边用边改”的方式为企业节省了大量的时间和成本，也最大程度地保证了生产的连续性。

开源与开放是数字化转型的关键
对于制造业企业而言，系统的开放性和生态系统的广泛兼容性至关重要。曹衡康在谈到红帽的增长时提到：“红帽的成长很大程度上得益于我们广泛的生态系统。在开源领域，技术必须能被大多数厂商适配和支持，这也是客户信任红帽的原因。”

红帽在开源方面的坚持，使得其能够与超过5000家的合作伙伴紧密协作，涵盖了硬件和软件厂商，确保所有新版本都能顺利集成。这种开放的生态系统，不仅提升了客户的信心，也为企业的持续创新提供了沃土。

“地缘政治反而更加凸显了拥抱开源的重要性，”曹衡康表示，“与闭源公司不同，开源技术较少受到地缘政治限制，用户可以随时下载和使用所需的工具。”这种技术的独立性和开放性，使得中国企业在选择技术路线时有了更多的自主权，也降低了未来因政策变化带来的不确定性。

在AI的应用方面，西门子成都工厂与红帽的合作也为制造业的数字化转型提供了新的思路。杨健分享了一个有趣的案例：通过小模型的训练，西门子成都工厂将机器视觉的识别准确率从85%提升到95%以上，大幅提高了垃圾分拣的效率。小模型在生产中的应用，因为场景单一、错误率低，能够很好地保证质量和过程的可控性。

然而，大模型的应用却面临着更多的不确定性。“大模型有时会出现幻觉现象，这在生产应用中存在风险。”杨健指出，特别是在知识库问答或工艺流程的操作指导中，一旦出现错误，可能带来严重的后果。因此，西门子成都工厂在大模型的应用上保持着探索并较为谨慎的态度，希望通过不断优化，使其更为可靠、可信且全面。

红帽在AI方面的策略也非常清晰。曹衡康提到：“红帽提出了‘小模型’的概念，即专属模型，让企业的数据驱动AI模型的生成，确保模型稳定、安全，并符合企业的特定需求。”这种小模型策略，使得企业在AI应用中能够更加灵活地选择适合自己的解决方案，而不必完全依赖大模型的高投入和复杂性。

为了帮助企业更好地应用AI，红帽还提出了“开放实验室”的概念，与客户的顾问团队合作，共同探索最具效能的应用场景。曹衡康表示：“从一个小应用成功起步，再逐步扩展至更大的场景。”这种从小到大的逐步推进方式，降低了企业在AI应用中的风险，也为企业提供了更多的实践机会。

AI应用的“三步走”战略
在推动AI应用落地方面，红帽提出了“三步走”战略，帮助客户逐步实现从试点到大规模应用的过渡。红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧在分享中提到：“第一步，客户可以在最小资源配置下试用开源模型和工具，比如在笔记本电脑上用CPU试跑，而不需要额外的GPU卡。”

这种小规模试用的方式，让客户能够在低成本的情况下验证模型的有效性。如果效果令人满意，客户可以进入第二步：通过云租用算力进行进一步扩展。红帽平台几乎可在任何云上运行，客户可以选择公司数据中心或外部公有云资源，在确认模型适合需求后，才进入第三步的大规模部署。

这种逐步推进的策略，不仅降低了企业的风险，也让企业在AI应用中能够更好地把控每一步的投入与产出，实现最佳的投资回报率。

无论是与西门子成都工厂等客户在实际场景中的深入合作，还是红帽的开放生态系统、AI应用的“三步走”战略，都展现了开源技术在推动制造业数字化转型中的巨大潜力。

在未来，随着开源技术的不断成熟和生态系统的进一步扩展，企业将在更多的应用场景中看到开源的力量。正如杨健所说：“我们看到了许多优质的解决方案和思路，对我们的探索确实有很大启发。”红帽正在通过开放实验室、共创模式以及广泛的合作伙伴网络，帮助企业解锁下一步，迈向更加智能和开放的未来。

(本文不涉密)
责任编辑：王洁

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