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分析师观点:面向集团型工业企业发展AI的几点参考建议

北京,2024年2月27日——

作为新质生产力的典型代表,AI正在加速促进各行业各业的智能化升级,AI应用为代表的智能化升级,也正是工业企业走向新型工业化的重要发展方向。在国家加强推动央国企发展人工智能的背景下,结合工业+AI多年研究,IDC自身应用AI以及行业赋能两个方面,为集团型工业企业发展人工智能提供几点参考建议。

对内:企业自身应用AI方面

1. 优先从视觉智能切入,逐步走向数据价值挖掘

AI在工业的研发、生产、供应链、经营管理等各个领域都有丰富的应用场景,并且其中很多都已经在众多的工业企业得到验证和复制推广。对于希望启动AI应用的工业企业而言,除了参考同行业的成功实践场景之外,从视觉智能类应用场景,如机器视觉质检、视频安全监控等出发,应用门槛较低,更容易快速见到成效,可以优先切入。在此基础上,数据智能类场景,如缺陷根因分析、工艺参数优化、设备预测性维护、智能设备控制能够发挥更大的业务价值提升,但门槛和难度也更高,可以逐步探索。

2. 合理统筹集团的平台建设和子公司的场景应用建设

集团型工业企业很多在集团和分子公司层面同时开展着AI的应用和建设工作,但从IDC实际调研交流情况来看,很多集团公司存在着集团和子公司建设没有很好实现同步的情况。一些企业集团层面更倾向于依托下属数科公司,建设集团级AI平台和开发能力,供分子公司应用。然而很多分子公司已经结合自身需求,建设了结合AI的具体业务应用,未能与集团的AI平台形成很好的协同。IDC建议,在开展AI建设时,集团与分子公司先就分子公司已经开展的应用场景、分子公司业务对平台的实际需求等问题进行充分的沟通后,再更好地规划AI应用。

3. 从细分场景出发探索大模型应用

大模型在工业等行业的应用路径,和大模型在文娱办公等消费者场景的应用有着较大的区别。直接建设行业级大模型对企业资金投入、数据和人才基础等各方面都有较高要求,适合拥有强技术能力数科公司的集团企业开展。更多企业可以考虑挑选部分细分类应用场景,围绕场景开展大模型的应用探索。

4. 审慎考虑自建AI全栈能力

一些集团企业由于旗下众多分子公司AI应用场景众多,如果每个场景都联合外部供应商合作,时间长,成本高,因此更倾向于组建团队,搭建平台,建设自己的全栈AI能力。然而面向场景的AI应用开发,不仅需要兼顾AI算法和业务机理的专家团队,还需要丰富的AI应用开发经验、充分的数据样本基础等多方面能力。个别场景小的提升却需要很强的算法能力,因此对数字化能力基础不足的企业而言挑战巨大。建议,自身有很强数据和算法人才基础的集团企业可以考虑自建,更多企业可以更经济的选择与一些有相关经验的服务商展开合作,从应用开始,逐步扩展自身的AI能力和团队。

对外:面向行业赋能方面

1. 加强脱敏数据集的构建和开放

工业企业积累了丰富的实际生产数据,但很多缺乏算法能力,具备较强算法能力的技术供应商很多则缺乏实际数据。过去受限于企业数据管理水平和数据安全管控要求,数据未能很好的从企业流向技术供应商应用。通过脱敏方式摆脱数据敏感性,在符合数据安全要求下,将企业的数据开放给有算法能力的外部,有助于外部帮助企业解决实际生产问题,帮助企业更快更好地实现业务价值提升。

2. 与供应商伙伴合作AI解决方案赋能行业

很多集团型工业企业在行业处于领军地位,在AI 应用方面也属于先行先试、标杆示范。在自身应用基础上,企业可以和供应商合作,将具备行业共性的应用场景整理成解决方案,并通过合理的利益划分模式,将解决方案输出赋能给行业内的其它企业,帮助全行业实现AI降本增效。

工业企业AI应用已经发展多年,IDC也跟踪研究了众多优秀供应商,其各自在AI+工业不同领域有着丰富的实践经验,可供希望开展AI应用的工业企业参考。这些供应商包括但不限于:阿里云、阿丘科技、百度智能云、创新奇智、第四范式、格创东智、华为云、寄云科技、卡奥斯、昆仑数据、浪潮工业互联网、朗坤智慧、美林数据、梅卡曼德、杉树科技、数之联、腾讯云、微亿智造、星环科技、雪浪云等(按照首字母拼音顺序排列)。

IDC欢迎广大工业企业、AI供应商在工业AI应用方面有任何问题或者建议,积极与我们交流,具体请联系IDC中国研究经理 (邮箱:ycui@idc.com)。

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