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  • 移动、数据库、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、区块链……小编从业以来技术圈的技术潮流更新就没有停止过。对于开发者来说,如果选对了未来技术方向,那必将事半功倍。...京东为什么打造AI平台? AI如...

    移动、数据库、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、区块链……小编从业以来技术圈的技术潮流更新就没有停止过。对于开发者来说,如果选对了未来技术方向,那必将事半功倍。现在,最火的技术非人工智能莫属了,大家怎么进入到AI行业,是从数学模型开始学起自己研发,还是选用已有平台直接应用?相信后者的实现难度将有几何数级的降低。

    本文带给大家的主要内容如下:

    • PinoAI是什么?
    • 京东为什么打造AI平台?
    • AI如何助力电商大促时的广告业务
      ……

    说到AI开放平台,或者说是开放AI技术能力的PaaS平台,市面已经有了不少,如:谷歌、微软、英特尔、百度、腾讯、科大讯飞、小米……今天,我们说的AI技术平台是京东,一起看看它们有何不同之处。

    提到京东的AI,大家第一反应可能是无人机、无人仓、无人车,前不久,基于京东大数据有了一些新的应用——PinoAI平台,CSDN记者与京东集团副总裁颜伟鹏和PinoAI项目技术负责人包勇军,就PinoAI的应用背景和案例进行了探讨和了解。

    小贴士:PinoAI是什么?
    PinoAI是一个综合型大规模分布式人工智能平台,以统一框架的思路,用于广告各类复杂场景的训练和预估,由其支撑的广告业务占比已达70%。该平台负责了机器学习从数据源头到线上服务的全过程。它目前包含有模型数据系统、训练系统、评估系统、预测系统。

    这里写图片描述

    AI是京东未来12年的核心战略”,京东集团副总裁颜伟鹏说。

    据了解,人工智能对行业的影响方方面面,应用非常广泛。在国内电商行业,京东的AI应用场景非常的丰富,从客户下单流程的推介算法、交互、人脸识别、语音识别的搜索,都很好的用到了AI技术;在供应链管理,实现自动补货、自动定价,帮助商家更好的服务到消费者;在仓储物流方面,无人仓、无人机、无人车业界领先;在市场营销方面,通过数据和营销能力的打通,大大提升了其广告平台效果。总的来说,京东在AI领域的应用非常广泛。

    京东为什么打造AI平台?

    京东打造PinoAI平台最初的目的,是为了方便内部的AI研发。如果工程师想去开发一个AI模型,只需要聚焦在他关注的领域把数据上传下来。Pino通过很多现成的AI算法,可以很快的把模型训练出来。模型可以进行测试,并支持超大规模的在线服务,它可以很容易整合到现有的产品里面,起到减少研发投入、加快研发速度的作用。

    PinoAI平台在京东内部得到非常广泛的应用,目前大概有六七十个AI的应用基于该平台打造,能够支持超大规模的应用,百亿级的数据更新,毫秒级的反馈时间,几十亿的维度,这些应用在京东已经稳定的服务了一两年。

    如今,京东希望能够把PinoAI平台开放出来给各行各业去用,希望帮助社会通过大数据提升他们商业效能的能力。PinoAI里面包含很多应用场景,企业可以直接使用,无需考虑大规模集群部署,应用的维护和管理等传统问题。这里也列了一些,我们目前还是非常丰富的。

    AI助力电商大促时的广告业务

    广告、推荐业务不同于传统的人工智能项目,它不仅需要对复杂问题建模和高效训练,而且需要在很短的时间内对每一次广告、推荐请求作出毫秒级预估服务。它在一步步演进的过程中,通过自身弹性缩放能力,应对了像618大型电商活动的高并发、大吞吐场景:2015年618,PinoAI1.0项目为应对流量增长 、复杂模型、实时服务的挑战而出现,它支持的广告业务已超过30%,应对了10.3万QPS。2016年618,PinoAI将宽深网络引入到推荐场景的模型中,随后实现了模型参数从千万级别到数十亿级提升,且支持了百亿级样本数据,至此由它驱动的广告业务占比已达到70%,同时成功应对了20.4万QPS的在线请求。2017年,PinoAI2.0在大规模分布式的道路上更进一步,在计算性能上较1.0获得了近6倍的进步,在模型类型和模型应用场景上也迎来了它的爆发期,618大促期间它面临了苛刻的考验,经受0点非线性峰值增长的压力,借助公司强大的基础设施,通过弹性扩展,成功应对高达50万QPS的流量洪峰。

    这里写图片描述

    AI支持的广告业务占比

    从广告业务到全业务

    大型促销活动的玩法越来越多,AI相关的业务场景已经不仅仅局限于广告、推荐业务。PinoAI支持着各类复杂场景的通用算法平台,它覆盖了京东广告的各个业务线,并且推广应用到金融风控、人机对话、新零售、智能物流、图像识别等业务场景上。

    “宝洁通过京东大数据的人群分析,通过海飞丝购买人群得到了大量新客户。宝洁对数据分析效果很满意,广告投放增长了2.5-5倍。我们还跟一些大的品牌商在合作,使用Pino在提升他们的效能。”颜伟鹏说。

    现在PinoAI2.0支持跨集群、异构分布式训练,百T级数据小时级处理,数十万并发的在线请求毫秒级响应。Pino作为整个京东的开放平台的一部分,京东希望利用其丰富的应用场景、大数据、品牌商上传的数据,与客户一起打造新的应用产品。京东通过开放AI等基础服务和能力,企业可以更好的利用AI解决内部的问题。

    最后,就CSDN记者关心的几个问题,颜伟鹏和包勇军进行的解释:

    CSDN:平台是否需要很高的代码需求?

    京东:PinoAI有两个界面,一个界面不需要编写代码的,只要把数据放上去就会出来一个模型,就能够用来做预测,这个界面主要针对分析师和管理者。这些人代码能力不强,但是商业分析能力很强,我们希望把这些人群吸引过来做数据分析。另外一个界面需要编写代码,主要针对高级开发者,他们需要通过开发的手段来完成一些更加深度的AI能力。

    这里写图片描述

    试用该平台入口请点击

    CSDN:平台提供的数据是否规范?

    京东:我们的数据肯定是干净、清晰、可用的,企业提供的数据需要自己来清洗,如果其数据质量不好,京东会帮助它并提供定制化服务。

    CSDN:平台场景是不是已经变成模块化的场景,大家直接拿来就能用?

    京东:有一些模块化的语音、销量预测的服务可以提供,最终目的还是希望开放出来让更多外界的科学家来使用。

    CSDN:模型是京东自己研发的吗?

    京东:有一些代码是我们研发的,我们的目的并不是所有的都要我们研发,我们是把所有的模型放在一起供大家使用。

    小结

    这么多家人工智能平台其实各有千秋,每家平台都依托于其原有的产品和技术优势来吸引消费者。有的是计算,有的是模型,有的是应用场景。京东AI给笔者最大的感触是电商属性强烈。在电商领域,各家电商的技术部门,已经不仅仅只为客户提供优质的体验和服务,更是为其产品背后的厂商提供着数据分析、广告预测等新型服务。而作为技术人员,我们将更容易将注意力转向自身业务,人工智能的事情,不妨交给这些不同属性的厂商们来做。

    技术人员难得清闲会儿,何乐不为啊!!!

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  • docker是啥?是干什么的?

    万次阅读 多人点赞 2019-01-31 20:40:18
    Docker作为一个软件集装箱化平台,可以让开发者构建应用程序时,将它与其依赖环境一起打包到一个容器中,然后很容易地发布和应用到任意平台中。 思想: 集装箱 标准化 隔离 核心 docker有3大核心:镜像、容器、...
    what?

