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超過一半的工業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為AI能在五年內(nèi)控制工廠、設(shè)備和機(jī)器等高價(jià)值資產(chǎn)。在一個(gè)由Longitude Research和西門子聯(lián)合完成的調(diào)查中，這是一項(xiàng)值得注意的國際趨勢(shì)。當(dāng)被問及AI的用途、帶來的好處、遇到的阻礙以及對(duì)AI的態(tài)度時(shí)，來自能源、制造業(yè)、重工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和我門的500多名高層領(lǐng)導(dǎo)者給出的回答展示了他們對(duì)工業(yè)企業(yè)AI的未來的獨(dú)特見解。

試想一下，如果你可以利用AI將組織中的一些日常運(yùn)營決策自動(dòng)化，從而讓員工將精力集中在開發(fā)新產(chǎn)品線或拓展業(yè)務(wù)這樣的戰(zhàn)略項(xiàng)目上，那么，這里的AI究竟要有多好，你才會(huì)給它控制權(quán)呢？例如，它是否需要至少要有與人類工程師相等甚至更好的表現(xiàn)？如果AI犯下的錯(cuò)誤可能導(dǎo)致重大經(jīng)濟(jì)損失甚至人身傷害，這會(huì)如何改變你的我？

一項(xiàng)新的調(diào)查將這樣的情景擺到了來自能源、制造業(yè)、重工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和我門的515名工業(yè)界高層領(lǐng)導(dǎo)者面前，作為一項(xiàng)對(duì)AI的用途、帶來的好處、遇到的阻礙和人們對(duì)AI態(tài)度的研究的一部分。他們的回答展示了人們對(duì)工業(yè)企業(yè)中AI的未來的獨(dú)特見解。

重工業(yè)與“重”風(fēng)險(xiǎn)

在這些行業(yè)里，許多AI的應(yīng)用旨在避免事故發(fā)生，讓工作場(chǎng)所更安全。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)楸M管AI的方法論在各行業(yè)中都十分相似，但人的失誤所導(dǎo)致的后果卻各不相同。在許多工業(yè)組織中，錯(cuò)誤的決定可能讓成千上萬的人無法乘坐火車去上班；機(jī)器過熱可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)百萬美元的損失；壓力的輕微變化可能引發(fā)環(huán)境災(zāi)難；而在其他數(shù)不清的場(chǎng)景中，錯(cuò)誤的決定可能會(huì)危及人的生命。

因此，許多受訪者（44%）相信，在未來五年內(nèi)，AI系統(tǒng)將自主控制那些可能傷害人或危及生命的機(jī)器。更多人（54%）則相信，在未來五年內(nèi)，AI能自主控制自己組織內(nèi)部分高價(jià)值資產(chǎn)。

為了讓AI承擔(dān)這些職責(zé)，工業(yè) AI需要變得更加復(fù)雜、聰明，而這種進(jìn)步通常是由全新的數(shù)據(jù)管理、生成、表示和共享方法所驅(qū)動(dòng)的。例如：

·  上下文數(shù)據(jù)和模擬仿真：今天，我們看到 AI 已經(jīng)應(yīng)用在了以新方式創(chuàng)建和組織的數(shù)據(jù)集中，用來加深洞察和理解。相關(guān)例子包括知識(shí)圖譜和數(shù)字化雙胞胎。知識(shí)圖譜可以抓取不同數(shù)據(jù)集中各物體的含義以及它們之間的相互關(guān)系。數(shù)字化雙胞胎則是現(xiàn)實(shí)世界中系統(tǒng)、資產(chǎn)和流程的數(shù)字表征與模擬。

·  嵌入式AI和大局洞察：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣技術(shù)的發(fā)展讓越來越多的機(jī)器可以生成多樣的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集可支持在云中或直接在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)更進(jìn)一步的場(chǎng)景認(rèn)知和實(shí)時(shí)洞察。

