近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)算力以及全球數(shù)據(jù)總量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)、算法研究快速迭代，人工智能已經(jīng)登上了科技革命的風(fēng)口。高德納（Gartner）咨詢公司最新發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線顯示，目前全球處于上升期或巔峰期的新興技術(shù)中，一半以上與人工智能有關(guān)。到2020年，人工智能預(yù)計(jì)將在全球產(chǎn)生約470億美元的總收入，成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技創(chuàng)新及社會(huì)變革的一大驅(qū)動(dòng)力。
隨著人工智能走出科幻的迷霧，成為切實(shí)改變世界的革新技術(shù)，工業(yè)4.0時(shí)代的企業(yè)也逐漸認(rèn)識(shí)到它對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的巨大價(jià)值。根據(jù)麥肯錫全球研究院預(yù)測(cè)，人工智能將為全球企業(yè)額外創(chuàng)造3.5萬(wàn)億~5.8萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，這一數(shù)字甚至超過(guò)了德國(guó)2018年的GDP總量。同樣人工智能遇上工業(yè)所能發(fā)揮的潛力讓人們浮想聯(lián)翩、趨之若鶩，工業(yè)人工智能也首次站在了工業(yè)舞臺(tái)的聚光燈下。工業(yè)人工智能的概念最初由美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)智能維護(hù)系統(tǒng)中心提出，它作為一種系統(tǒng)化的方法和規(guī)則，專注于開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證和部署各種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而形成具備可持續(xù)性能的工業(yè)應(yīng)用，重復(fù)、有效、可靠地解決工業(yè)問(wèn)題。不過(guò)，大多數(shù)企業(yè)仍對(duì)人工智能的商用前景和投資回報(bào)心存疑慮，工業(yè)人工智能的規(guī)?；瘧?yīng)用依然任重而道遠(yuǎn)。盡管如此，以全球“燈塔工廠”為代表的工業(yè)人工智能領(lǐng)軍者業(yè)已證明，人工智能將重塑產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、組織流程等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，打造具有顛覆潛力的創(chuàng)新業(yè)態(tài)，成為企業(yè)發(fā)起智能制造“攻堅(jiān)戰(zhàn)”的新引擎。如今，制造業(yè)智能化曙光初現(xiàn)，人工智能技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)方興未艾。企業(yè)必須思考自身如何“點(diǎn)亮”工業(yè)人工智能，才能在這場(chǎng)獨(dú)屬于“追光者”的競(jìng)賽中取得先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
先者為王：人工智能讓企業(yè)在經(jīng)營(yíng)競(jìng)爭(zhēng)中如虎添翼
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為企業(yè)創(chuàng)造了海量的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。然而，由于人腦的算力和思維范式存在上限，為傳統(tǒng)戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)工具的數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用能力加上了一個(gè)難以突破的閾值，企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造因此面臨瓶頸。