數(shù)字化的歷程，從機械化到電動化，自動化，智能化。數(shù)字轉(zhuǎn)型可以分成三個層次。一是數(shù)字化，以提升效率為目標的流程數(shù)字化；二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以滿足客戶需求為目標的業(yè)務(wù)數(shù)字化；三是數(shù)字化重塑，以客戶體驗為目標的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和企業(yè)文化的數(shù)字化。

　　支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)

　　作為支撐企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的技術(shù)，人工智能處于其中，還有制造業(yè)，機器人，信息物理系統(tǒng)。工業(yè)上的IT技術(shù)，包括傳感器，監(jiān)控系統(tǒng)，MES執(zhí)行系統(tǒng)，從工業(yè)運營技術(shù)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(shù)字轉(zhuǎn)型，這里的人工智能通常包括支撐應(yīng)用大數(shù)據(jù)，云計算，移動互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)等新一代技術(shù)。首先是云，這里是CPS的模型，有各種各樣的生產(chǎn)裝備和傳感器，CPS系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)。到運營管理有生產(chǎn)、制造、銷售、傳播型的管理。上一級企業(yè)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(yè)集團一級的，有云計算，大數(shù)據(jù)，人工智能。它實際上對應(yīng)云計算的場景。數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先是數(shù)字，這個數(shù)字化不僅僅是某一個環(huán)節(jié)，應(yīng)該是解決生產(chǎn)的全環(huán)節(jié)，而且我們認為它應(yīng)該是閉環(huán)的，在中間利用了物聯(lián)網(wǎng)，也利用了云計算和大數(shù)據(jù)的分析。

　　人工智能的各類應(yīng)用

　　人工智能如果從應(yīng)用規(guī)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(xué)習(xí)。這對應(yīng)很多的應(yīng)用，包括身份分析，認知機器人，數(shù)據(jù)可視化等。最終企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)揮的作用體現(xiàn)在四個方面，第一個是提升生產(chǎn)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(shù)創(chuàng)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(yè)里工作，它有很多動作，需要編程給它編出來的，要事先進行訓(xùn)練。對于多關(guān)節(jié)工業(yè)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(shù)通過比較可以以得出最優(yōu)解。人工智能技術(shù)融入機器人后，程序指令不再由人下達，而是由機器人系統(tǒng)自主完成編程并執(zhí)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云端，這樣機器人是一個執(zhí)行機構(gòu)，能顯著降低成本。

　　人工智能在設(shè)計仿真里會有很好的應(yīng)用。比如說吉利汽車，每研發(fā)一款新車都需要做60次整車碰撞試驗和數(shù)百次仿真試驗，碰撞仿真時間長達30個小時?，F(xiàn)在吉利汽車和中國云平臺構(gòu)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(fā)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(jié)果，大幅提升了新車的研發(fā)速度。在設(shè)計仿真上，人工智能是可以發(fā)揮很大的作用的。

　　在生產(chǎn)工藝優(yōu)化里，人工智能也有很好的作用。蘇州協(xié)鑫公司是做光伏切片的，它引進了阿里的工業(yè)大腦，通過分析整個生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)找出了上千個生產(chǎn)參數(shù)，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(chǎn)輪胎的，全球橡膠生產(chǎn)位列前三，每天從全球采購千噸量級的橡膠塊，不同膠源產(chǎn)地、加工廠、批次等數(shù)千個復(fù)雜因子都會影響橡膠質(zhì)量，引入阿里的ET工業(yè)大腦之后，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(chǎn)中的應(yīng)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，為什么現(xiàn)在長一倍呢？因為現(xiàn)在的訂單很多是個性化的，要滿足個性化需求。在位于匈牙利的奧迪電動汽車生產(chǎn)車間，基于與SAP的合作，以自動加工島替代傳統(tǒng)流水線，通過大量的汽車零部件與無數(shù)工藝工序的組合生產(chǎn)不同車型，其中人工智能技術(shù)起到重要作用，協(xié)調(diào)所有的工序和零部件組合的幾何級數(shù)據(jù)，同時滿足效率與個性化需求，生產(chǎn)效率提升20%。一家瑞士的巧克力工廠，現(xiàn)在消費者在網(wǎng)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(xiàn)的?，F(xiàn)在巧克力工廠經(jīng)過數(shù)據(jù)分析以后通過智能分檢系統(tǒng)，控制機器人進行分檢包裝，最后送到消費者手中，實現(xiàn)了批量的個性化生產(chǎn)。