·  不停流動(dòng)的數(shù)據(jù)：針對(duì)組織間數(shù)據(jù)共享的協(xié)議和技術(shù)不斷改進(jìn)，這也可以支持AI模型的發(fā)展。這些模型的建立是基于從供應(yīng)商、合作伙伴和客戶等地同時(shí)獲得的數(shù)據(jù)。

背景決定含義

以上述場(chǎng)景中的一個(gè)為例。使用工業(yè)知識(shí)圖譜，通過組合不同數(shù)據(jù)集來優(yōu)化 AI 模型具有很大潛力。知識(shí)圖譜為人們正在分析的數(shù)據(jù)增加了背景。例如，人們可以在了解設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的情況下分析機(jī)器數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)包括機(jī)器被制造的目的、適宜它運(yùn)行的溫度和不同部件的關(guān)鍵閾值等。人們還可以加入相似機(jī)器的歷史服務(wù)記錄，包括機(jī)器在整個(gè)運(yùn)行周期內(nèi)的故障情況、召回信息和預(yù)期檢查結(jié)果。知識(shí)圖譜可以讓人們更輕松地增加用于訓(xùn)練 AI 模型的機(jī)器數(shù)據(jù)，添加有價(jià)值的背景信息。

調(diào)查還了解了領(lǐng)導(dǎo)者們認(rèn)為當(dāng)下最有用的各種背景數(shù)據(jù)是什么。71% 的人認(rèn)為來自設(shè)備制造商的數(shù)據(jù)可以帶來很大或較小益處。其次是來自其他業(yè)務(wù)集團(tuán)、地區(qū)或部門的內(nèi)部數(shù)據(jù)（70%），來自供應(yīng)商的數(shù)據(jù)（70%）和客戶正在使用的產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)（68%）。

如果使用知識(shí)圖譜將不同類型的數(shù)據(jù)（如產(chǎn)品歷史、運(yùn)行的性能表現(xiàn)和環(huán)境條件）匯集在一起，公司將能夠搭建一個(gè)可以驅(qū)動(dòng)更優(yōu)預(yù)測(cè)、更好想法、更高效率和更強(qiáng)自動(dòng)化的AI模型。

建立對(duì)算法的信心

更強(qiáng)大的應(yīng)用無疑將帶來全新的挑戰(zhàn)。它需要人們足夠信任AI，并交給它曾經(jīng)只賦予人類的職責(zé)。在這些情況下，AI 應(yīng)用程序需要贏得決策者的信任，而組織則需要搭建新的風(fēng)險(xiǎn)和治理框架。

為了研究這些問題，調(diào)查要求受訪者設(shè)想一些如本文開始時(shí)提到的情景。例如，當(dāng)決策會(huì)產(chǎn)生重大的財(cái)務(wù)后果時(shí)，56%的人選擇接受表現(xiàn)出色的AI模型的決定，而44%仍選擇相信經(jīng)驗(yàn)豐富的員工。56%是高還是低呢？有人可能認(rèn)為不夠高，因?yàn)檫@個(gè)問題的假設(shè)是在一個(gè)持續(xù)一年的試點(diǎn)項(xiàng)目中，這個(gè)AI模型的表現(xiàn)優(yōu)于該組織中最有經(jīng)驗(yàn)的員工。這說明即使示例的信息有利于AI，44%的人仍可能具有偏好人類的傾向。

拋開挑戰(zhàn)不談，研究表明，AI的前景仍是樂觀的。隨著AI變得越來越聰明，領(lǐng)導(dǎo)者們期待它能助力帶來更少的網(wǎng)絡(luò)攻擊、更簡(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)管理、更多的創(chuàng)新、更高的利潤和更安全的工作場(chǎng)所。總的來說，由于有如此多樣且重要的積極影響，人們將不乏動(dòng)力來克服通向下一代工業(yè)AI道路上的所有挑戰(zhàn)。 

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