人工智能正迅速成为提升工业运营效率的基本要素，原因在于其可以帮助生产者减少多达20%的加工成本。但波士顿咨询（BCG）一项全球调查的受访者们表示，要想在工业运营中实现人工智能的愿景，单靠技术进步是不够的。
通过人工智能技术（AI），生产者可以提高效率、改善灵活性、加速流程，甚至可以实现运营的自我优化。BCG的分析发现，人工智能技术能够帮助生产者降低多达20%的加工成本，其中70%的成本削减得益于员工生产力的提升。
自然而然，全球各地、各行业的企业都在探索将人工智能用于企业运营的可能性。但人工智能究竟能否如预期般产生如此大的效益？一些高管对此依然持怀疑的态度。为了更好地了解机遇和挑战，BCG在2108年进行了调研，旨在评估企业在工业运营中采用人工智能的进展情况。
该项调查的参与者是来自全球千余家企业的高管、生产和技术管理者，涵盖广泛的生产行业，包括汽车、消费品、能源、工程产品、医疗、加工产业、交通物流以及高科技行业。受访者来自奥地利、加拿大、中国、法国、德国、印度、日本、墨西哥、波兰、新加坡、英国和美国。
BCG研究发现，中国、印度和新加坡的企业对近期在生产领域推行人工智能的雄心最大。在所调查的产业中，医疗和能源在短期内最热切；加工产业和工程产品则不那么积极。
参与调查的大多数企业声称，他们认为人工智能越来越重要。然而，其投资、规划和落实却与理想不符。尽管87%的受访者称自己有计划在未来3年内将人工智能用于生产，但只有28%制定了全面的实施路线图。其余72%的企业缺乏具体的计划；32%在测试选定的人工智能使用场景，27%只有初步的想法，13%没有优先考虑甚至没有考虑人工智能。
人工智能实施的不足反映出缺乏全局性规划，揭示了理想和现实之间的巨大差距。过去，只有50%的企业利用人工智能实现了自己的目标。如今只有16%的企业在多个厂区充分落实了一个以上的人工智能使用场景，在BCG的定义下，这种成就足以让他们成为早期采用者。研究所涉及的12个国家，早期采用者的比例在美国（25%）、中国（23%）和印度（19%）最高；在日本（11%）、新加坡（10%）和法国（10%）最低。德国企业中，只有15%是早期采用者。
美国企业的高人工智能采用率明显反映了该技术的普及范围较广。即便如此，中国在人工智能投资上已经超越美国，去年在全球针对人工智能初创公司的投资中占到了一半。同样是在2017年，中国发布了下一代人工智能开发计划，制定了3步走的发展战略，旨在到2030年在人工智能领域取得绝对优势；而与北京相邻的天津市政府也宣布将对人工智能产业投入50亿美元。其他新兴国家，比如印度，同样把人工智能应用视为保持自身生产行业国际竞争力的必要因素，并进行大力投资。相反，在一些发达国家，比如日本依然专注于过去曾帮助他们提高竞争力的传统杠杆（比如精益制造）。
在BCG研究关注的8个产业中，交通物流（21%）和汽车（20%）企业在早期采用者中所占的比例最高，工程产品（15%）和加工产业（13%）则相对落后。这些差异反映出各个产业的起点以及跟数字化的联系程度存在差异。汽车和高科技企业最为先进。其他产业还没有意识到，许多数字化策略多年来已成为产业价值链里不可分割的部分。
在生产运营的主要领域，不管是工厂内还是工厂外，使用人工智能提高效率的场景多种多样。37%的受访者认为人工智能在工厂运营领域是最重要的提高生产力的杠杆；25%认为是在质量领域，12%则选择物流领域。与这些发现相一致的是，企业认为人工智能最重要的使用场景是自我优化机器、质量缺陷检测和效率损失预测。
BCG的研究表明，4个驱动力对于在生产运营中成功推行人工智能至关重要，即战略和路线图、管控模式、人员能力和IT基础设施。为了给人工智能的实施提供方向和指导，企业需要制定一项明确的战略。高层管理者应该利用有组织的沟通途径，确保企业内部清楚地理解人工智能。要采用人工智能（一般而言，即数字化），企业所需的人才必须拥有过硬的编程、数据管理和分析能力。应用程序接口和网络规范提升了传统IT系统和机器设备的互操作性，这是成功推行人工智能的关键。
人工智能正成为提升运营效率的最重要的工具。但许多企业没能认识到，要想获得人工智能产生的效益，远不止技术投入那么简单。一个阐述清晰的战略是必备的启动因素，但即便这样也是不够的。企业必须配备合适的管控和支持基础设施，对员工进行重新配置和再培训。对人工智能应用还没有全局观的生产者应该迅速展开自我提升，这样才能追赶上早期采用者。（记者 秦志刚）
转自：国际商报
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