澳電創(chuàng)投副總裁 潘潔蓉女士的分享

　　2021年是具有特殊意義的一年,既是我國“十四五”的開局之年,同時放眼全球,當前世界格局也在經歷著巨變,我們所處的世界在經濟、人口和地緣政治上比以往任何時候都更加動態(tài)。特別是人工智能、大數據、供應鏈、云計算、5G通信等技術的發(fā)展將生活中許許多多的“不可能”轉變?yōu)榱恕翱赡堋薄Ｓ谄髽I(yè)而言,這種動態(tài)變化創(chuàng)造了獨特的機會,也帶來了極大的不確定性和挑戰(zhàn)。

　　兩大領域內機器人技術將取代人工

　　如今,人工智能不再只是科幻電影中的“機器人”,它早已滲透進社會生活的方方面面。傳統(tǒng)的工業(yè)機器人以機器臂代替部分繁瑣的人工勞動,成為人類體力的延伸,但其智能程度還遠遠不夠,無法完成相對精細的工作。而包括深度學習、3D視覺在內的人工智能技術則賦予了機器人更高的智慧,使得工業(yè)機器人能擁有部分與人類類似的感知與規(guī)劃能力,使它不僅能代替人類大部分的體力勞動,也可以在程序設定的基礎上代替部分的腦力勞動,幫助產業(yè)更加靈活智能地完成自動化改造,降低工廠生產成本。

　　- 場景一:工業(yè)領域

　　在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過程工業(yè)領域,生產連續(xù)性至關重要。由于設備故障而導致的短暫非計劃性停機就可能給企業(yè)造成上百萬的經濟損失,甚至引發(fā)火災、爆炸等嚴重安全事故。在中國的一家石油化工企業(yè)的智能工廠里,一套預測性維護系統(tǒng)為客戶建立起了從智能預警到高級診斷的閉環(huán)機制,幫助客戶有效控制風險,保證生產的可靠性和安全性。這一過程既運用了對傳感器量化數據的機器學習與深度分析,也結合了基于知識圖譜的自然語言處理技術,堪稱工業(yè)界的“中西醫(yī)結合”。

　　- 場景二:醫(yī)學領域

　　在醫(yī)療健康領域中,人工智能的應用已經覆蓋虛擬助理、醫(yī)學影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學、生物技術、急救室/醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學等超過11個領域。在疫情期間,人工智能技術主要是在疫情的監(jiān)測、疾病的診斷、藥物的研發(fā)等方面發(fā)揮了重要的作用。作為“最強輔助”,減輕醫(yī)生的負擔,提高手術的精度和安全度,在特定情況下幫助醫(yī)生看得更清、操作更準。對標北美的老牌手術機器人公司 Intuitive Surgical,在過去 20多年間更新迭代,已經壟斷了胸外科、普外科、泌尿外科、婦科、心血管外科等方面所有腔鏡手術,年收入超40億美元,市值破1000億美元。人工智能與醫(yī)療健康的融合,在解決醫(yī)療可及性、癌癥治療、老齡化問題等方面的進展,未來可期。

　　- 澳電觀點

　　過去五年間,泛人工智能技術已經從實驗室走向生產環(huán)境,賽道的頭部初創(chuàng)也已經跨越了產品驗證的門檻,走向深層次的產業(yè)解決方案。澳電十分看好能能夠拓寬機器人應用邊界的創(chuàng)業(yè)公司,從高端制造、物流、快遞、電商以及醫(yī)療場景中,找到共性模塊,從而更有效地收斂冗長的碎片化需求,以通用垂直化、可編程平臺的形式輸出。隨著工業(yè)自動化轉變,智能機器人的螺旋式應用將會顛覆以往的流水線,在設備之間進行單元式重組,拓展可工作環(huán)境,重構生產力。

