? ? ? 超過一半的工業＊＊＊認為AI能在五年內控制工廠、設備和機器等高價值資產。在一個由Longitude Research和西門子聯合完成的調查中，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的態度時，來自能源、制造業、重工業、基礎設施和交通運輸部門的500多名高層＊＊＊給出的回答展示了他們對工業企業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新產品線或拓展業務這樣的戰略項目上，那么，這里的AI究竟要有多好，你才會給它控制權呢？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？如果AI犯下的錯誤可能導致重大經濟損失甚至人身傷害，這會如何改變你的答案？

? ? ? 一項新的調查將這樣的情景擺到了來自能源、制造業、重工業、基礎設施和交通運輸部門的515名工業界高層＊＊＊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態度的研究的一部分。他們的回答展示了人們對工業企業中AI的未來的獨特見解。

重工業與“重”風險

? ? ? 在這些行業里，許多AI的應用旨在避免事故發生，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百萬美元的損失；壓力的輕微變化可能引發環境災難；而在其他數不清的場景中，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，AI系統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，AI能自主控制自己組織內部分高價值資產。

? ? ? ?為了讓AI承擔這些職責，工業?AI需要變得更加復雜、聰明，而這種進步通常是由全新的數據管理、生成、表示和共享方法所驅動的。例如：

·??上下文數據和模擬仿真：今天，我們看到?AI?已經應用在了以新方式創建和組織的數據集中，用來加深洞察和理解。相關例子包括知識圖譜和數字化雙胞胎。知識圖譜可以抓取不同數據集中各物體的含義以及它們之間的相互關系。數字化雙胞胎則是現實世界中系統、資產和流程的數字表征與模擬。

·??嵌入式AI和大局洞察：物聯網（IoT）和邊緣技術的發展讓越來越多的機器可以生成多樣的數據集。這些數據集可支持在云中或直接在生產現場實現更進一步的場景認知和實時洞察。

·??不停流動的數據：針對組織間數據共享的協議和技術不斷改進，這也可以支持AI模型的發展。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據。

背景決定含義

? ? ? ?以上述場景中的一個為例。使用工業知識圖譜，通過組合不同數據集來優化?AI?模型具有很大潛力。知識圖譜為人們正在分析的數據增加了背景。例如，人們可以在了解設計數據的情況下分析機器數據。設計數據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的故障情況、召回信息和預期檢查結果。知識圖譜可以讓人們更輕松地增加用于訓練?AI?模型的機器數據，添加有價值的背景信息。

? ? ? 調查還了解了＊＊＊們認為當下＊有用的各種背景數據是什么。71%?的人認為來自設備制造商的數據可以帶來很大或較小益處。其次是來自其他業務集團、地區或部門的內部數據（70%），來自供應商的數據（70%）和客戶正在使用的產品的性能數據（68%）。

? ? ? ?如果使用知識圖譜將不同類型的數據（如產品歷史、運行的性能表現和環境條件）匯集在一起，公司將能夠搭建一個可以驅動更優預測、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。它需要人們足夠信任AI，并交給它曾經只賦予人類的職責。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，調查要求受訪者設想一些如本文開始時提到的情景。例如，當決策會產生重大的財務后果時，56%的人選擇接受表現出色的AI模型的決定，而44%仍選擇相信經驗豐富的員工。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是在一個持續一年的試點項目中，這個AI模型的表現優于該組織中＊有經驗的員工。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，＊＊＊們期待它能助力帶來更少的網絡攻擊、更簡單的風險管理、更多的創新、更高的利潤和更安全的工作場所?？偟膩碚f，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AI道路上的所有挑戰。

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