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后疫情時代，工業人工智能（AI）將成為資本密集型行業創新運營應用的驅動力和推動者。在劇烈波動的市場力量的助推下，與過去截然不同的新常態已經形成。加上新技術的轉變，工業AI的顛覆性影響將是前所未有的。企業需要保持“業務優先”的心態，著眼于關鍵成果，采用AI技術來解決特定領域的工業挑戰。隨著勞動力的轉移以及由此導致的領域專業知識的流失，這些行業正越來越多地采用人工智能和自動化。

對操作經驗知識的自動化需求推高了對高級智能應用的需求。企業缺乏內部數據科學技能仍然是采用AI的關鍵障礙。工業企業可以通過融合人工智能、數據科學、專用軟件以及領域專業知識來應對這一挑戰——克服技能短缺，并部署針對行業的人工智能應用。

從工業AI中獲益

嵌入式AI應用使用戶能夠在整個工業資產生命周期內以更高的準確性、質量、可靠性和可持續性來進行特定領域的運營。工業AI最大的好處是它能顯著提高生產力和可持續性。配備嵌入式AI的新一代資產優化解決方案可以克服資源障礙，大大降低企業招聘數據科學家的需求，并從中獲益。在這樣的經濟中，效率和價值獲取是基石。例如，在供應鏈相對脆弱的情況下，工業企業不能冒出錯和機器故障的風險，影響正常生產，這樣代價太大。

帶有機器學習（ML）和工業AI的預測性和規范性維護技術可以識別精確的故障模式，提前數周甚至數月預測設備性能下降，讓企業可以及時采取行動，減少計劃外停機，以及安全和環境風險。各公司正在實施考慮排放和資源使用的具體流程指標，并通過數字技術提高效率。國際能源署（IEA）發現，工業AI和數字化解決方案可以將工業運營的能源效率提高30%。多維優化、預測分析和其他數字化解決方案也有助于實現可持續發展目標。

人工智能物聯網

AI和工業物聯網（IIoT）領先的技術專家Maciej Kranz認為，當這些技術與智能集成、互連和互通技術用于解決復雜的工業問題，那么它們將會成為變革性的技術。總的來說，它們就像工業數字化轉型的身體和大腦：IIoT是身體，按業務需求, 創造和傳輸來自各種來源的數據，而AI是大腦，將數據轉化為智能，以作出更明智的決策，為工業企業實現數字化未來。

這些技術力量的融合，催生了一個新的數字化解決方案類別——人工智能物聯網（AIoT），其核心是釋放工業數據中隱藏的商業價值。該類別描述了AI技術與IIoT的結合，以實現下一代工業AI基礎設施，使企業能夠更高效地運營IIoT，實現無縫的人機工作流程，協調工業數據管理，并將原始數據快速轉化為有形的商業成果。

埃森哲的數據顯示，近69%的高管承認他們知道如何試點一個項目，但卻難以在整個企業中推廣其工業AI戰略。工業企業戰略需要從確定業務問題、企業目標和戰略目標開始。企業需要著眼于業務成果，進而普及AI應用，使技術具有價值和可操作性，以創造真正的商業價值。

向AIoT戰略擴展

市場劇烈波動意味著資本密集型行業必須以前所未有的方式更加敏捷地生存和發展。企業需要充分利用IT和OT的快速融合來獲益。數字化高管的崛起正在重塑工業企業的數字化轉型戰略。在制定整個企業的業務決策時，需要獲得行業分析和可操作的見解，這是一個至關重要且日益增長的需求。企業需要關注戰略性的工業數據管理，使用人工智能支持的技術來釋放這些以前未被優化或未被發現的工業數據集中的隱藏價值。

工業企業正在增加投資，通過部署契合目的的工業AI應用，將數據科學和人工智能與軟件和領域專業知識有機相結合，降低采用AI的障礙。這是克服內部技能短缺的關鍵，還能大幅減少對數據科學家的需求。為了擴大規模，許多企業正在采取新的措施，以降低互操作性的復雜性，避免信息孤島，并向云就緒的基礎架構相協調，將傳統系統與下一代解決方案有機地連接起來。

以業務為先的AIoT生態系統

作為工業企業向自優化工廠推進和加速的根本性基礎設施，Aspen AIoT也解決了當今工業企業面臨的挑戰。首先是數據集成和移動性。由于缺乏可擴展的數據基礎設施來驅動工業AI模型，目前60 - 73%的企業數據沒有得到有效利用。工業企業需要訪問和充分利用整個企業的集成數據。一個云就緒的基礎設施能夠通過正確的工具、基礎構架和工作流程在AI中進行擴展，為整個解決方案生命周期中的工業AI提供動力。這是一個關鍵的成功因素，使工業企業從零星的人工智能概念驗證發展到企業范圍的工業人工智能戰略。

其次，德勤最近關于企業AI現狀的文章強調，“為AI實現數據基礎設施現代化”是20%受訪企業通過AI提高競爭優勢的首要原因。AIoT Hub為工業AI應用提供了一個云就緒、穩健和高度可擴展的基礎設施，可實現自優化工廠的愿景。第三，工業企業需要將實時數據轉化為更快、更智能、更有盈利潛力的業務決策。AIoT Hub支持訪問實時數據、分析和企業范圍的工作流和治理。

最后，企業需要一個專門構建的、完全集成的AI環境，讓數據科學家與領域專家合作，在適合行業的算法和模型的驅動下，加速將原始數據轉化為有針對性的AI/ML產品。AIoT Hub提供了一個用于特征工程、訓練、快速將ML模型轉化為產品以及支持版本升級和協作的嵌入式工作平臺。跨越客戶和合作伙伴的數據科學家和領域專家，被賦予了能力，能夠協作和構建自己的數據豐富的AI應用和模型。

事實上，在穩健的人工智能戰略的推動下，2021年工業AI將成為主流。憑借其加速優化投資回報率和推動工業數字化轉型的能力，AIoT Hub獲得了商業智能集團頒發的“2021年人工智能獎”，這也進一步提振了這種樂觀情緒。