    定义

    我们知道,软件依赖的环境大致包括:

    • 配置文件
    • 代码
    • tomcat
    • JDK
    • 操作系统
    

    Docker作为一个软件集装箱化平台,可以让开发者构建应用程序时,将它与其依赖环境一起打包到一个容器中,然后很容易地发布和应用到任意平台中。
    在这里插入图片描述

    思想:

    • 集装箱
    • 标准化
    • 隔离

    核心

    docker有3大核心:镜像、容器、仓库。

    鲸鱼是操作系统。
    要交付的应用程序是各种货物,要将各种形状和尺寸不同的货物放到大鲸鱼上,得考虑每件货物怎么安放(应用程序配套的环境),还得考虑货物和货物之间能否重叠起来(应用程序依赖的环境是否会冲突)。
    现在使用了集装箱(容器)把每件货物都放到集装箱里,这样大鲸鱼可以用同样地方式安放、堆叠集装了,省事省力。
    即:打包放到鲸鱼上,鲸鱼放到服务器上。也就是“build——ship——run”,这样在自己的电脑上怎么运行,在服务器上也会怎么运行。
    用docker运行一个程序的过程:
    去仓库把镜像拉到本地,然后用一条命令把镜像运行起来,变成容器。

    (1) 镜像-复制的程序

    • 定义:
      Docker 镜像可以看作是一个特殊的文件系统,除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外,还包含了一些为运行时准备的一些配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。

    • 作用
      类似于虚拟机的快照,用来创建新的容器。

    • 特点:
      镜像不包含任何动态数据,其内容在构建之后也不会被改变。

    (2)容器-集装箱

    • 运行程序的地方
    • 镜像是静态的,每一层都只是可读的,而容器是动态的,里面运行着我们指定的应用。

    (3)仓库-存放镜像的地方

    • 存放镜像的地方,和git类似
    why?

    在知乎上看到一个很好的解释:
    在这里插入图片描述
    简单来说就是,不同的应用程序所依赖的环境不一样,如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上,不仅需要调试很久,而且可能会有冲突。
    如果想把两个应用程序隔离起来,可以在服务器上创建不同的虚拟机,不同的虚拟机放不同的应用,但是虚拟机的开销比较高。docker作为轻量级的虚拟机,是一个很好的工具。
    在这里插入图片描述

    作用?

    • 解决运行环境不一致所导致的问题。这样就不会产生“本地运行没问题,可一到服务器上就不行了”的情况。
    • 限定最大的cpu使用内存硬盘,这样就起到了隔离的作用,避免产生“一块代码产生死循环,把磁盘占满了,其它程序也挂了”的情况。
    • 双11时扩展机器用。
      在这里插入图片描述

    总结成一句话:docker的标准化让快速扩展,弹性伸缩变得简单

    使用之前和之后

    之前,可以发现,每发布一个程序,都要走一遍以下的流程:
    在这里插入图片描述
    之后:
    在这里插入图片描述

    how?

    docker安装?

    1. 检查计算机是否符合要求,版本和是否开启了虚拟化之类的。
    2. 去官网下载并安装
    3. 测试是否安装成功

    这是一篇描述在win10上安装docker的博客:
    https://blog.csdn.net/hunan961/article/details/79484098

    docker的使用?——hello world

    • 从中央库中拉取镜像
      在这里插入图片描述
    • 查询到拉取成功
      在这里插入图片描述
    • 运行镜像,查看到结果
      在这里插入图片描述

    原理解析

    • docker pull的时候,Docker damemon先在本地仓库中找,如果没有,再去中央仓库中拉取,拉取到本地仓库就好了。
    • docker run的时候,也是先在本地仓库中找,如果有,直接放到容器里用。否则,去中央仓库中拉取。
    小结

    这是自己对docker有些好奇,所以简单了解并总结了一下,欢迎大家的交流。
    参考资料:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/53260098
    https://www.zhihu.com/question/28300645
    http://blog.51cto.com/ganbing/2085769?from=timeline&isappinstalled=0

    展开全文
  • RPA是干什么的?

    万次阅读 2020-09-18 12:56:06
    一句话让你明白这个技术是什么,一种模拟电脑鼠标键盘操作且可以代替人进行重复性、规则化电脑端操作的技术,展开想象会发现能够应用在公司各个部门各个业务线,简单整理如下: 感觉还是很迷糊? 钉钉跟客户发...

    作者:影刀RPA
    链接:https://www.zhihu.com/question/382742683/answer/1367045898
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     

    RPA是什么?

    一句话让你明白这个技术是什么,一种模拟电脑鼠标键盘操作且可以代替人进行重复性、规则化电脑端操作的技术,展开想象会发现能够应用在公司各个部门各个业务线,简单整理如下:

    感觉还是很迷糊?

     

    钉钉跟客户发不同的消息内容(0编码4分钟完成)

    影刀RPA的视频

     · 1093 播放

    我们以一个影刀RPA的视频来让你直观认识RPA,一种通过“搭积木”的方式完成开发,并且以完全模拟人电脑/手机端操作行为的技术。

     

    手机自动化

    影刀RPA的视频

     · 69 播放

    要深度理解,还要去了解RPA的演变史,才能了解更深入,其实从RPA进化史来看,我们可以分为传统RPA阶段和新型RPA阶段。

    一、传统的RPA是什么样的?

    RPA技术成为资本的宠儿之后,涌现了很多RPA产品,然而谁用谁知道、谁买谁知道,因此,市场才是真正的验证者,在这个技术真正走向客户之后,传统的RPA产品就发现了各种各样的问题,总结下来可以分为三种:

    1、稳定性受开发环境的限制,时常需要维护

    RPA是部署在软件之上的技术,因此其稳定性收到所自动化的这个环境的稳定性而定,尤其是遇到软件大版本更新亦或者是前端界面改动(经常遇到的就是网页界面发生变化),这个技术就失灵了,“惊慌失措”的客户不得不去找当时跟其实施的实施商进行维护,一来一回,客户体验受损,实施商利益亦受损;

    2、所谓的简单易学其实也是有很高门槛的

    很多RPA产品提出可视化开发的功能,但是真正在用可视化开发的人会知道,要完成一个业务流程的自动化,经常会涉及到一些复杂的情况,即便是通过拖拉拽,依旧离不开使用代码去实现配置,尤其是遇到某些前端的控件录制不到的时候,不得不使用代码的方式去实现一些高阶功能,例如录不到网页最右侧的滚动条或者软件里某些藏得很深的按钮,亦或是要提取某段数据里的关键数据,如提取某段文字里客户的电话号码、邮件等关键信息,不得不使用正则表达式去提取,这些高阶功能由于本身产品的设计缺乏业务思维,在设计很多功能的时候缺乏从用户视角考虑实际的业务环境,从而给业务人员学习增加了很多学习成本,大众依旧很难学会这样的技能。

    因此,即便是打出可视化低门槛这样的口号,真正学会的人依旧很少。

    3、并非能够自动化一切

    在讲这个前,你需要去理解一款软件是到底怎么开发出来的,软件绝大部分是在WINDOWS系统的.NET环境下开发出来的,这也是市面上所有RPA只支持Windows环境下自动化的原因,大部分软件为了快速开发出来,都是用的.NET环境的标准框架开发出来的,然而一些有实力的开发者,都是自定义开发的,有着独立设计的框架和自渲染的界面,另外一部分软件通过JAVA或者QT开发出来,例如大家常用的钉钉、微信。因此RPA技术要去自动化这些软件,往往会碰到一些难题,例如无法录制到那些自定义开发,有着独立设计框架和自渲染界面的软件的控件,又如无法准确录制到远程桌面或者FLASH,因为这些都是以图像的形式存在,只能通过图像识别技术来进行初步识别,但图像识别的准确率却并非那么完美。

    这些难点,即便是你未从事RPA行业,也能感知这些困难点如果无法很好解决,作为比Python、宏、AutoIT、WebDriver更简单的自动技术,RPA想引领自动化时代的潮流也是很有难度的。

    二、新型RPA是什么样

    变得真正易用、稳定性极强、功能强大适应任何操作环境,这样的技术才是真正让企业满意的,而影刀则集成了所有这些能力。

    具体的可以看这篇文章

    刷新认知,真正走向大众认知的易用性极强RPA产品——影刀RPA

    三、人们关于RPA的其他担心

    有人说,RPA会取代人的工作,让人失业从而造成一些不必要的恐慌,这些可能或多或少都会造成扩大RPA市场的阻力,不过任何技术的革命永远都是创造大量职业和去掉大量职业,这种对于RPA技术的恐慌或许未来会慢慢变成信任,最后会成为赖以生存的本领。

