點擊上方藍字關注“信息化時代”
數字化的歷程，從機械化到電動化，自動化，智能化。數字轉型可以分成三個層次。一是數字化，以提升效率為目標的流程數字化;二是數字化轉型，以滿足客戶需求為目標的業務數字化;三是數字化重塑，以客戶體驗為目標的業務創新和企業文化的數字化。
支撐企業數字化轉型的技術
作為支撐企業數字轉型的技術，人工智能處於其中，還有製造業，機器人，信息物理系統。工業上的IT技術，包括傳感器，監控系統，MES執行系統，從工業運營技術來講，我們可以說有材料、機器、方法、測量、維護、管理、建模。我們今天講的人工智能和數字轉型，這裡的人工智能通常包括支撐應用大數據，雲計算，移動互聯網，物聯網等新一代技術。首先是雲，這裡是CPS的模型，有各種各樣的生產裝備和傳感器，CPS系統收集數據。到運營管理有生產、製造、銷售、傳播型的管理。上一級企業管理層有各種各樣的，包括客戶和銷售的管理。再上一級可以理解成企業集團一級的，有云計算，大數據，人工智能。它實際上對應雲計算的場景。數字化轉型首先是數字，這個數字化不僅僅是某一個環節，應該是解決生產的全環節，而且我們認為它應該是閉環的，在中間利用了物聯網，也利用了雲計算和大數據的分析。
人工智能的各類應用
人工智能如果從應用規律來看，可以把他分成三個方面。第一個是感知，計算機視覺，音頻處理。第二個是理解，自然語音處理和知識表達。第三個是行動，機器學習。這對應很多的應用，包括身份分析，認知機器人，數據可視化等。最終企業轉型發揮的作用體現在四個方面，第一個是提升生產效率，第二個是降低運營成本，第三個是改造客戶體驗，第四個是促進技術創新。
從機器人到智能機器人。不是買一個機器人就可以在企業裡工作，它有很多動作，需要編程給它編出來的，要事先進行訓練。對於多關節工業機器人，同一個操作可以有多個不同的運動軌跡方案，利用AI技術通過比較可以以得出最優解。人工智能技術融入機器人後，程序指令不再由人下達，而是由機器人系統自主完成編程並執行。機器人不必每一個都需要大腦，很多時候可以把機器人的大腦放在雲端，這樣機器人是一個執行機構，能顯著降低成本。
人工智能在設計仿真裡會有很好的應用。比如說吉利汽車，每研發一款新車都需要做60次整車碰撞試驗和數百次仿真試驗，碰撞仿真時間長達30個小時。現在吉利汽車和中國雲平臺構建了1萬核CPU的召集計算資源池，計算能力每秒是千萬億次，這個時候碰撞仿真時間由30個小時縮短到了10個小時。汽車研發人員下班前提交一個汽車模型，第二天上班就能拿到分析結果，大幅提升了新車的研發速度。在設計仿真上，人工智能是可以發揮很大的作用的。
在生產工藝優化裡，人工智能也有很好的作用。蘇州協鑫公司是做光伏切片的，它引進了阿里的工業大腦，通過分析整個生產線的大數據，通過互聯網找出了上千個生產參數，通過人工智能分析，每年可以增加上億利潤。杭州中策公司是生產輪胎的，全球橡膠生產位列前三，每天從全球採購千噸量級的橡膠塊，不同膠源產地、加工廠、批次等數千個複雜因子都會影響橡膠質量，引入阿里的ET工業大腦之後，提升混煉膠平均合格率3%—5%，年增千萬元級的利潤。
人工智能個性化生產中的應用。20世紀90年代末歐美的車企從訂單到交付需要20天，但今天卻增加到40天，為什麼現在長一倍呢?因為現在的訂單很多是個性化的，要滿足個性化需求。在位於匈牙利的奧迪電動汽車生產車間，基於與SAP的合作，以自動加工島替代傳統流水線，通過大量的汽車零部件與無數工藝工序的組合生產不同車型，其中人工智能技術起到重要作用，協調所有的工序和零部件組合的幾何級數據，同時滿足效率與個性化需求，生產效率提升20%。一家瑞士的巧克力工廠，現在消費者在網上訂購巧克力，一包巧克力可以有各種各樣的味道，過去是不可能實現的。現在巧克力工廠經過數據分析以後通過智能分檢系統，控制機器人進行分檢包裝，最後送到消費者手中，實現了批量的個性化生產。
