人工智能助力数字化转型

　　数字化的历程，从机械化到电动化，自动化，智能化。数字转型可以分成三个层次。一是数字化，以提升效率为目标的流程数字化；二是数字化转型，以满足客户需求为目标的业务数字化；三是数字化重塑，以客户体验为目标的业务创新和企业文化的数字化。

　　支撑企业数字化转型的技术

　　作为支撑企业数字转型的技术，人工智能处于其中，还有制造业，机器人，信息物理系统。工业上的IT技术，包括传感器，监控系统，MES执行系统，从工业运营技术来讲，我们可以说有材料、机器、方法、测量、维护、管理、建模。我们今天讲的人工智能和数字转型，这里的人工智能通常包括支撑应用大数据，云计算，移动互联网，物联网等新一代技术。首先是云，这里是CPS的模型，有各种各样的生产装备和传感器，CPS系统收集数据。到运营管理有生产、制造、销售、传播型的管理。上一级企业管理层有各种各样的，包括客户和销售的管理。再上一级可以理解成企业集团一级的，有云计算，大数据，人工智能。它实际上对应云计算的场景。数字化转型首先是数字，这个数字化不仅仅是某一个环节，应该是解决生产的全环节，而且我们认为它应该是闭环的，在中间利用了物联网，也利用了云计算和大数据的分析。

　　人工智能的各类应用

　　人工智能如果从应用规律来看，可以把他分成三个方面。第一个是感知，计算机视觉，音频处理。第二个是理解，自然语音处理和知识表达。第三个是行动，机器学习。这对应很多的应用，包括身份分析，认知机器人，数据可视化等。最终企业转型发挥的作用体现在四个方面，第一个是提升生产效率，第二个是降低运营成本，第三个是改造客户体验，第四个是促进技术创新。

　　从机器人到智能机器人。不是买一个机器人就可以在企业里工作，它有很多动作，需要编程给它编出来的，要事先进行训练。对于多关节工业机器人，同一个操作可以有多个不同的运动轨迹方案，利用AI技术通过比较可以以得出最优解。人工智能技术融入机器人后，程序指令不再由人下达，而是由机器人系统自主完成编程并执行。机器人不必每一个都需要大脑，很多时候可以把机器人的大脑放在云端，这样机器人是一个执行机构，能显著降低成本。

　　人工智能在设计仿真里会有很好的应用。比如说吉利汽车，每研发一款新车都需要做60次整车碰撞试验和数百次仿真试验，碰撞仿真时间长达30个小时。现在吉利汽车和中国云平台构建了1万核CPU的召集计算资源池，计算能力每秒是千万亿次，这个时候碰撞仿真时间由30个小时缩短到了10个小时。汽车研发人员下班前提交一个汽车模型，第二天上班就能拿到分析结果，大幅提升了新车的研发速度。在设计仿真上，人工智能是可以发挥很大的作用的。

　　在生产工艺优化里，人工智能也有很好的作用。苏州协鑫公司是做光伏切片的，它引进了阿里的工业大脑，通过分析整个生产线的大数据，通过互联网找出了上千个生产参数，通过人工智能分析，每年可以增加上亿利润。杭州中策公司是生产轮胎的，全球橡胶生产位列前三，每天从全球采购千吨量级的橡胶块，不同胶源产地、加工厂、批次等数千个复杂因子都会影响橡胶质量，引入阿里的ET工业大脑之后，提升混炼胶平均合格率3%—5%，年增千万元级的利润。人工智能个性化生产中的应用。

　　20世纪90年代末欧美的车企从订单到交付需要20天，但今天却增加到40天，为什么现在长一倍呢？因为现在的订单很多是个性化的，要满足个性化需求。在位于匈牙利的奥迪电动汽车生产车间，基于与SAP的合作，以自动加工岛替代传统流水线，通过大量的汽车零部件与无数工艺工序的组合生产不同车型，其中人工智能技术起到重要作用，协调所有的工序和零部件组合的几何级数据，同时满足效率与个性化需求，生产效率提升20%。一家瑞士的巧克力工厂，现在消费者在网上订购巧克力，一包巧克力可以有各种各样的味道，过去是不可能实现的。现在巧克力工厂经过数据分析以后通过智能分检系统，控制机器人进行分检包装，最后送到消费者手中，实现了批量的个性化生产。