    为什么这样说,因为历史都是这样演进的,不多说,截图说明了一切

    最后,其实以包容的心态看待新型技术才能促使人类进步,走向高效高价值

    编辑于 07-28

     

     

     

    作者:实在智能
    链接:https://www.zhihu.com/question/382742683/answer/1106796370
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     

    刚出现:

    RPA一词出现在2000年。

    此时的RPA已经比之前的“类RPA”有所不同,“取其精华,去其槽粕,推陈出新,革故鼎新”可以很好地总结这一阶段的发展情况。

    它已经能将人工智能技术和自动化技术有效结合,其中应用最多的还是OCR技术,这让RPA软件不再依赖于代码进行屏幕抓取,而是允许用户以可视化的方式来使用拖放功能,建立流程管理工作流,并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛,无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程,也是RPA的价值所在。

    出现后:

    随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务,并且操作容易上手,越来越多的行业大规模投入使用。例如:BPO(Business process outsourcing ,业务流程外包)。

    BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。两者相辅相成,借助RPA,BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时,RPA也得以在外包领域落地。

    接着在2010年后,随着“互联网+”和“智能+”提上发展日程,RPA这项技术在各行各业实现了快速增长,特别是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。

    RPA的实施大幅降低了人力成本,提高了生产力,同时减少了错误。

    目前实在智能专注于做AI+RPA,结合人工智能技术能力打造各类数字员工,软件机器人,这也是RPA之后的发展方向。

    发布于 03-26

     

     

    作者:云扩科技
    链接:https://www.zhihu.com/question/382742683/answer/1130840321
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     

    RPA是什么?

    RPA机器人流程自动化(Robotic process automation):能够代替或者协助人类在计算机、RPA手机等数字化设备中完成重复性工作与任务。

    只要预先设计好使用规则,RPA 就可以模拟人工,进行复制、粘贴、点击、输入等操作,协助人类完成大量“规则较为固定、重复性较高、附加值较低”的工作。

    RPA技术具有非侵入性灵活配置两大特点:

    企业在进行RPA部署时,不需要改变其现有的信息系统,从而可以避开遗留系统冰山;RPA技术具有非常强的灵活配置性,可以非常贴近企业自己的业务,实现无缝结合。这两个特点可以让RPA技术在企业内部从小到大地实现落地。

    RPA的优势:

    软件机器人可以帮助企业或者员工完成重复单调的流程性工作,减少人工失误,提高运营效率,降低运营成本。RPA是企业开启数字化转型的钥匙:

    • 加快数字化转型:数字驱动高效业务创新,快速实施验证业务流程;敏捷抢占价值空间
    • 降本增效:降低运营成本,提升工作效率,基于数据决策
    • 智慧流程:洞察企业痛点,快速响应交付,快速联结却不干扰底层
    • 员工体验:减少重复劳动,鼓励员工创新,为千禧一代打造极具吸引力的工作体验

    机器人流程自动化可以为我们完成哪些工作?

    • 云扩 RPA 平台将企业常用的操作内容组件化。
    • 云扩 RPA 机器人可以登录程序、打开/抓取浏览器、复制粘贴数据、处理Excel和邮件、填写表单、从文档里提取结构化和半结构化数据等。
    • 通过拖拽丰富的组件即可模拟大部分人工操作,实现人工操作的流程自动化,解放人力。

    企业内高潜 RPA 适用场景

    适用于所有在数字化设备中完成的具有高重复性、强规则性的流程与工作任务。
    这些任务均可以通过软件机器人进行自动化,大大提高人的工作效率,降低企业成本。

    RPA机器人应用案例

    云扩智能 RPA:企业级流程自动化平台

    云扩RPA平台(Encoo Automate)是云扩科技自主研发的企业级RPA(机器人流程自动化)平台,旨在为企业客户提供简单易用、安全稳定的智能自动化解决方案。云扩RPA平台一共有三个核心组件,分别是云扩RPA编辑器(Encoo Studio)、云扩RPA机器人(Encoo Robot)、云扩RPA控制台(Encoo Console),三个组件相互配合,帮助企业快速实现业务流程的自动化。


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    编辑于 04-08

     

     

     

    作者:艺赛旗RPA
    链接:https://www.zhihu.com/question/382742683/answer/1386148111
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     


    2000年,高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员,但今天,只剩下两名交易员“留守空房”。荷兰的ING银行宣布了一个可以让他们在未来省下近9亿欧元的“数码转换”计划,而计划的主要内容就是用机器代替人工。无独有偶,德国商业银行也宣布,到 2020年他们将会将银行中 80%的工作都进行数码化、自动化转换。近两年,国际四大会计师事务所各自推出了财务机器人来替代人力从事大量耗时、重复、简单的事务性工作,并成功开始在国内金融行业进行商业化落地。在金融行业中,用科技技术手段取代效率低下的人工操作是未来趋势之一。
     



    一、“人口红利”的消失

     


    随着中国经济的飞速发展,“人口红利”也正在不断消失,在过去几十年中,我们已经看到了各种智能化、自动化技术的进步对各行各业产生的巨大影响。但在现代金融行业中,仍然有许多重复、简单、繁琐的事务性流程工作需要大量的人工来完成,工作效率低下,并且需要大量的人工成本。
    如何有效的优化流程作业,提高工作效率,让金融企业从这些繁琐重复的流程工作中解放?并全面降低成本?
    RPA(Robotic Process Automation)机器人流程自动化软件从很大程度上回答了这个问题。

    二、以金融行业痛点分析
    为方便大家理解金融业流程类工作中的痛点,本文以举例的方式和大家进行探讨。
    1、银行业中的流程自动化需求例举
     


    公司客户收款及记账业务:对于商业银行来说,为公司客户提供“收款清点及记账”是一项传统的业务。该业务操作的环节包含“收款”、“清点”、“记账”一系列动作,这其中的很多操作都是重复,并不需要人工决策。但面对业务需求,我们的操作员必须手工一项一项的完成,效率其实并不高,与此同时,在我们的操作员非常认真的前提下,仍然存在约2‰的错误率。
    信用卡中心——汽车分期客户收集业务:对于银行信用卡中心来说,及时收集并处理客户通过信用卡购买汽车等大宗商品的信息,对业务拓展和提升客户服务质量非常重要。一般来说该业务分为以下流程:登录工单系统、可办业务查询、认领紧急度靠前的工单、筛选待处理工单、工单分类处理(催单数为0的工单进行关键词提取判断;催单数非0工单转入指定团队处理)、统计本批次处理工单、邮件分发给分行。该项业务需要人工进行大量信息查询检索,效率不高的同时,客户需求很难快速满足。
    2、证券业中的流程自动化需求例举
     


    数据月报业务: 因公司运营管理要求,公司每月需对其它券商的财务情况进行分析。每月初,员工需要到相应网站上查询同行券商披露的上月财务报告,并下载报告(PDF格式),并从报告中摘取上月末的收入、净利润、净资产数据,并按照既定的格式进行汇总整理(Excel格式),最终制成报表。有时,有些数据更新的比较晚,需要员工进行“值守”,并且需要逐个从PDF文档中摘取所需数据,最终制作成所需报表。这些手工操作,有时难免产生数据偏差。
    交易清算打印业务:工作日上午9点之前,公司员工需抵达公司,并登录交易系统(包括集中交易、贵金属、融资融券、期权等子系统),按营业部的纬度,查询并打印10多张报表,而这些打印工作涉及全国几百家营业部。每个工作日,营业部的员工们,都需要排除交通、天气等因素,很早抵达营业部,非常辛苦。
    3、保险业中的业务流程自动化需求
     


    客服坐席智能辅助需求:保险公司寿险呼叫中心,由于保单类型多而繁杂。人工坐席在接听电话后,都需进行判断来进行后续操作,经常有遗漏提醒和操作失误等问题,导致后续带来更大的工作量。
    业务办理智能辅助需求: 保险业务流程办理操作相对复杂,且险种及相关业务的关联性又比较强,规则较多,导致业务办理时,多数情况都需要人为的进行判断,因此业务操作效率不高,并且无法完整真实的还原录音、录像等操作行为,满足审计合规需求。

