視頻生成、語音交互等AI應用近年來持續(xù)火熱，在2024年已讓越來越多用戶得到高效便捷的體驗。更令業(yè)界矚目的是，2024年各傳統(tǒng)行業(yè)開始擁抱AI技術，將行業(yè)數(shù)據(jù)、計算模型賦予具備深度學習能力的AI，在工業(yè)生產(chǎn)領域開啟規(guī)模化應用的路徑。

部署持續(xù)加力

施耐德電氣集團董事長趙國華日前分析工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀時表示，工業(yè)企業(yè)需要在數(shù)字化智能化領域加大部署和應用力度，這是保證全球競爭力和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路。

近期推出AI新產(chǎn)品的AVEVA劍維軟件首席執(zhí)行官賀凱博認為，AI規(guī)模化應用的序幕已經(jīng)拉開，將為工業(yè)企業(yè)提供更廣泛更深入的智能服務，實現(xiàn)生產(chǎn)力提升。

相關機構預計，2025年全球工業(yè)數(shù)據(jù)將由2024年的147澤字節(jié)（zettabyte）顯著上升至175澤字節(jié)（zettabyte），而未來工業(yè)數(shù)字化轉型有望帶來75萬億美元的增長潛力，AI等技術的復合應用于數(shù)字化重要環(huán)節(jié)將使全球工業(yè)出現(xiàn)顯著加速轉型趨勢。

零一萬物首席執(zhí)行官李開復表示，以大模型技術為代表的AI技術將重塑各行各業(yè)的生產(chǎn)力格局，顛覆現(xiàn)有的企業(yè)組織結構和規(guī)模。但是目前大模型能力并未在 To B 應用上釋放出全面潛能，只有進入業(yè)務核心系統(tǒng)、快速輕量級大批量部署才能最大程度地為企業(yè)降本增效。

“今天在大模型領域內(nèi)，大部分To B項目都集中在私有化定制模型，如何能夠真正讓大模型進入客戶核心業(yè)務場景，形成一個大模型賦能下、標準化、可規(guī)模復制的應用產(chǎn)品是未來To B的一大挑戰(zhàn)。”零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰說。

收益逐漸擴大

隨著AI的應用和實踐已經(jīng)滲透進多個行業(yè)，具體規(guī)模和參與度是業(yè)界普遍關注焦點。2024年新發(fā)布基于AI新產(chǎn)品的劍維軟件產(chǎn)品線執(zhí)行副總裁庫斯托表示，在其接觸的大型煉油、石化、機械制造等工業(yè)領域，AI技術正通過長期積累的行業(yè)數(shù)據(jù)和運營參數(shù)不斷學習，協(xié)助人工提高設備的檢測和運行效率。

她認為，語言交互類AI的數(shù)據(jù)積累具有獨特優(yōu)勢，發(fā)展速度快于產(chǎn)業(yè)類的應用。但在被稱為AI應用元年的2024年，已經(jīng)逐步顯現(xiàn)加速和大規(guī)模應用的方向發(fā)展，未來隨著數(shù)據(jù)紅利和學習成果的釋放，AI參與生產(chǎn)的比重將大幅提升。

庫斯托表示，劍維較早就接觸AI的研發(fā)和應用，近年來細分行業(yè)的應用正在逐步加深。“未來在工業(yè)領域應用的關鍵是因地制宜，根據(jù)不同的企業(yè)和商業(yè)方案給予應用的客戶創(chuàng)造價值，達成其所需目標。今年我們發(fā)布了新的AI產(chǎn)品，顯示出我們大規(guī)模運用AI賦能客戶的決心。”

另外在�？宋鳡柲茉垂�司，其超過20%的能源供應都來自風能，通過部署PI System，其利用數(shù)據(jù)驅動工具將風力預測誤差減少三分之一以上，并在六年時間里實現(xiàn)了4500多萬美元的運營降本增效。”

難點問題依然突出

業(yè)內(nèi)人士表示，未來在能源效率、數(shù)據(jù)積累應用方面的問題限制了工業(yè)領域AI應用，需要各方提前布局加以解決。

面對豐富的制造業(yè)場景，AI解決方案廠商很難開發(fā)出一個唯一的解決方案。大模型加入后，工業(yè)AI應用已經(jīng)加深，但目前距離做出一個通用的工業(yè)大模型尚遠，要獲取足夠的數(shù)據(jù)也存在困難。

《日本經(jīng)濟新聞》評論員中山淳史撰文分析稱，個人數(shù)據(jù)僅占全世界數(shù)據(jù)量的一成左右，而盤活約九成的工業(yè)數(shù)據(jù)，或者BtoB（企業(yè)間）數(shù)據(jù)，包括企業(yè)之間的訂單及工廠運營情況、“IoT”（物聯(lián)網(wǎng)）等信息，此外還包括可再生能源和汽車行駛相關數(shù)據(jù)。

圍繞工業(yè)數(shù)據(jù)的爭奪戰(zhàn)今后將愈演愈烈。這些數(shù)據(jù)目前大多靜靜躺在各企業(yè)的自家系統(tǒng)或云上，尚未有平臺運營商對這些數(shù)據(jù)進行加工并為其賦予各種附加值。

如果企業(yè)間可以深化在數(shù)據(jù)方面的合作，那么經(jīng)營效率提高及技術創(chuàng)新將更加容易實現(xiàn)，“工業(yè)數(shù)據(jù)巨人”也有可能誕生。保護數(shù)據(jù)隱私和維護經(jīng)濟安全固然重要，但是企業(yè)意識到信息產(chǎn)生的價值，開始推進數(shù)據(jù)驅動型經(jīng)營，這樣一天的到來更加令人期待。

近日，咨詢公司Gartner在最新調查報告中發(fā)出警告，預計到2027年，40%的現(xiàn)有AI數(shù)據(jù)中心將因電力供應不足而面臨運營困境。報告稱，在處理和訓練大模型方面，AI所需的計算資源和能源消耗達到了前所未有的水平。

為滿足AI數(shù)據(jù)中心巨大能源需求，業(yè)界顯現(xiàn)出加力發(fā)展清潔能源的舉措。谷歌、微軟、亞馬遜和Meta等科技巨頭正在積極投資核能發(fā)電設施，相繼宣布將推動建設小型模塊化核反應堆（SMR）。另外，《自然》雜志網(wǎng)站最近報道顯示，地熱技術正處于廣泛商業(yè)成功的邊緣，包括Meta和谷歌在內(nèi)的幾家公司正在投資布局此領域。（記者閆磊）