制造业人工智能应用现状及发展趋势研究

2020-06-15 11:08:33
工业4点0
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文章摘要: 随着企业数字化和智能化转型的持续深入以及新基建的加快布局,依托人工智能、5G、大数据以及工业互联网等新一代信息技术,制造企业正在加速工业智能化的实践步伐。

当下,人类正在进入“多云”和“智能”的时代。对企业而言,其主要表现在不断推进的“业务上云”和“工业智能化”。

为应对快速变化的市场需求及极速推进的产业模式创新,企业需要更高效、灵活、可靠的IT基础架构来支撑业务快速调整,业务上云已经成为企业实现这一目标的主要途径。通过将业务迁移到云平台,不仅可以省掉繁琐的IT规划、采购及部署实施流程,还可以节省IT管理运维成本投入,云平台提供的几乎无限算力能灵活满足企业对IT资源的弹性伸缩需求。

然而,由于企业普遍存在上云经验不足的问题,在企业内部已经广泛存在公有云、私有云等各种云应用共存的情况,由于平台服务商所涉及的技术架构各不相同,不同云平台之间难以实现跨云整合,导致企业内部正在形成新的“云孤岛”。

与此同时,随着企业数字化和智能化转型的持续深入以及新基建的加快布局,依托人工智能、5G、大数据以及工业互联网等新一代信息技术,制造企业正在加速工业智能化的实践步伐。但这一过程仍然面临着诸多问题,这其中两大核心问题是:

第一,如何整合多云环境中的零散数据,实现数据的统一管理。第二,如何更好地将AI的“智慧”和云平台的“算力”进行融合,更成为企业构建智能化工业场景的重中之重。如果将智能化比作一个人,那么,“数据”就是血液,“AI”是大脑,而“云平台”就是心脏。三者缺一不可。

2020年5月,e-works针对制造企业在云、数据以及人工智能三个方面的应用及战略进行了深度调查。样本覆盖全国范围内不同行业、不同规模的制造企业,调查问卷为单选,人群覆盖与企业信息化相关的负责人,可确保回收问卷信息的准确。

调查显示,目前绝大部分企业仍然选择将核心业务数据存储在本地,而且数据存储在多个互不关联的物理存储系统中,本地与云平台数据也存在数据断层。对于数据的管理,企业目标是整合本地和云平台数据打造统一的数据湖。其中24%的企业正在探索本地业务系统与云平台的集成,21%的企业正在努力整合所有数据。13%的企业希望构建统一的数据湖,以便获得综合治理能力。

在针对人工智能应用现状及战略的调查显示,41%的企业表示不开发自主AI程序,而是使用成熟的应用套件。49%的企业致力于构建或使用开源ML和AI新应用程序,自主开发和直接购买的比例接近1:1。但从AI实施战略看,74%的企业表示尚未制定或启动AI战略,只有8%的企业表示在执行成熟的AI战略,结合来看,虽然企业AI应用比例较高,但仍然缺乏整体的AI推进战略。

针对AI应用中最关键的数据问题,46%的企业表示尚未将数据和应用程序整合到公共或私有云上的统一平台。39%的企业仍然处于混合云融合的阶段。只有15%的企业表示已经完成云平台的融合。在云战略推进上,68%的企业选择混合云作为主要的应用模式,22%的企业选择单一的公有云服务商,而10%的企业选择多个公有云服务商。从这点看,混合云仍然是企业云战略推进的主要方向。

随着人口红利的消退,人力成本的不断攀升,以及用户个性化需求快速增长对企业生产柔性制造能力的提升,为应对日趋变化的市场需求,企业必须打造更灵活、更高效、更智能的IT基础架构,支撑快速变化的业务需求并加速业务决策分析。企业上云和工业智能化已经成为企业深化数字化和智能化转型的主要方式。未来随着企业全面上云,为支撑日趋智能化的工业应用,跨云平台整合以及AI入云将成为构筑基础架构平台的主要趋势。

信息化软件服务网 - 助力数字中国建设 | 责编:莎莉
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