    三、RPA助力金融业实现业务流程自动化
    1、RPA原理简析
    传统软件更多是对于整个工作整体进行设计,例如数据库操作、报表操作、数据计算等,这些软件还是需要“人”去操作。人工仍然需要应对软件中大量的事务性流程工作,工作效率其实并不高。 而RPA相对于传统软件来说,最大的区别是“代替人”操作,RPA的核心能力是通过自动化、智能化技术来“替代人”进行重复性、低价值、无需人工决策等固定性流程化操作,从而有效提升工作效率,减少错误。
    2、框架为支撑,提供能力+
    以艺赛旗iS-RPA为例,RPA分为设计器(Designer)、控制器(Center)、机器人(Robot)三个框架。
    iS-RPA设计器,主要负责工作流程设计;
    iS-RPA控制器,主要负责将工作任务分配及工作过程的控制管理;
    iS-RPA机器人是执行工作的终端程序。这其中,iS-RPA设计器,操作简单,界面友好,并支持拖拽设计,即使非IT人员也能快速的完成配置;同时支持Python语言,更方便专业人士使用。
    3、强大的UI识别支持
    以艺赛旗iS-RPA为例,通过控件元素识别的方式进行控件操作,支持识别C/S应用程序、B/S浏览器、JAVA客户端、Excel、邮件客户端等本地化应用程序,全面满足金融业多样化的业务需求。
    4、强大的机器人工作回溯能力
    和传统人工操作不同, RPA整个业务过程是“机器人”执行,所以整个流程可以完整的保存,全面实现“回溯”,充分满足金融业中的审计合规需求。
    以iS-RPA为例,RPA的回溯能力包含:播放和日志时间同步、播放无需客户端、支持暂停和拖放、支持多倍回放、支持定位跳转回放、支持鼠标提升、支持绝对和相对时间、支持文本搜索。 RPA助力金融业快速实现业务流程自动化
    结合上文中金融业务实例需求,我们分别节选其中的一个,对RPA业务操作实例说明。
    银行业“公司客户收款及记账业务”流程自动化机器人
    RPA机器人根据员工操作行为的模拟,能够在清点完毕后初始长表格中自动提取数据,并自动化填入系统。RPA自动实现了各支行记账和分摊报批业务。RPA记账数量日均800笔,极端可达3000笔,是人工的3倍以上,”。

    证券业“数据月报”业务自动化机器人
    RPA就好像我们值守的“员工”一样,“他”可以在无人看护的情况下代替员工自主进行以上流程工作,RPA在帮助企业提升效率的同时,也大大减少了员工加班次数,使企业员工的满意度大幅提升。


    客服坐席智能辅助机器人
    客服坐席业务工作流程有:坐席登录系统、打开P7业务系统、检测客户进线、登录投诉系统、查询投诉记录、弹屏集中展现。其中,检测客户进线、登录投诉系统、查询投诉记录、弹屏集中展现四个流程可有RPA实现智能辅助。员工在检测到客户电话接通后,通过RPA自动登录投诉系统,自动查询并提示客户近几个月的投诉记录,并且智能提醒客服,客户所购买的保险产品相关信息,客服可快速给客户回馈,有效的提升了沟通效率,显著提升客户服务质量。



    四、RPA强大的回报
    1、银行业收益(以一家银行分行为例):其中参数维护处理、E-TAX报送、编报及发送行内存贷款日报表等12个操作可以使用RPA机器人进行替代。以上人工操作年耗时为32,404.63天,共需要88.78个员工;RPA机器人操作年耗时为4,142.07天,共需要8个机器人,同过数据计算和对比, ROI可达1027%。


    2、证券业收益(以一家证券商为例):每天工作日,上午9点之前,公司在全国几百家营业部都需完成“交易清算报表”的打印工作。目前该项操作,涉及集中交易、融资融券、期权、贵金属、新意5个系统,以一家营业部为例,操作时间对比如下: 通过设置定时任务,机器人完全可以在凌晨自动完成打印工作。全国近300个营业部,人工操作每天耗时近65个小时,共计需要10个员工;同比,需要5个机器人。同过数据计算和对比,其中ROI达609%,与此同时,RPA也有效的减少了员工加班时间。


    “iS-RPA”是艺赛旗自有知识产权的人工智能软件产品, 目前iS-RPA已在包括浦发银行、银联在内的众多银行、知名保险、大型券商等金融机构进行了实际应用,同时还在通信运营商、政府、制造业等行业获得了最佳实践。
    在未来,RPA在技术上,会更精准的学习和模拟人的行为操作,让业务流程得到更优化的串联,从而更加高效的为企业解决流程自动化难题。而人工智能技术中的人脸识别、语言交互、图片识别、自动控制等技术也将逐渐融入到RPA中,RPA也将实现更多的智能决策工作。
    目前,国际上的RPA技术已经成功并深入的应用于金融、政务、医疗、教育、公共服务等广泛领域,RPA技术也在中国不断发展之中,本文所介绍的RPA在金融领域的应用只是冰山一角。 也期待中国的RPA技术不断发展,不断为金融企业提供更好,更全面的服务。

    发布于 08-05

     

     

     

     

    作者:金智维科技
    链接:https://www.zhihu.com/question/382742683/answer/1108096279
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     

    RPA这项技术自2016年在国际上出现,并于2017年被四大会计师事务所引入中国,目前已经在很多行业有了成功应用,并且因为快捷见效的建设模式得到诸多CIO、CTO的关注。

    01. RPA是什么?

    RPA (Robotic Process Automation, 机器人流程自动化)是在人工智能自动化技术的基础上,依据预先录制的脚本与现有用户系统进行交互并完成预期任务的技术。

    RPA通过模拟并增强人类与计算机的交互过程,接管了原有工作流程中的人工操作部分,实现全流程的自动化

    RPA类似外挂系统,无需改造现有系统,部署在客户桌面环境而不是后台服务器,通过控制引擎实现大量重复性、具备规则性的工作流程任务自动处理,因此具有对企业现有系统影响小,基本不编码,实施周期短(一般只有一两周),而且对非技术的业务人员友好等特性。

    RPA不仅可以模拟人类,而且可以利用各项AI技术,实现一些传统必须人工处置的自动化操作目标。

    02. RPA能做什么?

    RPA就是把目前系统建设还没覆盖到的需要手工处理的领域,通过模拟人工操作并自动回放实现自动化全覆盖

    ① 网站爬虫:比如从指定网站上爬取外汇指标、中标数据、客户信息;

    ② 系统内部操作自动化:比如原有系统不支持批量操作,必须人工一条一条处理,就可以通过RPA实现批量审批、批量入账、批量回退等;

    ③ 邮件、OA工单处理:扫描邮件或OA待办事项列表,根据主题自动收取附件,并根据附件内容自动完成转录到生产系统(比如保函开单),报备到第三方网站(如报备)、附件合并(比如数据调查)等;

    ④ 跨系统对接:在多个系统之间做流程处理,只能通过人工来做检查比对或数据转换的工作,比如金融行业很大工作的日终清算、网银对账、跨系统报表等等;

    ⑤ 盯盘盯市:从指定交易系统界面直接爬取数据或定期发起查询,并在满足设定的条件后触发后续自动操作,比如账户余额监控、交易量监控等;

    ⑥ 外部系统依赖:在业务处理过程中必须从第三方系统/网站获取数据,并且该系统只有客户端没有接口的,比如人行征信检查、发票防伪查询等;

    ⑦ 外部系统报备:自动登录第三方系统,录入表单数据,完成数据报备的,比如国税局报税、房管局房贷网报备、人行对公户异动报备、中登机构异动报备等;

    并且在集合了AI技术以后,还可以在现有的业务系统中快速添加以下的黑科技功能

    ① 人脸识别:自动识别开户或交易视频中的人脸,通过和身份证的一致性校验完成身份认证等;

