后疫情時(shí)代，工業(yè)人工智能（AI）將成為資本密集型行業(yè)創(chuàng )新運營(yíng)應用的驅動(dòng)力和推動(dòng)者。在劇烈波動(dòng)的市場(chǎng)力量的助推下，與過(guò)去截然不同的新常態(tài)已經(jīng)形成。加上新技術(shù)的轉變，工業(yè)AI的顛覆性影響將是前所未有的。企業(yè)需要保持“業(yè)務(wù)優(yōu)先”的心態(tài)，著(zhù)眼于關(guān)鍵成果，采用AI技術(shù)來(lái)解決特定領(lǐng)域的工業(yè)挑戰。隨著(zhù)勞動(dòng)力的轉移以及由此導致的領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識的流失，這些行業(yè)正越來(lái)越多地采用人工智能和自動(dòng)化。

對操作經(jīng)驗知識的自動(dòng)化需求推高了對高級智能應用的需求。企業(yè)缺乏內部數據科學(xué)技能仍然是采用AI的關(guān)鍵障礙。工業(yè)企業(yè)可以通過(guò)融合人工智能、數據科學(xué)、專(zhuān)用軟件以及領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識來(lái)應對這一挑戰——克服技能短缺，并部署針對行業(yè)的人工智能應用。

從工業(yè)AI中獲益

嵌入式AI應用使用戶(hù)能夠在整個(gè)工業(yè)資產(chǎn)生命周期內以更高的準確性、質(zhì)量、可靠性和可持續性來(lái)進(jìn)行特定領(lǐng)域的運營(yíng)。工業(yè)AI最大的好處是它能顯著(zhù)提高生產(chǎn)力和可持續性。配備嵌入式AI的新一代資產(chǎn)優(yōu)化解決方案可以克服資源障礙，大大降低企業(yè)招聘數據科學(xué)家的需求，并從中獲益。在這樣的經(jīng)濟中，效率和價(jià)值獲取是基石。例如，在供應鏈相對脆弱的情況下，工業(yè)企業(yè)不能冒出錯和機器故障的風(fēng)險，影響正常生產(chǎn)，這樣代價(jià)太大。

帶有機器學(xué)習（ML）和工業(yè)AI的預測性和規范性維護技術(shù)可以識別精確的故障模式，提前數周甚至數月預測設備性能下降，讓企業(yè)可以及時(shí)采取行動(dòng)，減少計劃外停機，以及安全和環(huán)境風(fēng)險。各公司正在實(shí)施考慮排放和資源使用的具體流程指標，并通過(guò)數字技術(shù)提高效率。國際能源署（IEA）發(fā)現，工業(yè)AI和數字化解決方案可以將工業(yè)運營(yíng)的能源效率提高30%。多維優(yōu)化、預測分析和其他數字化解決方案也有助于實(shí)現可持續發(fā)展目標。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)

AI和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）領(lǐng)先的技術(shù)專(zhuān)家Maciej Kranz認為，當這些技術(shù)與智能集成、互連和互通技術(shù)用于解決復雜的工業(yè)問(wèn)題，那么它們將會(huì )成為變革性的技術(shù)?？偟膩?lái)說(shuō)，它們就像工業(yè)數字化轉型的身體和大腦：IIoT是身體，按業(yè)務(wù)需求, 創(chuàng )造和傳輸來(lái)自各種來(lái)源的數據，而AI是大腦，將數據轉化為智能，以作出更明智的決策，為工業(yè)企業(yè)實(shí)現數字化未來(lái)。

這些技術(shù)力量的融合，催生了一個(gè)新的數字化解決方案類(lèi)別——人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT），其核心是釋放工業(yè)數據中隱藏的商業(yè)價(jià)值。該類(lèi)別描述了AI技術(shù)與IIoT的結合，以實(shí)現下一代工業(yè)AI基礎設施，使企業(yè)能夠更高效地運營(yíng)IIoT，實(shí)現無(wú)縫的人機工作流程，協(xié)調工業(yè)數據管理，并將原始數據快速轉化為有形的商業(yè)成果。

埃森哲的數據顯示，近69%的高管承認他們知道如何試點(diǎn)一個(gè)項目，但卻難以在整個(gè)企業(yè)中推廣其工業(yè)AI戰略。工業(yè)企業(yè)戰略需要從確定業(yè)務(wù)問(wèn)題、企業(yè)目標和戰略目標開(kāi)始。企業(yè)需要著(zhù)眼于業(yè)務(wù)成果，進(jìn)而普及AI應用，使技術(shù)具有價(jià)值和可操作性，以創(chuàng )造真正的商業(yè)價(jià)值。