人工智能作為一項(xiàng)“智慧”科學(xué)，其本質(zhì)就是研究如何使計(jì)算機(jī)具備類似人腦的學(xué)習(xí)、推理、思考和決策能力，并借助遠(yuǎn)超人腦的算力，為工業(yè)企業(yè)帶來(lái)一次端到端全價(jià)值鏈的智能化革命，具體包括：精準(zhǔn)投放、打造極致個(gè)性化旅程的智能化銷售；虛擬仿真和優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的智能化研發(fā)；從采購(gòu)到付款的“一站式”智能化采購(gòu)；實(shí)時(shí)透明、動(dòng)態(tài)決策的智能化供應(yīng)鏈；以高級(jí)分析驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力及質(zhì)量提升的智能化生產(chǎn)；機(jī)器人流程自動(dòng)化賦能的智能化后臺(tái)；基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的智能化售后。這些人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)用例在企業(yè)全價(jià)值流中不斷涌現(xiàn)，顯著提升了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)水平、財(cái)務(wù)表現(xiàn)及競(jìng)爭(zhēng)力（見(jiàn)圖1）。
首先，積極擁抱人工智能技術(shù)，有助于企業(yè)顯著提高生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)水平。根據(jù)麥肯錫的預(yù)測(cè)，僅在制造業(yè)和供應(yīng)鏈領(lǐng)域，人工智能引領(lǐng)的業(yè)務(wù)變革就將在未來(lái)額外創(chuàng)造近2萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在世界經(jīng)濟(jì)論壇評(píng)選的全球26家“燈塔工廠”中，人工智能應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了工廠產(chǎn)出平均提升7%~10%、生產(chǎn)效率增加4%~17%、產(chǎn)品質(zhì)量提升至少10%，并減少了至少50%的延遲交付和2%~4%的能源消耗。我們看到，在制造業(yè)全面優(yōu)化成本、效率、質(zhì)量和敏捷性的過(guò)程中，人工智能發(fā)揮了關(guān)鍵作用，成為繼自動(dòng)化和數(shù)字化技術(shù)之后，推動(dòng)企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型的全新杠桿。
更為重要的是，只要在人工智能領(lǐng)域先行一步，企業(yè)便能收獲“真金白銀”的財(cái)務(wù)收益。麥肯錫旗下的Analytics Quotient（AQ）數(shù)據(jù)庫(kù)分析發(fā)現(xiàn)，人工智能領(lǐng)軍企業(yè)相對(duì)于同類企業(yè)具有更強(qiáng)的收入和盈利創(chuàng)造能力（見(jiàn)圖2）。而麥肯錫全球研究院的預(yù)測(cè)模型表明，即使是先行者與跟隨者只是在決策時(shí)點(diǎn)上存在細(xì)微差異，從長(zhǎng)期來(lái)看也會(huì)演變成企業(yè)發(fā)展的巨大差距。
企業(yè)管理者必須認(rèn)識(shí)到人工智能對(duì)于企業(yè)戰(zhàn)略的重要意義。長(zhǎng)遠(yuǎn)看來(lái)，在這個(gè)問(wèn)題上猶豫不前，必將挫傷企業(yè)的經(jīng)營(yíng)競(jìng)爭(zhēng)力和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力。工業(yè)人工智能的賽道上不存在后來(lái)居上的奇跡——永遠(yuǎn)是先行者獲勝，亦步亦趨者茍活，落后者則被無(wú)情淘汰（見(jiàn)圖3）。
燈塔引路：工業(yè)人工智能領(lǐng)域的頂尖先行者在做什么
盡管人工智能對(duì)于企業(yè)潛力巨大，但在工業(yè)領(lǐng)域的試驗(yàn)和規(guī)?；渴鸪潭热匀缓艿??？v觀全球制造業(yè)，規(guī)?；瘜?shí)施工業(yè)4.0技術(shù)的企業(yè)尚不足3%；而在這些企業(yè)當(dāng)中，也僅有約25%的企業(yè)剛剛開(kāi)始落地工業(yè)人工智能；其中又有不足10%的企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)了一項(xiàng)或多項(xiàng)工業(yè)人工智能的成熟應(yīng)用。由此觀之，真正踏上工業(yè)人工智能舞臺(tái)的企業(yè)還不足百分之一，工業(yè)人工智能真正發(fā)揮的影響還不足潛力的千分之一。
燈塔的光芒可以刺破暗夜，引導(dǎo)航船穿過(guò)洶涌的大洋——這1%的先行者就是工業(yè)人工智能的燈塔，為更多企業(yè)提供了人工智能應(yīng)用的優(yōu)秀示范。通過(guò)解讀世界經(jīng)濟(jì)論壇全球“燈塔工廠”的32個(gè)人工智能用例，我們發(fā)現(xiàn)：