    ② 文字识别:自动识别企业营业执照、开户申请表完成后续开户系统转录;自动识别发票内容,完成发票自动入账等;

    ③ 语音语义识别:完成识别语音及语义,完成话术校验、语音驱动等功能。

    03. RPA的价值?

    ①RPA对于业务部门的价值体现在:

    RPA可以比人类更快、更准确、无差错、7*24小时地执行重复性任务,让企业员工更加集中精力于创造性的高价值工作上。

    1.降低人力成本

    仅需少数员工,即可完成之前同样的工作;人力成本节省30%;

    2.沉淀知识

    复杂操作、业务逻辑都沉淀下来,可以有效应对部门知识建设需求,应对人员变动风险;

    3.产生创造力

    让员工从疲于应付的繁琐、低价值劳动中释放,从事更高价值、具有创造力的工作;

    4. 全天候响应

    7×24×365,规则如一,安全稳定执行,不知疲倦的“机器人员工”,增强了部门的服务能力;

    5. 安全可控

    错误率为0%,应对复杂规则的场景比如清算、报表等更加得心应手;

    ②RPA对于技术部门的价值体现在:

    RPA技术可以大大提升企业的自动化程度,弥补原有烟囱式系统建设造成的数据孤岛系统鸿沟,降低手工搬运数据的工作量,控制人因风险。

    RPA本质上是一种编程语言和开发方法论,相比传统的改造后台应用升级模式,更快,更轻便,更准确见效,从而赋予了整个公司按需而变的IT能力,更适应企业未来以“高速响应、快速见效”取胜的竞争环境。

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  • 工业互联网平台事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化。那么,工业互联网平台究竟是什么?干什么用?谁来建设?怎么建设?怎么...
        

    工业互联网平台事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化。那么,工业互联网平台究竟是什么?干什么用?谁来建设?怎么建设?怎么评价?非常值得大家去思考。


    一、是什么:一个基于云的开放式工业操作系统


    工业互联网平台的出现,其带来的革命性影响不亚于1913年福特发明的汽车流水线。工业互联网平台本质上是一个工业知识标准化生产、模块化封装的自动化流水线,将变革人类知识沉淀、传播、复用和价值创造范式,成为新工业革命的关键基础设施、工业全要素连接的枢纽和工业资源配置的核心。


    二、干什么:聚焦设备上云和流程上云两大应用场景


    传统IT架构解决不了的难点、企业面临的业务痛点,就是工业互联网平台应用场景的切入点。推进工业互联网平台应用,制造是关键环节,设备和流程上云(OT上云)是主战场。工业互联网平台是IT和OT深度融合的桥梁,将加快推动设备和流程从自动化走向智能化。


    三、谁来建:亟需建立政府输血、企业自我造血、产业补血三大机制


    中兴遭美禁令敲响我国工业互联网平台产业“贫血”的警钟,面临工业控制系统(“一硬”)、高端工业软件(“一软”)、工业网络(“一网”)、工业信息安全等四大“卡脖子”瓶颈,亟需“政府输血+企业自我造血+产业补血”三管齐下,推动“建平台”、“用平台”、“测平台”和“补短板”协同发展,把平台发展的“命门”掌握在自己手中。


    四、怎么建:单点突破、垂直深耕、横向拓展、生态构建四个阶段不可少


    工业互联网平台建设的过程,是一个企业战略逐渐清晰、平台功能持续迭代、应用服务不断丰富、产业生态日趋成熟的过程,需要循序渐进地去推进。建成“赢者通吃”的工业互联网平台,大体上需要经历单点突破期、垂直深耕期、横向拓展期和生态构建期四个阶段,历时15-20年的时间。


    五、怎么评:跨行业跨领域工业互联网平台成熟度评价五星模型


    知己知彼,方能百战不殆。和全球工业互联网平台竞争,亟需构建一套国际性、科学性、前瞻性、导向性和操作性兼具的工业互联网平台成熟度评价模型,摸清平台属于刚刚起步、初级水平、中级水平、中高级水平、高级水平五个星级中的哪个星级。


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    作者:袁晓庆

    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心工业互联网研究室主任,工学博士,主要从事工业互联网、制造业与互联网融合、数字经济、互联网+等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。



    脖子卡在哪?我国工业互联网平台建设面临四大瓶颈

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    《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出,“到2025年,形成3-5个具有国际竞争力的工业互联网平台”。培育具有国际竞争力的工业互联网平台,事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化,打造本土工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。从供给侧来看,我国工业互联网平台在工业数据采集、大数据建模分析、行业机理模型沉淀、工业APP培育等方面面临四大“卡脖子”瓶颈,亟需尽快取得突破。



    瓶颈一:工业数据采集能力薄弱



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    数据采集是工业互联网平台的基础,工业互联网平台首先要解决的问题是连接工业中的人、机器设备和业务系统,但是设备连接在工业现场并不是一件容易的事情。当前,我国规模以上工业企业里,80%以上的机器设备都是没有联网、不会说话的“哑”设备,只有20%的设备联了网、会说话,但是这些设备遵循不同的通信协议,存在严重的“语言障碍”,成为制约工业互联网平台建设的卡脖子瓶颈。


    一方面80%的设备没有联网,设备数字化水平低。我国制造业总体水平处于2.0向3.0过渡阶段,老旧设备多、数字化水平低,2017年我国规模以上工业企业生产设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%,需要通过加装传感器等方式实现设备联网,导致工业互联网平台数据采集难、成本高、效率低。


    另一方面20%的设备联网了,但通信协议不统一。近30年来,全球各类自动化厂商、研究机构、标准化组织围绕设备联网推出了成百上种现场总线协议、工业以太网协议和无线协议,协议标准众多且相对封闭,工业设备互联互通难,严重制约了设备上云,亟需构建能够兼容、转换多种协议的技术产品体系。


    瓶颈二:工业大数据建模分析能力薄弱



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    工业设备联网不是目的,目的是在赛博空间对工业设备建立数字镜像,利用工业大数据和人工智能“训练”出解决实际业务痛点的工业APP。工业互联网平台的本质就是对机器设备和业务系统产生的数据进行建模分析,将数据转化为指导设备和业务进行优化的应用服务。当前,受限于数据采集瓶颈和工业大数据自身的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点,工业大数据建模分析需要平台企业兼具工业基因和大数据基因,导致现有工业互联网平台工业大数据建模分析能力较为薄弱。


    一是数据种类不全,制约了工业大数据建模分析和工业APP功能。相对于互联网大数据注重数据的“量”和“相关性”,工业大数据更注重数据的“全”和“关联性”,以保证能够从数据中提取出工业设备真实状态的全面信息。受限于设备数据采集能力不足,数据源不全,这在一定程度上会制约工业大数据建模分析和工业APP的开发,当前,基于单一数据源开发的工业APP多,基于设备和业务系统等多源异构数据开发的工业APP少。


    二是数据质量不高,制约了工业大数据建模分析和工业APP性能。工业大数据往往会出现遗漏、分散、断续等现象,低质量的数据会直接导致建模分析结果无法利用或者更为严重的后果,需要对数据质量进行预判和修改,因此数据“清洗”工作甚至会占到工业APP开发时间的70%左右。基于数据质量问题,当前工业互联网平台上状态监测、故障诊断类工业APP较多,预测预警类尤其是智能决策类工业APP较少。



    瓶颈三:行业机理模型沉淀能力薄弱




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    行业机理模型是工业PaaS的核心,是平台技术能力的集中体现。行业机理模型就是通过软件技术对工业研发设计、生产制造、经营管理等制造全过程运行规律进行显性化、模型化、代码化,每个行业机理模型都是一个积木式的模块,可供工业APP开发者灵活调用,促进工业知识的沉淀、传播、复用与价值创造。当前工业互联网平台面临的突出问题是开发工具不足、行业机理模型缺失,远远不能完全满足工业级应用需要。


    一是我国工业软件落后,很难把线下能力快速迁移成线上模型。中国制造业体量占世界制造业的份额20%强,但是中国工业软件的市场份额仅占世界工业软件市场份额的1.7%,同时中国90%以上的工业软件靠进口,这充分说明我国工业技术软件化水平和积累远远不够,缺乏短时间内把行业机理模型化、代码化的线下实力。