在供應鏈和銷售環節，人工智能也有很好的應用。蒙牛用分析工具進行實時管理，打通了蒙牛從奶源運輸生產到銷售的全流程。經過這樣的數字化轉型，蒙牛產品週轉率提升很快，提升了30%—40%，庫存明顯下降，單據的流轉效率提升了36%，客戶滿意度、促銷費用的效率都在提升。中國有一家快遞企業在倉庫裡使用機器人分檢包裹，通過掃描條碼，提升效率30%。
人工智能還可以實現預防性的維護，比如說數字雙胞胎。通過雙胞胎實時的檢測實際運行的正常狀況，一旦發生異常，可以跟正常數據對比發現，可以根據網上的雙胞胎來實現預防性的維護。GE在風電場建設之前，利用“數字風場”的數字環境來配置每個風機，通過分析每一個汽輪機被饋送到它的虛擬孿生體的數據，能夠提升20%的效率。
人工智能在客服中心的應用。企業數字轉型的一種趨勢是使用客服機器人，到2019年底約有40%的大型企業將採用客服機器人來準確地判斷客戶的意圖，或利用客服機器人幫助座席員工作更高效。日本的一個保險公司在2017年斥資170萬美元引入IBM的人工智能系統代替34名白領，隨後每年的維持費用約為12.8萬美元，但未來每年能節約110萬美元的開支，這意味著此項投資兩年後即可收回成本。印度有一家大型的企業，採用能夠識別語音的人工智能系統，生產效率提升，並且減少5%的員工，相當於8000人的工作崗位。
人工智能在企業管理的應用。華為的管理水平一直是企業的樣板，但是華為自身也感覺到一些問題。華為有很多手機型號，原來每款手機操作系統的編譯都是獨立的團隊，沒有考慮手機之間代碼複用，因此浪費了研發人員大量時間，影響了研發效率。華為每天都有交互業務，交互業務涉及的環節很多，有時候他的交互人員要前後打開20多個IT系統才能完成一項交付業務，流程複雜，而且交付還涉及到一些項目合作方，給對方造成很多麻煩，要花大量的人力和時間。後來華為採用了數字化轉型，希望在未來三到五年實現數字化華為，實現在大平臺支撐下的精準作戰，要實時地、按需地、自組織地實現客戶、消費者、合作伙伴、供應商、員工五個方位的落實體驗，華為通過以此來改進企業的數字化管理。
人工智能需要與人協同工作
當然了，人工智能還需要跟人協同，人工智能深度學習的算法得出的結果，可能是知其然不知所以然，缺乏透明性，比如說醫生沒辦法完全按照機器人給的結論做手術，所以對人工智能的結果要可解釋。人工智能深度學習是通過神經網絡的算法得來的，現在需要實施對神經網絡的反向工程，反過來找出它是怎麼得出這個結果的。
另外機器學習著重於通過有限的數據流來了解環境，而人類能同時看不同的環境，群體學習是人與生俱來的交際本能，而機器、電腦是不具有這種屬性的。人工智能不是萬能的，人工智能沒辦法跟對方進行深層次交流，而且人工智能對於沒有先例可尋的非連續性變化束手無策。
所以說數字化轉型需要用人工智能，但更需要創造人與人工智能協同工作的環境。日本的研究所和牛津大學研究結果表明，不是所有崗位都可以用人工智能替代，技術上有49%的崗位可以被人工智能取代，一大半的崗位還需要人來做。所以企業數字化轉型還需要企業管理人員來實現。
(本文根據鄔賀銓院士在2018第十一屆中國信息主管年會上的演講整理而成，未經本人確認。)
與您距離更近！
中國信息化週報（信息化時代）
官網：www.cio360.net
閱讀更多 中國信息化週報 的文章
