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超過一半的工業(yè)領(lǐng)導者認為AI能在五年內(nèi)控制工廠、設(shè)備和機器等高價值資產(chǎn)。在一個由Longitude Research和西門子聯(lián)合完成的調(diào)查中，這是一項值得注意的國際趨勢。當被問及AI的用途、帶來的好處、遇到的阻礙以及對AI的態(tài)度時，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)導者給出的回答展示了他們對工業(yè)企業(yè)AI的未來的獨特見解。

試想一下，如果你可以利用AI將組織中的一些日常運營決策自動化，從而讓員工將精力集中在開發(fā)新產(chǎn)品線或拓展業(yè)務這樣的戰(zhàn)略項目上，那么，這里的AI究竟要有多好，你才會給它控制權(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犯下的錯誤可能導致重大經(jīng)濟損失甚至人身傷害，這會如何改變你的我？

一項新的調(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)導者面前，作為一項對AI的用途、帶來的好處、遇到的阻礙和人們對AI態(tài)度的研究的一部分。他們的回答展示了人們對工業(yè)企業(yè)中AI的未來的獨特見解。

重工業(yè)與“重”風險

在這些行業(yè)里，許多AI的應用旨在避免事故發(fā)生，讓工作場所更安全。這一點很重要，因為盡管AI的方法論在各行業(yè)中都十分相似，但人的失誤所導致的后果卻各不相同。在許多工業(yè)組織中，錯誤的決定可能讓成千上萬的人無法乘坐火車去上班；機器過熱可能會導致數(shù)百萬美元的損失；壓力的輕微變化可能引發(fā)環(huán)境災難；而在其他數(shù)不清的場景中，錯誤的決定可能會危及人的生命。

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)部分高價值資產(chǎn)。

為了讓AI承擔這些職責，工業(yè) AI需要變得更加復雜、聰明，而這種進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)例子包括知識圖譜和數(shù)字化雙胞胎。知識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)場實現(xiàn)更進一步的場景認知和實時洞察。

·  不停流動的數(shù)據(jù)：針對組織間數(shù)據(jù)共享的協(xié)議和技術(shù)不斷改進，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商、合作伙伴和客戶等地同時獲得的數(shù)據(jù)。

背景決定含義

以上述場景中的一個為例。使用工業(yè)知識圖譜，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)計數(shù)據(jù)的情況下分析機器數(shù)據(jù)。設(shè)計數(shù)據(jù)包括機器被制造的目的、適宜它運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器的歷史服務記錄，包括機器在整個運行周期內(nèi)的故障情況、召回信息和預期檢查結(jié)果。知識圖譜可以讓人們更輕松地增加用于訓練 AI 模型的機器數(shù)據(jù)，添加有價值的背景信息。

調(diào)查還了解了領(lǐng)導者們認為當下最有用的各種背景數(shù)據(jù)是什么。71% 的人認為來自設(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)務集團、地區(qū)或部門的內(nèi)部數(shù)據(jù)（70%），來自供應商的數(shù)據(jù)（70%）和客戶正在使用的產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)（68%）。

如果使用知識圖譜將不同類型的數(shù)據(jù)（如產(chǎn)品歷史、運行的性能表現(xiàn)和環(huán)境條件）匯集在一起，公司將能夠搭建一個可以驅(qū)動更優(yōu)預測、更好想法、更高效率和更強自動化的AI模型。

建立對算法的信心

更強大的應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。在這些情況下，AI 應用程序需要贏得決策者的信任，而組織則需要搭建新的風險和治理框架。

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提到的情景。例如，當決策會產(chǎn)生重大的財務后果時，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)驗豐富的員工。56%是高還是低呢？有人可能認為不夠高，因為這個問題的假設(shè)是在一個持續(xù)一年的試點項目中，這個AI模型的表現(xiàn)優(yōu)于該組織中最有經(jīng)驗的員工。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)導者們期待它能助力帶來更少的網(wǎng)絡(luò)攻擊、更簡單的風險管理、更多的創(chuàng)新、更高的利潤和更安全的工作場所。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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