向AIoT戰略擴展

市場(chǎng)劇烈波動(dòng)意味著(zhù)資本密集型行業(yè)必須以前所未有的方式更加敏捷地生存和發(fā)展。企業(yè)需要充分利用IT和OT的快速融合來(lái)獲益。數字化高管的崛起正在重塑工業(yè)企業(yè)的數字化轉型戰略。在制定整個(gè)企業(yè)的業(yè)務(wù)決策時(shí)，需要獲得行業(yè)分析和可操作的見(jiàn)解，這是一個(gè)至關(guān)重要且日益增長(cháng)的需求。企業(yè)需要關(guān)注戰略性的工業(yè)數據管理，使用人工智能支持的技術(shù)來(lái)釋放這些以前未被優(yōu)化或未被發(fā)現的工業(yè)數據集中的隱藏價(jià)值。

工業(yè)企業(yè)正在增加投資，通過(guò)部署契合目的的工業(yè)AI應用，將數據科學(xué)和人工智能與軟件和領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識有機相結合，降低采用AI的障礙。這是克服內部技能短缺的關(guān)鍵，還能大幅減少對數據科學(xué)家的需求。為了擴大規模，許多企業(yè)正在采取新的措施，以降低互操作性的復雜性，避免信息孤島，并向云就緒的基礎架構相協(xié)調，將傳統系統與下一代解決方案有機地連接起來(lái)。

以業(yè)務(wù)為先的AIoT生態(tài)系統

作為工業(yè)企業(yè)向自?xún)?yōu)化工廠(chǎng)推進(jìn)和加速的根本性基礎設施，Aspen AIoT也解決了當今工業(yè)企業(yè)面臨的挑戰。首先是數據集成和移動(dòng)性。由于缺乏可擴展的數據基礎設施來(lái)驅動(dòng)工業(yè)AI模型，目前60 - 73%的企業(yè)數據沒(méi)有得到有效利用。工業(yè)企業(yè)需要訪(fǎng)問(wèn)和充分利用整個(gè)企業(yè)的集成數據。一個(gè)云就緒的基礎設施能夠通過(guò)正確的工具、基礎構架和工作流程在A(yíng)I中進(jìn)行擴展，為整個(gè)解決方案生命周期中的工業(yè)AI提供動(dòng)力。這是一個(gè)關(guān)鍵的成功因素，使工業(yè)企業(yè)從零星的人工智能概念驗證發(fā)展到企業(yè)范圍的工業(yè)人工智能戰略。

其次，德勤最近關(guān)于企業(yè)AI現狀的文章強調，“為AI實(shí)現數據基礎設施現代化”是20%受訪(fǎng)企業(yè)通過(guò)AI提高競爭優(yōu)勢的首要原因。AIoT Hub為工業(yè)AI應用提供了一個(gè)云就緒、穩健和高度可擴展的基礎設施，可實(shí)現自?xún)?yōu)化工廠(chǎng)的愿景。第三，工業(yè)企業(yè)需要將實(shí)時(shí)數據轉化為更快、更智能、更有盈利潛力的業(yè)務(wù)決策。AIoT Hub支持訪(fǎng)問(wèn)實(shí)時(shí)數據、分析和企業(yè)范圍的工作流和治理。

最后，企業(yè)需要一個(gè)專(zhuān)門(mén)構建的、完全集成的AI環(huán)境，讓數據科學(xué)家與領(lǐng)域專(zhuān)家合作，在適合行業(yè)的算法和模型的驅動(dòng)下，加速將原始數據轉化為有針對性的AI/ML產(chǎn)品。AIoT Hub提供了一個(gè)用于特征工程、訓練、快速將ML模型轉化為產(chǎn)品以及支持版本升級和協(xié)作的嵌入式工作平臺?？缭娇蛻?hù)和合作伙伴的數據科學(xué)家和領(lǐng)域專(zhuān)家，被賦予了能力，能夠協(xié)作和構建自己的數據豐富的AI應用和模型。

事實(shí)上，在穩健的人工智能戰略的推動(dòng)下，2021年工業(yè)AI將成為主流。憑借其加速優(yōu)化投資回報率和推動(dòng)工業(yè)數字化轉型的能力，AIoT Hub獲得了商業(yè)智能集團頒發(fā)的“2021年人工智能獎”，這也進(jìn)一步提振了這種樂(lè )觀(guān)情緒。