人工智能勃興，準(zhǔn)備不足仍為掣肘

　　人工智能正迅速成為提升工業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的基本要素，原因在于其可以幫助生產(chǎn)者減少多達(dá)20%的加工成本。但波士頓咨詢(xún)（BCG）一項(xiàng)全球調(diào)查的受訪者們表示，要想在工業(yè)運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)人工智能的愿景，單靠技術(shù)進(jìn)步是不夠的。

　　通過(guò)人工智能技術(shù)（AI），生產(chǎn)者可以提高效率、改善靈活性、加速流程，甚至可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)的自我優(yōu)化。BCG的分析發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)能夠幫助生產(chǎn)者降低多達(dá)20%的加工成本，其中70%的成本削減得益于員工生產(chǎn)力的提升。

　　自然而然，全球各地、各行業(yè)的企業(yè)都在探索將人工智能用于企業(yè)運(yùn)營(yíng)的可能性。但人工智能究竟能否如預(yù)期般產(chǎn)生如此大的效益？一些高管對(duì)此依然持懷疑的態(tài)度。為了更好地了解機(jī)遇和挑戰(zhàn)，BCG在2108年進(jìn)行了調(diào)研，旨在評(píng)估企業(yè)在工業(yè)運(yùn)營(yíng)中采用人工智能的進(jìn)展情況。

　　該項(xiàng)調(diào)查的參與者是來(lái)自全球千余家企業(yè)的高管、生產(chǎn)和技術(shù)管理者，涵蓋廣泛的生產(chǎn)行業(yè)，包括汽車(chē)、消費(fèi)品、能源、工程產(chǎn)品、醫(yī)療、加工產(chǎn)業(yè)、交通物流以及高科技行業(yè)。受訪者來(lái)自?shī)W地利、加拿大、中國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、印度、日本、墨西哥、波蘭、新加坡、英國(guó)和美國(guó)。

　　BCG研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)、印度和新加坡的企業(yè)對(duì)近期在生產(chǎn)領(lǐng)域推行人工智能的雄心最大。在所調(diào)查的產(chǎn)業(yè)中，醫(yī)療和能源在短期內(nèi)最熱切；加工產(chǎn)業(yè)和工程產(chǎn)品則不那么積極。

　　參與調(diào)查的大多數(shù)企業(yè)聲稱(chēng)，他們認(rèn)為人工智能越來(lái)越重要。然而，其投資、規(guī)劃和落實(shí)卻與理想不符。盡管87%的受訪者稱(chēng)自己有計(jì)劃在未來(lái)3年內(nèi)將人工智能用于生產(chǎn)，但只有28%制定了全面的實(shí)施路線圖。其余72%的企業(yè)缺乏具體的計(jì)劃；32%在測(cè)試選定的人工智能使用場(chǎng)景，27%只有初步的想法，13%沒(méi)有優(yōu)先考慮甚至沒(méi)有考慮人工智能。

　　人工智能實(shí)施的不足反映出缺乏全局性規(guī)劃，揭示了理想和現(xiàn)實(shí)之間的巨大差距。過(guò)去，只有50%的企業(yè)利用人工智能實(shí)現(xiàn)了自己的目標(biāo)。如今只有16%的企業(yè)在多個(gè)廠區(qū)充分落實(shí)了一個(gè)以上的人工智能使用場(chǎng)景，在BCG的定義下，這種成就足以讓他們成為早期采用者。研究所涉及的12個(gè)國(guó)家，早期采用者的比例在美國(guó)（25%）、中國(guó)（23%）和印度（19%）最高；在日本（11%）、新加坡（10%）和法國(guó)（10%）最低。德國(guó)企業(yè)中，只有15%是早期采用者。