    二是我国工业门类庞杂,建立体系完整的行业模型库尚需时日。我国拥有39个工业大类,191个中类,525个小类,是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,每个行业均有自身独特的行业知识,把每个行业的工业基础原理、关键基础材料、核心基础零部件(元器件)、先进基础工艺、产业技术基础封装成数字化模型是一项系统工程,需要政府和全社会共同努力。



    瓶颈四:现象级工业APP培育能力薄弱



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    工业APP是工业互联网平台的关键。但是受限于工业互联网平台发展尚属于初级发展阶段,工业PaaS平台赋能不够,工业互联网平台上所谓的工业APP基本上都是工业云平台上的云化软件“移民”而来,依靠工业PaaS上的行业机理模型“生长”出来的 “原居民”工业APP较少,现象级工业APP更是匮乏。


    一方面,基于工业PaaS平台开发的工业APP数量少。据GE预测,2020年左右工业互联网平台将出现类似于消费互联网平台的爆发式增长,Predix平台工业APP总量将超过50万个。根据航天云网、海尔、树根互联、东方国信、徐工信息、用友、索为、清华紫光、浪潮、浙大中控、智能云科等国内领先工业互联网平台企业公开的数据,我国工业APP数量不超过5000个,远远难以满足企业上云求。这5000款工业APP中,很多是传统软件云化而来的,只能算是工业互联网平台上的“移民”,真正从工业PaaS平台“生长”出来的工业APP屈指可数。


    另一方面,工业互联网平台尚没有培育出现象级工业APP。美国初创企业Uptake围绕卡特彼勒工程机械开发了状态监测和故障预警的工业APP,接入了超过300万的工程机械,公司目前的估值已经达到23亿美金。截至目前,尽管我国很多企业都在朝着建设跨行业、跨领域工业互联网平台的方向努力,但尚没有一家企业开发出现象级工业APP,来引爆工业互联网平台的应用推广。



    对策建议



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    工业互联网平台领域跨度大、体系复杂,从技术、产业到应用均处在发展初期,打造具有国际竞争力的工业互联网平台,需要有战略定力,需要坚持政府引导和市场主导,需要10-15年的长时间努力。


    (一)补短板,夯实“一硬、一软、一网、一安全”四基


    工业互联网平台不是一项孤立的技术,而是一套综合技术体系,是现代信息技术的集大成,当前要以“一硬、一软、一网、一安全”四基为重点,加大支持力度,推进关键技术研发和产业化。一是提升自动控制与感知产业支撑能力,加快推动智能传感器、可编程逻辑控制器、分布式控制系统、数据采集与监控系统等研发和产业化。二是实施工业技术软件化工程,推动工业云操作系统、新型工业软件、工业大数据建模分析、微服务组件等核心技术的研发和产业化。三是夯实工业互联网平台网络基础,推进工厂内网的IP化、无线化、扁平化、柔性化技术改造和建设部署,加快NB-IoT等新型网络技术部署,加快软件定义网络、网络功能虚拟化等新一代网络技术研究和部署试点。四是构建工业互联网安全保障体系,强化设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力,实现对工业生产系统和商业系统的全方位保护。


    (二)建生态,大力培育工业互联网平台开源社区和开发者


    当今时代,软件开源和硬件开放已成为不可逆转的趋势,掌控开源生态,将已成为全球工业互联网平台的焦点。一是建议培育开源社区,引导自动化企业开放各类标准兼容、协议转换的技术,实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动,确保工业设备“联得上”,引导工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态,确保模型行业机理模型“跟得上”。二是加快工业APP开发者人才队伍建设,支持工业互联网平台企业举办开发者创业创新大赛,打造基于工业互联网平台的 “双创”新生态,推动工业APP短时间内“上数量”。


    (三)重测试,坚持建平台用平台测平台协同发展


    坚持“建平台” 、“用平台”、“测平台”协同推进,边建设、边测试、边推广,以测带建、以测促用,打造平台功能丰富与海量使用双向迭代、互促共进的良性循环。一是跨行业跨领域工业互联网平台培育方面,建议参照国家制造业创新中心培育方式,出台工业互联网平台遴选标准,坚持“一事一议、成熟一家、遴选一家”的原则,用三年时间培育10家跨行业跨领域平台。二是在工业互联网平台应用推广方面,建议加强部省联动,遴选一批地方积极性高、企业上云基础好的省作为工业互联网平台应用示范省,推动示范省“块状经济”产业集聚区内的企业整体上云。三是在工业互联网平台是试验测试方面,围绕设备协议兼容性、平台功能完整性、数据安全性等内容开展试验验证,为工业互联网平台大规模应用提供基础支撑。


    作者:袁晓庆

    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心博士,主要从事制造业与互联网融合、工业互联网、数字经济等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。



    发展工业互联网 平台将成主战场

    2018-04-12 袁晓庆 工业互联网世界

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    当前,全球工业互联网正加速深化发展,工业互联网平台作为工业互联网实施落地与生态构建的关键载体,正成为全球主要国家和产业界布局的关键方向。以GE、西门子为代表的跨国巨头构建的工业互联网平台日趋成熟,并加速在全球范围推广。


    全球正处在产业生态构建的关键窗口期,打造符合中国特色的工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。2018年政府工作报告强调,“加快制造强国建设。推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、新材料等产业发展,实施重大短板装备专项工程,发展工业互联网平台,创建中国制造2025示范区”,这对工业互联网平台的发展提出了新的更高的要求。


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    从Predix、MindSphere看工业互联网平台的本质、特征和架构



    伴随着新一代信息通信技术和制造业的融合发展,以平台为核心的产业竞争正从ICT产业向制造业拓展。


    移动互联网时代,以苹果iOS、谷歌Android等为代表的移动操作系统主导了全球ICT产业的发展。当前,以GE Predix、西门子MindSphere为代表的工业互联网平台正成为全球制造业领军企业的必争之地。无论是iOS、Android,还是Predix、MindSphere,其实质均是基于操作系统整合各方资源、构建产业生态、巩固企业垄断地位。


    (一)工业互联网平台的本质:基于云的开放式物联网操作系统


    首先,从技术角度看,工业互联网平台本质上是工业物联网平台。GE、西门子推出Predix、MindSphere其实是顺应万物互联发展趋势,将设备管理和工厂运营作为发力方向,打造设备互联、数据驱动、平台支撑、服务增值的新制造体系。


    西门子将MindSphere定位为基于云的开放式物联网操作系统,GE主导的工业互联网联盟(IIC)2017年1月发布《工业物联网参考架构V1.8》,开始强调“工业物联网”这一概念。


    第二,从发展阶段看,工业互联网平台是工业云平台2.0阶段,上云对象从软件上云拓展到设备上云。传统工业云平台强调CAD/CAE、PDM等研发设计类工具和ERP、CRM、SCM等核心业务系统上云,工业互联网平台强调生产制造全流程上云、设备上云,比如,Predix推动航空发动机、燃气轮机、医疗设备上云,MindSphere推动工厂运营上云。


    第三,从平台属性看,工业互联网平台是工业操作系统。Predix、MindSphere向下为连接各类设备提供统一的接口,实现不同设备之间的互联互通,向上为各种各样的应用软件提供良好的开发、运营环境,旨在通过整合“解决方案提供商+应用开发者+用户”生态资源,抢占工业大数据入口主导权、培育海量开发者,构建基于工业互联网平台的制造业生态,不断巩固和强化制造业垄断地位。


    (二)工业互联网平台的特征:网络效应、马太效应和替代效应


    工业互联网平台作为新型工业基础设施,决定着未来10-15年全球制造业竞争格局,具有高垄断性、高成长性和高替代性三大典型特征。


    第一,网络效应。工业互联网平台连接的人、机、物的数量远远大于消费互联网平台连接的人的数量,PTC预测,到2020年IOT设备接入量将达到500亿,根据梅德卡夫定律,其带来的价值也将远远超过消费互联网平台,甚至可以说工业互联网平台“富可敌国”。