　　在供应链和销售环节，人工智能也有很好的应用。蒙牛用分析工具进行实时管理，打通了蒙牛从奶源运输生产到销售的全流程。经过这样的数字化转型，蒙牛产品周转率提升很快，提升了30%—40%，库存明显下降，单据的流转效率提升了36%，客户满意度、促销费用的效率都在提升。中国有一家快递企业在仓库里使用机器人分检包裹，通过扫描条码，提升效率30%。人工智能还可以实现预防性的维护，比如说数字双胞胎。通过双胞胎实时的检测实际运行的正常状况，一旦发生异常，可以跟正常数据对比发现，可以根据网上的双胞胎来实现预防性的维护。GE在风电场建设之前，利用“数字风场”的数字环境来配置每个风机，通过分析每一个汽轮机被馈送到它的虚拟孪生体的数据，能够提升20%的效率。

　　人工智能在客服中心的应用。企业数字转型的一种趋势是使用客服机器人，到2019年底约有40%的大型企业将采用客服机器人来准确地判断客户的意图，或利用客服机器人帮助座席员工作更高效。日本的一个保险公司在2017年斥资170万美元引入IBM的人工智能系统代替34名白领，随后每年的维持费用约为12.8万美元，但未来每年能节约110万美元的开支，这意味着此项投资两年后即可收回成本。印度有一家大型的企业，采用能够识别语音的人工智能系统，生产效率提升，并且减少5%的员工，相当于8000人的工作岗位。

　　人工智能在企业管理的应用。华为的管理水平一直是企业的样板，但是华为自身也感觉到一些问题。华为有很多手机型号，原来每款手机操作系统的编译都是独立的团队，没有考虑手机之间代码复用，因此浪费了研发人员大量时间，影响了研发效率。华为每天都有交互业务，交互业务涉及的环节很多，有时候他的交互人员要前后打开20多个IT系统才能完成一项交付业务，流程复杂，而且交付还涉及到一些项目合作方，给对方造成很多麻烦，要花大量的人力和时间。后来华为采用了数字化转型，希望在未来三到五年实现数字化华为，实现在大平台支撑下的精准作战，要实时地、按需地、自组织地实现客户、消费者、合作伙伴、供应商、员工五个方位的落实体验，华为通过以此来改进企业的数字化管理。

　　人工智能需要与人协同工作

　　当然了，人工智能还需要跟人协同，人工智能深度学习的算法得出的结果，可能是知其然不知所以然，缺乏透明性，比如说医生没办法完全按照机器人给的结论做手术，所以对人工智能的结果要可解释。人工智能深度学习是通过神经网络的算法得来的，现在需要实施对神经网络的反向工程，反过来找出它是怎么得出这个结果的。另外机器学习着重于通过有限的数据流来了解环境，而人类能同时看不同的环境，群体学习是人与生俱来的交际本能，而机器、电脑是不具有这种属性的。人工智能不是万能的，人工智能没办法跟对方进行深层次交流，而且人工智能对于没有先例可寻的非连续性变化束手无策。

　　所以说数字化转型需要用人工智能，但更需要创造人与人工智能协同工作的环境。日本的研究所和牛津大学研究结果表明，不是所有岗位都可以用人工智能替代，技术上有49%的岗位可以被人工智能取代，一大半的岗位还需要人来做。所以企业数字化转型还需要企业管理人员来实现。

　　（本文根据邬贺铨院士在2018第十一届中国信息主管年会上的演讲整理而成，未经本人确认。）

　　中国工程院院士 邬贺铨

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