　　美國(guó)企業(yè)的高人工智能采用率明顯反映了該技術(shù)的普及范圍較廣。即便如此，中國(guó)在人工智能投資上已經(jīng)超越美國(guó)，去年在全球針對(duì)人工智能初創(chuàng)公司的投資中占到了一半。同樣是在2017年，中國(guó)發(fā)布了下一代人工智能開(kāi)發(fā)計(jì)劃，制定了3步走的發(fā)展戰(zhàn)略，旨在到2030年在人工智能領(lǐng)域取得絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；而與北京相鄰的天津市政府也宣布將對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)投入50億美元。其他新興國(guó)家，比如印度，同樣把人工智能應(yīng)用視為保持自身生產(chǎn)行業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的必要因素，并進(jìn)行大力投資。相反，在一些發(fā)達(dá)國(guó)家，比如日本依然專(zhuān)注于過(guò)去曾幫助他們提高競(jìng)爭(zhēng)力的傳統(tǒng)杠桿（比如精益制造）。

　　在BCG研究關(guān)注的8個(gè)產(chǎn)業(yè)中，交通物流（21%）和汽車(chē)（20%）企業(yè)在早期采用者中所占的比例最高，工程產(chǎn)品（15%）和加工產(chǎn)業(yè)（13%）則相對(duì)落后。這些差異反映出各個(gè)產(chǎn)業(yè)的起點(diǎn)以及跟數(shù)字化的聯(lián)系程度存在差異。汽車(chē)和高科技企業(yè)最為先進(jìn)。其他產(chǎn)業(yè)還沒(méi)有意識(shí)到，許多數(shù)字化策略多年來(lái)已成為產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈里不可分割的部分。

　　在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的主要領(lǐng)域，不管是工廠內(nèi)還是工廠外，使用人工智能提高效率的場(chǎng)景多種多樣。37%的受訪者認(rèn)為人工智能在工廠運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域是最重要的提高生產(chǎn)力的杠桿；25%認(rèn)為是在質(zhì)量領(lǐng)域，12%則選擇物流領(lǐng)域。與這些發(fā)現(xiàn)相一致的是，企業(yè)認(rèn)為人工智能最重要的使用場(chǎng)景是自我優(yōu)化機(jī)器、質(zhì)量缺陷檢測(cè)和效率損失預(yù)測(cè)。

　　BCG的研究表明，4個(gè)驅(qū)動(dòng)力對(duì)于在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中成功推行人工智能至關(guān)重要，即戰(zhàn)略和路線圖、管控模式、人員能力和IT基礎(chǔ)設(shè)施。為了給人工智能的實(shí)施提供方向和指導(dǎo)，企業(yè)需要制定一項(xiàng)明確的戰(zhàn)略。高層管理者應(yīng)該利用有組織的溝通途徑，確保企業(yè)內(nèi)部清楚地理解人工智能。要采用人工智能（一般而言，即數(shù)字化），企業(yè)所需的人才必須擁有過(guò)硬的編程、數(shù)據(jù)管理和分析能力。應(yīng)用程序接口和網(wǎng)絡(luò)規(guī)范提升了傳統(tǒng)IT系統(tǒng)和機(jī)器設(shè)備的互操作性，這是成功推行人工智能的關(guān)鍵。

　　人工智能正成為提升運(yùn)營(yíng)效率的最重要的工具。但許多企業(yè)沒(méi)能認(rèn)識(shí)到，要想獲得人工智能產(chǎn)生的效益，遠(yuǎn)不止技術(shù)投入那么簡(jiǎn)單。一個(gè)闡述清晰的戰(zhàn)略是必備的啟動(dòng)因素，但即便這樣也是不夠的。企業(yè)必須配備合適的管控和支持基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)員工進(jìn)行重新配置和再培訓(xùn)。對(duì)人工智能應(yīng)用還沒(méi)有全局觀的生產(chǎn)者應(yīng)該迅速展開(kāi)自我提升，這樣才能追趕上早期采用者。（記者 秦志剛）

　　轉(zhuǎn)自：國(guó)際商報(bào)

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