成本和用戶是企業(yè)部署工業(yè)人工智能的兩大動(dòng)因
隨著勞動(dòng)力群體老齡化加劇、工資成本和離職率不斷攀升，制造業(yè)企業(yè)感受到了前所未有的人力成本壓力。與此同時(shí)，精益管理和數(shù)字化杠桿的潛力逐漸開(kāi)發(fā)殆盡，工廠很難找到繼續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)成本的方法。但機(jī)器智能可以提升工人的勞動(dòng)效率，大數(shù)據(jù)分析輔助決策能夠提升投入產(chǎn)出比的效率，因此，人工智能成為開(kāi)啟制造成本優(yōu)化新階段的鑰匙。
對(duì)優(yōu)化用戶服務(wù)的追求，則是制造業(yè)把目光轉(zhuǎn)向人工智能的另一核心動(dòng)因。隨著市場(chǎng)對(duì)用戶體驗(yàn)的要求越來(lái)越高，生產(chǎn)商亟須向小批次、多品類、高質(zhì)量、快周轉(zhuǎn)的大規(guī)模、定制化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型。如何為用戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品旅程？如何在大規(guī)模定制的條件下提升產(chǎn)品質(zhì)量？如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)需求、迅速交付？傳統(tǒng)的自動(dòng)化設(shè)備和簡(jiǎn)單的數(shù)字化改造無(wú)法徹底解決這些問(wèn)題。生產(chǎn)者需要一條以用戶價(jià)值為中心的智能化生產(chǎn)線，才能為用戶創(chuàng)造端到端的極致定制體驗(yàn)。
高級(jí)分析和機(jī)器視覺(jué)是工業(yè)人工智能領(lǐng)域的兩大主流應(yīng)用
在工業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的高級(jí)分析是普及較早的一項(xiàng)人工智能應(yīng)用。該技術(shù)通過(guò)預(yù)測(cè)技術(shù)和最優(yōu)化模型，助力生產(chǎn)效率、能源效率和產(chǎn)品質(zhì)量獲得進(jìn)一步提升。在浦項(xiàng)鋼鐵集團(tuán)的浦項(xiàng)工廠，基于深度學(xué)習(xí)的爐溫控制模型能夠自動(dòng)預(yù)測(cè)高爐溫度，實(shí)現(xiàn)過(guò)程參數(shù)優(yōu)化值的人工智能推薦，推動(dòng)高爐產(chǎn)出增加4%，綜合能耗降低0.7%；在拜耳制藥的加巴納特工廠，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)在線分析設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)，智能分析和預(yù)測(cè)設(shè)備故障根因并自動(dòng)提出行動(dòng)建議，將關(guān)鍵設(shè)備的綜合效率（OEE）提升了50%；博世無(wú)錫工廠以高級(jí)分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)刀具全生命周期的最優(yōu)化，根據(jù)性能根因分析調(diào)整操作方式，并結(jié)合設(shè)備效率和更換成本優(yōu)化換模規(guī)則，將刀具庫(kù)存降至10%以下；富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司在深圳工廠部署了集成工業(yè)大數(shù)據(jù)的中央決策云平臺(tái)，并通過(guò)全局規(guī)劃和智能應(yīng)用將無(wú)人運(yùn)營(yíng)的“關(guān)燈工廠”變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，從而節(jié)省了88%的人力，并且提升了30%的生產(chǎn)效率。
機(jī)器視覺(jué)是工業(yè)人工智能的另一項(xiàng)主流應(yīng)用。該技術(shù)通過(guò)解析非結(jié)構(gòu)性圖像數(shù)據(jù)來(lái)提供洞見(jiàn)，在質(zhì)量過(guò)程控制和檢驗(yàn)方面效果卓著。在塔塔鋼鐵集團(tuán)（TATA Group）的艾默伊登(Ijmuiden) 工廠，集團(tuán)旗下的分析卓越中心自行研發(fā)的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用能夠快速識(shí)別帶鋼表面缺陷，確保有質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)品不流入市場(chǎng)，由此將該問(wèn)題帶來(lái)的質(zhì)量成本損失降低了50%；在丹佛斯集團(tuán)(Danfoss) 的天津工廠，以三維機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為內(nèi)核的在線質(zhì)量控制系統(tǒng)可對(duì)壓縮機(jī)油面位置進(jìn)行精確監(jiān)控，以保證此類問(wèn)題客戶“零投訴”；在Ar?elik A.?. 公司的格艾什提工廠，機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)了線上操作質(zhì)量的全自動(dòng)控制，將單品間接人力成本降低了17%。
