企业数智化加速 借助人工智能技术来提升工厂效率
政策利好企业数智化融合,代表委员积极献言献策
站在“十四五”开局之年与全面开启第二个百年征程开局之年的历史交汇点,数字经济仍是国家发展大计的关键词之一。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要(草案)》指出,要促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,壮大经济发展新引擎。
政府工作报告在介绍“十四五”时期主要目标任务中也指出,要加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型,加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平,营造良好数字生态,建设数字中国。
从两份“顶层设计”文件可以看出政府对于数字产业经济发展重视程度,数字技术产业正迎来蓬勃发展新机遇、新窗口。对此,业界也对行业未来有着积极展望。北京市海淀区政协第十届委员会委员、人工智能企业旷视总裁付英波表示,未来的物理世界实现完全数字化后将大大提升效率,更好地服务于人,释放出人的价值。人工智能与物联网的融合,是十四五期间乃至未来十年的重大机遇,企业要将人工智能注入到传统物联网场景中,并不断沉淀与迭代,实现智能化。
无论是政策利好,还是业界展示出的信心和实践,在伊彤看来,在各方面共同努力下,数字经济助推经济发展质量变革、效率变革、动力变革,增强了我国经济创新力和竞争力。特别在抗击新冠肺炎疫情中,数字经济发挥了不可替代的积极作用,成为推动我国经济社会发展的新引擎。
除了伊彤,也有不少代表以此为主题建言,如全国人大代表、传化集团董事长徐冠巨认为,企业作为推动经济高质量发展的主体,生产制造端的数字化改革尤为重要,建议大力推进生产制造端的数字化改革;全国政协委员、中国工业互联网研究院院长徐晓兰则针对如何利用工业互联网平台推动中小企业数字化转型,从公共服务体系建设和核心技术标准体系建设等方面提出了建议。
企业数智化转型仍有诸多挑战,更需破局智慧
但在实际操作过程中,企业数智化转型还是面临着不少亟待解决的问题,包括数字化转型的战略意识不足、合作体系不成熟、AI算力不足等等。在伊彤看来,首先,传统企业数字化转型缺乏相关理念和实践经验,往往只局限于买硬件、上系统的局部优化,忽略了从企业战略的高度进行顶层设计,导致数字化建设方向不够明确,最终效果不佳。
其次,数字化转型既包括利用先进传感器、深度学习算法等对传统设备设施等基础硬件的智能化改造,也包括借助新型商业模式、互联网思维等对生产方式、产品设计到服务延伸等各个环节的创新再造,需要传统行业专家、传统专业设备厂商和新兴技术人才共同研发创新,构建互利共赢、开放合作的合作体系,从而实现新兴科技与传统产业的融合创新。但现在这一方面还缺少有力的引导,企业数字化转型的推进进程受到影响。
从技术层面来讲,传统企业的数字化转型需要部署实施大量的AI应用,这些应用的开发和运营离不开海量AI算力的支撑。但目前,AI算力成本高,企业需要在AI开发前期和部署AI应用时投入大量费用,影响了企业推进数字化转型的积极性,AI技术红利得不到充分发挥,企业数字化转型也难以在各行各业快速推广开来。
鼓励“先行先试”,带动产业链升级
对于应该如何推动企业数智化转型,伊彤认为可以多管齐下:
首先,加强城市大脑顶层设计和标准体系建设。政府层面,要通过人工智能技术优化智慧城市各层级、各系统之间的数据融合、信息共享和业务协同机制,推动各级政府在加强数据安全和隐私保护,推动数据确权、明确合法利用数据的前提下,打通数据孤岛。此外,要鼓励以更加开放的市场化模式,吸引AI创新型科技企业深度参与城市智慧化改造。
其次,伊彤建议,制定出台政策鼓励传统行业企业数智化转型,推动传统行业与创新型企业深度合作,共同探索AI数智化转型中国经验。同时,建议选择重点企业先行先试,树立企业数字化转型的标杆样板。聚焦业务需求迫切、信息化基础良好的领域,推动产业创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、产业体系生态化等数字业务发展,加速解决方案落地,遴选典型案例示范推广。定向支持智慧园区、智能管理与服务、智能产品与装备、智能供应链与物流等领域先行先试的行业用户。
对此,来自产业一线的付英波深有体会。在他看来,人工智能企业应该聚焦。例如涉及仓储、运输等重要环节的物流,它不仅关乎制造业等实体经济的升级,而且场景足够大,更可以看到人工智能+物流大有可为。付英波进一步以食品快消行业为例,该行业具有产品品种多、流程化程度高且复杂、生产批量大、运输和仓储成本高等特点,对于生产物流管理的精度要求高,需要整个工厂各个环节相互配合以实现降本增效。面对“高成本、大批量”的痛点,食品快消行业已经开始走上自动化、数字化、智能化的升级之路,并借助人工智能技术来提升工厂效率。
此外,伊彤呼吁重视AI算力基础设施建设,加速智能产业发展。加大AI技术算力设施建设布局,兼顾东中西部及东北地区协同发展。同时,加快升级改造效益差、能耗高的小散数据中心和废旧工业厂房,将其改造成人工智能算力基础设施,充分利用现有数据中心的能耗指标和土地资源,在减能减排的同时提升经济发展质量,为政企数智化转型提供良好的创新环境。
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