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第十二届全国政协常委、外事委员会主任、中国工程院原常务副院长潘云鹤以视频连线方式发表《企业智能化的五个关键》的主题发言
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| 潘云鹤：各位好，今天和各位一起来讨论企业智能化的问题，我讲话的题目是企业智能化的 五个关键，从中观宏观大概可以分这五个层次。对企业而言，最低的层次是生产智能化，高 一点层次是企业运作智能化，第三是双业务模式的智能化，第四是产品创新的智能化，第五 是供销创链智能化。 我们通过一些例子来看看。杭州兆丰是汽车轮毂轴承的龙头企业，2018年销售5亿，利税2.4 亿，企业效益非常高。这个企业很早就实现了智能化，企业生产的节奏很快，从过去的18秒 提高到15秒。它过去是以流程为核心的信息化，现在改为数据为中心的新兴工业互联网平 台，方式是进一步加大传感器，使得工业互联网和传感器形成一个大数据的基础，然后在大 数据中分析预测，然后使全企业的员工都来做协作，这样使得整个企业能够在大数据为基础 的平台上迅速进行数字化改革和智能化改革，他们也产生了不少新产品。比如说汽车的轮毂 中加上了传感器，这个卖出去以后就可以在远程监视产品情况，然后用这个情况来为顾客进 行新的服务。比如轮毂运行情况，企业就可以监测各汽车轮毂的情况。比如发现两个地方出 现了异常运转，比如在北方，汽车时速60公里，但是温度已经达到了156度，温度异常，然 后检查以后发现它行驶里程已经到了几十万公里，所以判断将会出现问题，就告诉司机你赶 紧到附近，有一个商店叫张家口美华汽贸店，你到那个地方去修，否则就会抛锚。这样不但 制造产品，还销售它的服务，沿着这个方向一定可以使它的产业进一步智能化。浙大AI所与 量知科技合作构建产业链智能平台，供应链、营销链、创新链，大家越来越知道这三个链很 重要。为什么呢？因为有人卡我们的脖子。一个产品大概几百零件和几千零件，而且每个零 件，每个部件下面还有几十个零件，而且在这个领域下还有几十种材料，也许同一个零件， 全世界有几十个企业在生产它，你怎么知道哪一个企业的哪一个部件最适合你？你用了它以 后，你的质量就可以提高？这些是很难掌握的，就是这样层次，进入第三层的话是非常困难 的，但是如果你掌握这个，就可以迅速使得你产品质量极大的提高，也许成本就会下降，也 许产业韧性就可以更加坚强，也不会卡脖子，对产业链进行智能化管理就变得很重要。 下一步要让企业智能化运行，非常重要的就是进行数字化改革。在数字化改革的基础上，获 得大数据，然后用人工智能处理这些大数据，这就是整个企业进行智能化发展的通常道路。 怎么用数字化进行智能化？我们提供了一个模型，大家可以理解这个情况的发展。企业数字 化向智能化发展一般是这几个步骤。第一是，感知对象与运行态势，你要产生大量的数据， 这些数据来自哪里呢？来自于传感器，来自于原来的数据库，来自于其他企业的认知，来自 于员工的手机、车辆、设备，你的工业互联网获得的信息，来自于电商、金融、海关、医 院。第二，这些数据要进行联通，我们的问题，我们自己产生的数据往往都联通不了，我们 信息化的软件和系统是这里买一个，那里买一个，最后的数据都是单独管理，现在数据要进 行打通，所以需要连通。连通以后这些数据就可以用统计的方法，我们可以发现很多关系。 然后这些关系往往就可以用技术显示出来，这些技术，企业的管理人员看了以后就可以用这 些数据进行调节。这样的情况，现在也有很多公司就建立一个驾驶仓，有了这些数据，有了 可视化显示，然后你这个企业管理人员就可以利用这个数据来管理调试企业。上面的步骤 1、2都是数字化改革的情况，你还要走第三步，就是要把数字变为知识表达，知识表达以后 就可以用机器识别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。第四步，在自动发现 问题的基础上可以提供解决方案，一个企业的产业链，一个企业的产品链和供应链，这个区 域怎么能够把企业产业链整理得更好，进行管理的优化，自动化是第四步。第五步，就是要 收集上述服务效果与态势，然后自动修改、闭环迭代。上面五个步骤实际上就是大数据+人 工智能的一般工作模型，我们刚刚讲五个步骤，12345，但是你也可以第四个步骤，也可以 第三第四步骤。第一步，第二步是大数据平台，就是建立以数据为基础的企业数字化改革， 如果只走第一、第二、第五步，那就要求大数据感知及时，要打通集成，要覆盖系统，要深 入基层，数据完善很重要。你如果能够做到第三步第四步，就开始进入智能化程度。所以我 们可以看到，企业要把人工智能做到，实际上一个企业的整体要把大数据做好。大数据做好 以后，然后第三步第四步加上去，你的人工智能也就起来了。数据是人工智能2.0工作的关 键，是它的粮食和能源，把数据做好了，人工智能就可以推动你这个企业更好进行发展。 我讲完了，谢谢各位。 主持人：云鹤院士提出数据是人工智能2.0的粮食和能源，人工智能2.0将引领经济创新的论 点，为我们知名了企业智能化的五个关键路径，让我们受益匪浅。 |
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