除此以外，這些“燈塔工廠”也在積極探索自然語(yǔ)言處理、先進(jìn)機(jī)器人、流程自動(dòng)化、智能云等其他人工智能技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用，以期在不同行業(yè)的豐富場(chǎng)景中進(jìn)一步釋放工業(yè)人工智能的價(jià)值潛力。
破譯密碼：“AI+X”五大賦能要素，點(diǎn)亮工業(yè)人工智能
如何點(diǎn)亮工業(yè)人工智能？無(wú)數(shù)看到了人工智能的商用前景卻因落地實(shí)施的潛在挑戰(zhàn)而逡巡不前的企業(yè)，都渴望破譯工業(yè)人工智能的通關(guān)密碼。然而，大多數(shù)企業(yè)卻落入了“人工智能技術(shù)陷阱”——過(guò)分強(qiáng)調(diào)技術(shù)本身，卻忽視了其他關(guān)鍵賦能要素，導(dǎo)致工業(yè)人工智能技術(shù)難以規(guī)?；涞?。事實(shí)上，部署工業(yè)人工智能是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，企業(yè)必須在價(jià)值、數(shù)據(jù)、人才、文化和生態(tài)五大賦能要素上勤練內(nèi)功。在此，讓我們把目光聚焦于國(guó)內(nèi)某先進(jìn)電子制造企業(yè)富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“工業(yè)富聯(lián)”），了解它積極推進(jìn)“AI+X”五大賦能要素協(xié)同發(fā)展、擁抱工業(yè)人工智能的故事（見(jiàn)圖4）。
AI+ 價(jià)值：以企業(yè)價(jià)值為導(dǎo)向，規(guī)劃人工智能戰(zhàn)略
企業(yè)制定人工智能戰(zhàn)略的前提，是對(duì)其工業(yè)人工智能的價(jià)值取向形成清晰認(rèn)識(shí)。富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在人工智能領(lǐng)域起步之初，也曾嘗試過(guò)開(kāi)發(fā)前幾年紅透半邊天的跨行業(yè)、跨價(jià)值鏈橫向整合的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。但由于進(jìn)度緩慢、回報(bào)不清晰，富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)很快意識(shí)到專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的重要性。比起模型和算法，工業(yè)經(jīng)驗(yàn)和場(chǎng)域驗(yàn)證才是決定應(yīng)用工業(yè)軟件產(chǎn)品影響的關(guān)鍵證據(jù)。于是，工業(yè)富聯(lián)最高層重新思考并明確了自身部署工業(yè)人工智能的價(jià)值取向：立足優(yōu)勢(shì)行業(yè)、注重行業(yè)價(jià)值。
此后，工業(yè)富聯(lián)從深耕多年的電子制造行業(yè)出發(fā)，制定了以“VaaS”（Value-as-a-Service，價(jià)值即服務(wù)）為導(dǎo)向的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略：針對(duì)電子制造行業(yè)的價(jià)值痛點(diǎn)，研發(fā)智能管理、智能排配、智能監(jiān)控、智能分析、機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)、智能調(diào)試等一系列智能技術(shù)應(yīng)用， 以價(jià)值創(chuàng)造作為工業(yè)軟件開(kāi)發(fā)的初心，以價(jià)值實(shí)現(xiàn)作為工業(yè)軟件產(chǎn)品的始終。基于這種價(jià)值導(dǎo)向的戰(zhàn)略定位，工業(yè)富聯(lián)很快便找到了工業(yè)人工智能的發(fā)力點(diǎn)，在垂直整合市場(chǎng)的賽道上跑得有聲有色。