　　中國供應鏈技術給出發(fā)展新思路

　　供應鏈的彈性、韌性、安全穩(wěn)定,其背后是工業(yè)產業(yè)上下游的互通互聯(lián),是工業(yè)企業(yè)對生產、庫存、利潤的綜合考量。在疫情降臨后,市場波動、鏈條中斷、成本上漲,許多制造企業(yè)都感受到了來自供應鏈的壓力。我國供應鏈技術歷史的強大,在于規(guī)模大、種類全、物流多,更在于許多企業(yè)可以用較低的成本生產出高質量的零部件和半成品。而針對物理感知與數據智能基礎前沿的探索,也激活了物流、商流、信息流和資金流的實時閉環(huán),讓長尾需求的傳導速度和生產決策鏈條無限縮短,為我國供應鏈的持續(xù)性創(chuàng)新提供了新的土壤。

　　以服裝制造業(yè)為例,在直播電商的風口推動下,過去一年,國內的新款產品現在的迭代速度已經達到了之前的5倍,可以在130秒內就制造出一件夾克。淘寶快時尚產品數量也增長了91%,許多消費者都體驗到了凌晨下單當天到貨的感覺。背后依賴的就是智能銷售預測技術的落地,在消費者做下最終消費決策之前就通過模式比對,預測下單時機與數量,將商品以最優(yōu)路徑送達離消費者最近的快遞站點。

　　- 澳電觀點

　　初創(chuàng)企業(yè)若能通過數字技術實現產業(yè)鏈的高效協(xié)同,提升資源配置的合理性和效率,便能實現產品力與市場占有率的高效成長。在基礎建設層,夯實智能決策能力,特別是產品定義相關的能力,從而超越單一品類的柔性能力構建,實現履約與交付體驗的精細化把控。在全球范圍內行業(yè)競爭相對不充分的當下,抓住教育市場、獲取好口碑的窗口期,供應鏈側智能決策能力的輸出,從而進一步提高核心產品的附加值。

　　實施數據監(jiān)管后的企業(yè)發(fā)展趨勢

　　國內產業(yè)數字化前景宏厚,信息化升級已達到一定的基礎和規(guī)模。國內第一產業(yè)的數字化程度大約在10%,第二產業(yè)大概是20%到24%之間,第三產業(yè)更高一些,在40到45%左右。在電信、金融、一些頭部的互聯(lián)網企業(yè)、頭部的工業(yè)企業(yè),算法和模型的應用已經相對成熟。

　　數據規(guī)模的持續(xù)膨脹提升了數據資產管理的重要性,數據應用場景持續(xù)擴展要求數據治理具備更高的敏捷性、易用性、實時性和智能化能力,對安全合規(guī)的要求也更加嚴格。

　　- 數據監(jiān)管有多重要?

　　隨著《個人信息保護法》和《數據安全法》的發(fā)布,應對數據監(jiān)管后的挑戰(zhàn)變得格外重要。鑒于現在客戶行為數據掌握在技術平臺和消費者手中,平臺如何利用適當數量的信息為消費者創(chuàng)造價值仍然是一個尚未解決的關鍵問題。

　　當下,企業(yè)的發(fā)展必須依賴于數據運營和管理,作為價值支撐的切入點。數據保護已成為企業(yè)日益關注的問題。IBM Security《2021年數據泄露成本報告》就指出,每次數據泄露事件平均為公司帶來424萬美元的損失,為17年來之最,數據安全的重要性不言而喻。因此需要保護所有業(yè)務數據不被濫用或被盜,尤其是消費者數據;企業(yè)也絕對不能放任消費者的個人數據,否則他們可能會完全失去業(yè)務。

　　- 澳電觀點

　　需求側的增量,讓有能力打通數據治理任督二脈的創(chuàng)業(yè)公司,更能抓住產業(yè)鏈升級的時機,創(chuàng)造屬于自己的護城河,把產品競爭力打造成為系統(tǒng)競爭力。其一,破解壁壘,打造“安全合規(guī)”的共享通道,讓數據可被實時提取與消費;其二,數據清理、融合、可解釋,目標多元共治,讓數據運營自動化;其三,業(yè)務切入,構建知識庫,最終實現數據與業(yè)務的深度互動,持續(xù)創(chuàng)新。

　　2022年是新冠疫情沖擊平復后,中國經濟歸于動態(tài)積極化的第一年。展望2022年,堅持高質量發(fā)展的路徑將面臨全新的考驗,也會孕育新的機遇,中國經濟在與疫情賽跑的過程中,一定會繼續(xù)交出令人矚目的答卷。