    第二,马太效应。工业互联网平台上的工业APP和用户达到一定规模时,会形成一个双向迭代、互促共进的双边市场,平台将会在很短的时间内获得爆发式增长,形成赢者通吃的竞争局面。谁在工业互联网平台上先行一步,谁将拥有引领发展的主导权。第三,替代效应。工业互联网平台能够极大地降低企业信息化部署的成本和难度,这将可能彻底改变两化融合的实现路径,平台可让企业以“快进键”一键进入综合集成阶段,无论是处于工业1.0还是2.0、3.0的企业,都将主动或被动地进入到工业互联网平台的“快车道”。


    (三)工业互联网平台的架构:边缘层、IaaS、工业PaaS、工业APP


    通过分析Predix、MindSphere的平台架构,工业互联网平台包括数据采集层、IaaS平台、工业PaaS平台、工业SaaS平台。


    第一,边缘层是前提。通过协议转换、边缘计算等构建精准、实时、高效的数据采集体系,本质上是实现物理空间隐性数据在赛博空间的显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine,西门子推出即插即用的数据接入网关NanoBox,支持多源设备的数据采集以及云端汇聚。


    第二,IaaS平台是基础。IaaS平台主要是要支撑海量工业数据的存储、计算,Predix、MindSphere的IaaS平台均采用亚马逊AWS和微软Azure。


    第三,工业PaaS是核心。工业PaaS平台是平台技术能力的集中体现,也是当前工业互联网平台竞争的焦点。Predix、MindSphere依托通用PaaS平台构建的工业PaaS平台本质是一个微服务组件池,面向应用服务开放API,支持开发者以“搭积木”的形式进行调用。第四,工业APP是关键。表现为通过对微服务组件的调用和封装,开发出面向特定行业、特定场景的工业APP。目前,Predix、MindSpher应用商店中分别汇集了160和50多个工业APP。


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    我国本土工业互联网平台建设存在的主要问题




    我国工业互联网平台虽然发展较快,涌现出一批平台产品和行业应用,但总体来看建设起步相对较晚、产业基础还有待夯实,与国际领先企业的平台相比、与建设制造强国的要求还有一定差距,主要表现在:


    从平台建设主体看,缺乏综合实力较强的龙头企业。工业互联网平台向下整合上万种类型的装备,向上承载海量工业应用开发,综合实力较强的龙头企业主导才有可能打造基于工业互联网平台的综合性产业生态,国内缺乏类似GE、西门子等产业巨头,尚不具备整合控制系统、通信协议、生产装备、执行系统、管理工具、专业软件等各类资源的能力。与国外平台相比,国内平台主要局限于垂直细分领域,数据分析平台搭建、开发者社区建设、商业模式创新能力仍严重不足,全球化的影响力弱于国外平台。


    从平台建设内容看,产业基础能力薄弱。工业互联网平台是一个涵盖工业技术、信息技术的综合技术体系,需要强大的基础支撑。我国工业互联网平台建设基础薄弱:一是在边缘计算层,平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外,缺乏完整的行业数据采集方案。二是在工业PaaS层,工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足,算法库、模型库、知识库等微服务提供能力不足,导致平台在功能完整性、模型组件丰富性等方面发展滞后。三是在工业APP层,开发者社区建设滞后,工业APP开发能力亟需提升,工业APP开发与工业用户相互促进、双向迭代的产业生态尚未形成。


    从平台建设生态看,协同机制尚未形成。一是产学研用协同发展机制尚未形成,平台协同研发与产业化机制尚未形成,制约着工业互联网平台的建设。二是区域和企业协同发展机制尚未形成,地方推动制造企业上云的路径尚不明晰,制约着工业互联网平台的应用推广。三是公共服务体系建设滞后,与工业互联网平台相配套的安全支撑、测试验证、标准管理缺乏,制约着工业互联网平台的高质量发展。


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    加快构建工业互联网平台生态体系



    工业互联网平台发展的机遇稍纵即逝,为避免重蹈PC、移动互联网平台被跨国公司垄断的覆辙,亟待加快构建工业互联网平台产业生态。


    一是加快落实有关政策。组织实施工业互联网平台培育工程、百万工业APP培育工程、百万企业上云工程、千万设备上云工程,打造平台能力建设与平台海量使用双向迭代、互促共进的技术、产业、人才支撑体系,形成开发者和用户双向迭代的双边市场。支持产业联盟、平台企业建立面向数据采集、工业PaaS、工业APP的测试验证平台,开展功能、性能、适配性、安全性、可靠性等试验验证服务,为工业互联网平台大规模应用提供基础支撑。


    二是推动工业互联网平台在地方产业园区落地。支持工业互联网平台在“中国制造2025”国家级示范区、国家新型工业化产业示范基地、国家大数据综合试验区、国家级经济技术开发区等产业聚集区落地,推动中小企业核心设备和业务系统向云端迁移,降低中小企业信息化建设成本,同时通过海量使用加速平台在实践中完善各项功能、提高服务能力。


    三是加强开源社区建设。组织实施开源社区培育工程,支持龙头企业面向行业共性关键技术和工业互联网平台发展需求,建设共性开源技术、代码和开发工具的开源社区,建立集体开发、合作创新、对等评估的研发机制。开展工业互联网平台开发者创业创新大赛,积极培育工业APP开发者队伍,加强工业大数据建模分析、工业应用服务开发等复合型人才培养,打造基于平台的制造业“双创”新生态。


    四是构建工业互联网平台产业支撑体系。提升自动控制产业支撑能力,突破核心芯片、驱动器、现场总线、工业以太网等关键器件和技术的发展瓶颈。实施工业技术软件化工程,推动工业控制系统、工业云操作系统、新型工业软件等核心技术的研发和产业化。夯实工业互联网平台网络基础,推进工厂内网的IP化、无线化、扁平化、柔性化技术改造和建设部署,加快NB-IoT等新型网络技术部署,加快软件定义网络、网络功能虚拟化等新一代网络技术研究和部署试点开展工业互联网标识解析体系建设。


    作者:袁晓庆


    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心博士,主要从事制造业与互联网融合、工业互联网、数字经济等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。


    跨行业跨领域工业互联网平台怎么建:四个阶段不可少


    《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出了我国工业互联网平台建设的近期目标和中远期目标,即到2020年支持建设10个左右跨行业、跨领域工业互联网平台,到2025年形成3-5个具有国际竞争力的工业互联网平台,到2035年建成国际领先的工业互联网平台。


    可以看出,培育国际领先的工业互联网平台,事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、巩固和强化,打造本土工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。


    阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣把培育平台型企业分成0-0.1、0.1-1、1-10、10-N四个阶段,其中0-0.1是战略尝试期,0.1-1是战略成型期,1-10是战略扩张期,10-N是高效执行期,这种阶段划分对企业建设跨行业、跨领域工业互联网平台具有一定借鉴意义。


    工业互联网平台建设的过程,也是一个企业战略逐渐清晰、平台功能持续迭代、应用服务不断丰富、产业生态日趋成熟的过程,需要循序渐进地去推进。建成国际领先的跨行业、跨领域工业互联网平台,大体上需要经历单点突破期、垂直深耕期、横向拓展期和生态构建期四个阶段,需要15-20年的时间。



    0-0.1阶段:单点突破期,亟需推出杀手级工业APP



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    总体看,当前全球工业互联网平台建设均处在0-0.1阶段,即单点突破期。该阶段的主要标志是全球工业互联网平台都处在战略探索期,面临战略路径不清楚、商业模式不明晰等问题,试图通过杀手级工业APP抢占市场先机。该阶段呈现以下三个特征。


    一是工业互联网平台呼唤杀手级工业APP的出现。一部信息产业的断代史,就是一部杀手级应用持续引爆ICT产业生态的发展史,桌面互联网时代,Office的出现,推动了Windows生态的地位巩固和个人电脑的快速普及,移动互联网时代,生活类APP的群体性突破,推动了iOS和安卓两大操作系统的持续繁荣。