AI+ 數(shù)據(jù)：搭建從數(shù)據(jù)到洞見(jiàn)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)
工業(yè)人工智能在把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智慧洞見(jiàn)的過(guò)程中，離不開(kāi)強(qiáng)大而可擴(kuò)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)作為保障。工業(yè)富聯(lián)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)分為設(shè)備層、車間層和企業(yè)層，在數(shù)據(jù)采集、傳輸、管理、分析、應(yīng)用等各個(gè)階段針對(duì)每一層級(jí)詳細(xì)設(shè)計(jì)了架構(gòu)需求：明確全面、精確、統(tǒng)一且兼容的數(shù)據(jù)采集；確保靈活而安全的數(shù)據(jù)傳輸和交互；建立安全、穩(wěn)定、高速、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)；強(qiáng)化可視化和先進(jìn)分析能力；打造以用戶為核心的敏捷開(kāi)發(fā)環(huán)境。如果說(shuō)人工智能是企業(yè)的大腦，那么工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)就是支撐大腦思考的神經(jīng)元群。正是通過(guò)完備的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，工業(yè)富聯(lián)才得以充分驅(qū)動(dòng)并釋放來(lái)自數(shù)以萬(wàn)計(jì)的機(jī)器人、傳感器和關(guān)鍵設(shè)備的巨大數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)工業(yè)人工智能應(yīng)用的快速孵化和規(guī)模推進(jìn)。
AI+ 人才：工匠、器匠、智匠，一個(gè)都不能少
推動(dòng)工業(yè)人工智能，僅僅依靠數(shù)據(jù)科學(xué)家的力量顯然是不夠的。工業(yè)富聯(lián)在探索人工智能落地的征程中領(lǐng)悟到，只有打造一個(gè)融合了運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）、信息技術(shù)（IT）和分析技術(shù)（AT）等各領(lǐng)域人才的跨職能敏捷作戰(zhàn)團(tuán)隊(duì)，才能有效賦力人工智能項(xiàng)目的迭代開(kāi)發(fā)。其中，OT專家是團(tuán)隊(duì)中的“工匠”，主要負(fù)責(zé)描述業(yè)務(wù)。
他們憑借豐富的生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)確判斷業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和用戶需求，在精益改善和流程優(yōu)化方面發(fā)揮重要作用。IT專家是團(tuán)隊(duì)中的“器匠”，主要負(fù)責(zé)整合數(shù)據(jù)。他們懂得如何快速采集、清洗并整合數(shù)據(jù)，包括跨部門(mén)、跨地區(qū)的系統(tǒng)、設(shè)備、人員和第三方數(shù)據(jù)，為人工智能提供全面、高時(shí)效性的數(shù)據(jù)土壤。AT專家則是團(tuán)隊(duì)的“智匠”，主要負(fù)責(zé)生成洞見(jiàn)。由他們來(lái)執(zhí)行算法策略設(shè)計(jì)和模型開(kāi)發(fā)，在大數(shù)據(jù)的海洋中捕獲具有業(yè)務(wù)意義的洞見(jiàn)信息。與此同時(shí)，三類人員彼此間的合作和反饋也必不可少。
在工業(yè)富聯(lián)，OT人員的業(yè)務(wù)需求決定了IT人員的數(shù)據(jù)清單；IT人員的數(shù)據(jù)質(zhì)量將顯著影響AT人員的分析效果；而AT人員的模型驗(yàn)證和調(diào)校也需要OT人員的經(jīng)驗(yàn)輸入。工業(yè)富聯(lián)的成功經(jīng)驗(yàn)表明，為了推動(dòng)工業(yè)人工智能成功落地，工匠、器匠、智匠，一個(gè)都不能少。
AI+ 文化：講好故事，自上而下推動(dòng)全員理念變革
作為領(lǐng)導(dǎo)整個(gè)集團(tuán)向人工智能全面轉(zhuǎn)型的頂層力量，工業(yè)富聯(lián)的管理者深知，只有自上而下講述堅(jiān)定不移、振奮人心的轉(zhuǎn)型故事，才能推動(dòng)全員持續(xù)的文化變革，將工業(yè)人工智能真正烙刻于企業(yè)的血脈之中。具體而言，工業(yè)富聯(lián)從公司愿景、組織架構(gòu)和文化建設(shè)三個(gè)方面，講述了一個(gè)精彩的“工業(yè)人工智能”故事。