　　在供應(yīng)鏈和銷售環(huán)節(jié)，人工智能也有很好的應(yīng)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(chǎn)到銷售的全流程。經(jīng)過這樣的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，蒙牛產(chǎn)品周轉(zhuǎn)率提升很快，提升了30%—40%，庫存明顯下降，單據(jù)的流轉(zhuǎn)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(yè)在倉庫里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(xiàn)預(yù)防性的維護，比如說數(shù)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(fā)生異常，可以跟正常數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，可以根據(jù)網(wǎng)上的雙胞胎來實現(xiàn)預(yù)防性的維護。GE在風(fēng)電場建設(shè)之前，利用“數(shù)字風(fēng)場”的數(shù)字環(huán)境來配置每個風(fēng)機，通過分析每一個汽輪機被饋送到它的虛擬孿生體的數(shù)據(jù)，能夠提升20%的效率。

　　人工智能在客服中心的應(yīng)用。企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)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(yè)將采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(tǒng)代替34名白領(lǐng)，隨后每年的維持費用約為12.8萬美元，但未來每年能節(jié)約110萬美元的開支，這意味著此項投資兩年后即可收回成本。印度有一家大型的企業(yè)，采用能夠識別語音的人工智能系統(tǒng)，生產(chǎn)效率提升，并且減少5%的員工，相當于8000人的工作崗位。

　　人工智能在企業(yè)管理的應(yīng)用。華為的管理水平一直是企業(yè)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(tǒng)的編譯都是獨立的團隊，沒有考慮手機之間代碼復(fù)用，因此浪費了研發(fā)人員大量時間，影響了研發(fā)效率。華為每天都有交互業(yè)務(wù)，交互業(yè)務(wù)涉及的環(huán)節(jié)很多，有時候他的交互人員要前后打開20多個IT系統(tǒng)才能完成一項交付業(yè)務(wù)，流程復(fù)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。后來華為采用了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，希望在未來三到五年實現(xiàn)數(shù)字化華為，實現(xiàn)在大平臺支撐下的精準作戰(zhàn)，要實時地、按需地、自組織地實現(xiàn)客戶、消費者、合作伙伴、供應(yīng)商、員工五個方位的落實體驗，華為通過以此來改進企業(yè)的數(shù)字化管理。

　　人工智能需要與人協(xié)同工作

　　當然了，人工智能還需要跟人協(xié)同，人工智能深度學(xué)習(xí)的算法得出的結(jié)果，可能是知其然不知所以然，缺乏透明性，比如說醫(yī)生沒辦法完全按照機器人給的結(jié)論做手術(shù)，所以對人工智能的結(jié)果要可解釋。人工智能深度學(xué)習(xí)是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法得來的，現(xiàn)在需要實施對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向工程，反過來找出它是怎么得出這個結(jié)果的。另外機器學(xué)習(xí)著重于通過有限的數(shù)據(jù)流來了解環(huán)境，而人類能同時看不同的環(huán)境，群體學(xué)習(xí)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，而且人工智能對于沒有先例可尋的非連續(xù)性變化束手無策。

　　所以說數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要用人工智能，但更需要創(chuàng)造人與人工智能協(xié)同工作的環(huán)境。日本的研究所和牛津大學(xué)研究結(jié)果表明，不是所有崗位都可以用人工智能替代，技術(shù)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(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需要企業(yè)管理人員來實現(xiàn)。

　?。ū疚母鶕?jù)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(jīng)本人確認。）

　　中國工程院院士 鄔賀銓

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