首先是公司愿景。在談到工業(yè)富聯(lián)未來(lái)將走向何方時(shí)，其掌舵人不止一次明確表示：“我們要做一家智能制造和大數(shù)據(jù)公司！”AI、工業(yè)智慧和大數(shù)據(jù)也是他在各種場(chǎng)合頻頻提到的三個(gè)詞。從傳統(tǒng)的外包電子制造到創(chuàng)新的智能制造，工業(yè)富聯(lián)對(duì)工業(yè)人工智能的赤誠(chéng)之心始終未改。
其次是組織架構(gòu)。工業(yè)富聯(lián)在旗下單獨(dú)設(shè)立了一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)子公司，專門(mén)負(fù)責(zé)集團(tuán)的智能制造以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究和業(yè)務(wù)拓展。該子公司的負(fù)責(zé)人位列集團(tuán)董事會(huì)，昭示了集團(tuán)上下對(duì)于工業(yè)人工智能的重視。
最后是文化建設(shè)。在工業(yè)富聯(lián)偌大的工業(yè)園內(nèi)，建于多年前的“IE（工業(yè)工程）學(xué)院”舊貌換新顏，變成了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院”，這使每一個(gè)員工都意識(shí)到，集團(tuán)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心勢(shì)不可擋。同時(shí)，工業(yè)富聯(lián)還專門(mén)成立了一個(gè)“燈塔學(xué)院”，致力于培養(yǎng)工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能人才，通過(guò)理念宣貫和實(shí)踐訓(xùn)練，鼓勵(lì)每一位員工為推動(dòng)企業(yè)向工業(yè)人工智能前進(jìn)而提升自我，攜手成為照亮未來(lái)制造業(yè)的曙光。
AI+ 生態(tài)：創(chuàng)造并引領(lǐng)獨(dú)屬于自己的人工智能“朋友圈”
企業(yè)的人工智能之路并非閉門(mén)造車的孤獨(dú)之旅，而是結(jié)交良朋益友的共創(chuàng)共贏。工業(yè)富聯(lián)的人工智能“朋友圈”兼具深度、廣度與靈活度。在深度上，工業(yè)富聯(lián)縱貫工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，從工業(yè)應(yīng)用、功能平臺(tái)、系統(tǒng)整合、智慧產(chǎn)品到關(guān)鍵零部件，在各技術(shù)堆棧中儲(chǔ)備了豐富的技術(shù)伙伴資源，確保逾千應(yīng)用和數(shù)十萬(wàn)臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠穩(wěn)定服務(wù)各類型用戶。在廣度上，工業(yè)富聯(lián)積極籌劃“政產(chǎn)學(xué)研用”的深度融合，一方面協(xié)助區(qū)域工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，另一方面通過(guò)聯(lián)合國(guó)內(nèi)外高校和研究所進(jìn)行人工智能的研究和試點(diǎn)，以期在技術(shù)供應(yīng)生態(tài)圈之外形成更加廣泛的工業(yè)人工智能合作環(huán)境。在靈活度上，無(wú)論行業(yè)專家、互聯(lián)網(wǎng)新貴還是初創(chuàng)先鋒，都可以成為工業(yè)富聯(lián)歡迎的“AI之友”，工業(yè)富聯(lián)也在積極運(yùn)用戰(zhàn)略合作、投資和并購(gòu)等多種方式拓展人工智能“朋友圈”。先做到技術(shù)生態(tài)縱向整合，繼而推進(jìn)“政產(chǎn)學(xué)研用”全盤(pán)融合——工業(yè)富聯(lián)打造的極具品牌領(lǐng)導(dǎo)力的人工智能“朋友圈”，成為它持續(xù)保持工業(yè)人工智能競(jìng)爭(zhēng)力的重要保障。
縱觀全球，涉足工業(yè)人工智能領(lǐng)域的企業(yè)早已證明了這種技術(shù)的獨(dú)特價(jià)值。人工智能技術(shù)在改善企業(yè)的生產(chǎn)力、效率、質(zhì)量和成本等方面具備巨大潛力，無(wú)疑將成為賦能未來(lái)制造業(yè)的全新引擎。不過(guò)，企業(yè)的人工智能轉(zhuǎn)型之旅任重道遠(yuǎn)。率先覺(jué)醒的企業(yè)必須堅(jiān)定信念、勤練內(nèi)功、即刻出發(fā)，在工業(yè)人工智能領(lǐng)域開(kāi)疆拓土，力求將自己變成閃耀未來(lái)智能制造之光的燈塔。