    面对呼啸而来的工业互联网时代,无论是GE、西门子等全球领军企业还是我国的工业互联网平台企业,均把打造工业的操作系统作为战略必争之地, 但亟需推出杀手级工业APP,来牵引或引爆工业互联网平台的发展。


    二是国外工业互联网平台企业正在接近杀手级工业APP。在宏大战略进展不畅的情况下,国外领军企业的发展战略日渐落地,试图通过“小而精”的杀手级工业APP引爆工业互联网平台的发展,不断探索工业互联网平台建设途径。GE把Predix的重心聚焦在为航空发动机、燃气轮机、医疗器械、风电设备等提供设备性能优化服务上,西门子把MindSphere聚焦在为数控机床开展预测性维护上,ABB把ABB Ability聚焦在为机器人、电机和机械设备提供远程监测服务上。


    美国初创企业Uptake也仅仅把公司核心业务聚焦在为卡特彼勒工程机械提供状态监测和故障预警上,接入了超过300万的工程机械,公司目前的估值已经达到23亿美金。而我国工业互联网平台企业还沉迷于跨行业、跨领域平台的宣传,描述的工业APP应用场景普遍“大而全”,存在“雷声大、雨点小”的现象,落地比较难。


    三是“三高一新”设备上云有望成为我国工业互联网平台企业催生杀手级工业APP的切入点。综合国外领军企业的平台战略,不难看出,这些企业纷纷把推动高价值、高通用的工业设备上云作为引爆工业互联网平台的切入点。因此,对于我国工业互联网平台而言,当务之急也是找到杀手级应用,也就是说是一定要找到一个切入点,把工业互联网平台的应用场景撕开一个口子,把它做深做透,彻底的把这个桩打进去。结合我国工业实际,围绕产业附加值高的高价值设备(如工程机械)、节能降耗空间巨大的高耗能设备(如炼铁高炉)、量大面广的高通用设备(如电机)、工业互联网基因优势明显的新能源设备(如风电)等“三高一新”设备,开发出设备远程监测、故障预测预警、工况性能优化、资源调度配置等工业APP,有望引爆工业互联网平台大规模应用。



    0.1-1阶段:垂直深耕期,打造行业级平台



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    0-0.1阶段是工业互联网平台的垂直深耕期,时间跨度大约为2018年-2020年,甚至更长时间。


    该阶段的主要标志就是以杀手级工业APP为牵引进行专业深耕,在垂直发展上做文章,打造行业级工业互联网平台,形成细分领域的工业操作系统。当前,很多平台号称自己是跨行业、跨领域工业互联网平台,但平台的核心业务主要集中在特定行业的局部环节,本质上是行业级平台,在垂直细分仍需进一步深耕,距离行业级工业互联网平台有很长的路要走,距离跨行业、跨领域工业互联网平台的差距更大。


    行业级工业互联网平台的标志是拥有“行业级工业PaaS+端到解决方案能力”,具有以下两个特征。


    一是建成承载丰富机理模型的行业级工业PaaS。工业PaaS是工业互联网平台的核心,没有工业PaaS,平台企业只能依托自身提供有限、封闭、定制化的工业APP,难以依托第三方开发者去开发海量、开放、通用的工业APP。因此,打造行业级工业互联网平台,行业级工业PaaS是必要条件,没有行业级工业PaaS,就没有创新活跃的工业APP开发生态。


    在这一阶段,行业级工业PaaS向下可为连接各类设备提供统一的接口,实现不同设备之间的互联互通,向上可承载各种各样的工业APP,同时自身拥有细分行业的算法库、模型库、知识库等行业机理模型,供海量第三方工业APP开发者进行调用。


    二是具备完整的端到端行业解决方案能力。一方面,平台企业面向细分行业具备设备互联、边缘计算、工业数据建模分析、海量工业知识沉淀、高效工业APP开发、开发者社区建设等一体化端到端改造能力。另一方面,平台面向细分行业生产全要素、全流程、全产业链、全生命周期管理的管理和服务开发形成了一系列工业APP,同时,平台应具备工业APP的再封装、再组态能力,可快速形成个性化的行业整体解决方案,加快工业互联网平台在不同企业的落地。



    1-10阶段:横向拓展期,打造跨行业、跨领域平台


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    1-10阶段是工业互联网平台的横向拓展期,时间跨度大约为2020年-2025年。


    该阶段的主要标志就是以行业级工业互联网平台为基础进行跨行业拓展,在横向发展上做文章,培育跨行业、跨领域工业互联网平台,打造综合性的工业操作系统。跨行业、跨领域平台应具备“四个一”特征。


    一是有一家资源整合能力强的龙头企业牵头。GE、西门子打造工业互联网平台的实践和路径表明,只有综合实力较强的龙头企业主导才有可能打造基于工业互联网平台的综合性产业生态。在这一阶段,平台企业应该具备整合控制系统、通信协议、生产装备、执行系统、管理工具、专业软件、平台建设等资源的能力,可提供业务流程咨询、软件部署实施、平台二次开发、功能上线调试、系统运行维护、人才管理培训等一体化的综合性服务。


    二是有一个承载丰富机理模型的工业PaaS。工业PaaS的核心是行业机理模型。在这一阶段,工业互联网平台企业需要联合科研院所等多方资源把我国39个工业大类、191个中类、525个小类的工业基础原理、关键基础材料、核心基础零部件(元器件)、先进基础工艺、产业技术基础等基础共性知识和行业通用知识封装成积木式的数字化模型,供工业APP开发者灵活调用,促进工业知识的沉淀、传播、复用和价值创造。


    三是有一个开源开放的开发者社区。软件开源和硬件开放已成为不可逆转的趋势,掌控开源生态,将已成为全球工业互联网平台的焦点。在这一阶段,开发者社区应该做到两类开源,一是平台企业开源自身高质量、广覆盖、易应用的开发工具、知识组件、算法组件、模型组件,构建资源富集、开放共享、创新活跃、高效协同的工业APP开发生态,二是联合自动化企业开源各类标准兼容、协议转换的技术,实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动,确保工业设备“联得上”。


    四是初步形成一个海量工业APP和海量用户双向迭代的双边市场。工业互联网平台上的工业APP和用户达到一定规模时,会形成一个建平台和用平台双向迭代、互促共进的双边市场,平台将会在很短的时间内获得爆发式增长。在这一阶段,伴随着百万工业企业上云、百万工业APP培育工程的实施,领军企业围绕“智能机器+云平台+应用APP”功能架构,整合“平台提供商+应用开发者+用户”生态资源,培育海量开发者、提升用户粘性的“入口之争”将愈演愈烈。



    10-N阶段:生态构建期,形成赢者通吃的格局


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    10-N阶段是工业互联网平台的生态构建期,时间跨度大约为2025年-2035年。该阶段的主要标志是工业互联网平台会形成“赢者通吃”的生态格局,工业互联网平台将成为准公共基础设施,“富可敌国”的工业互联网平台有望建成。该阶段工业互联网平台具有以下三个特征。


    一是赢者通吃。从 Wintel体系到Android、iOS两大操作系统,从电子商务、搜索引擎到社交平台,过去40年的ICT产业发展史表明,工业互联网平台的竞争最终会演变为赢者通吃、一家独大、一枝独秀的局面。当然,基于公有云的工业互联网平台不是制造业数字化、网络化、智能化的唯一解决方案,本地应用、私有云等解决方案也将长期存在,但是工业互联网平台无疑是企业推进两化融合的“快车道”。


    二是准公共性。在这一阶段,“赢者通吃”的工业互联网平台会推动全社会的信息流、技术流、资金流、人才流、物资流向云端汇聚,工业互联网平台将成为工业全要素连接的枢纽,将成为工业资源配置的核心,因此工业互联网平台不再是某家企业的平台,而将成为国家的工业基础设施,工业互联网平台将不仅姓“工”,也将姓“公”。


    三是富可敌国。数据表明,2018年第一季度,全球上市公司市值前五名的企业均是互联网平台企业,依次为为苹果、谷歌、微软、亚马逊、腾讯,其市值分别为8256亿美元、7205.9亿美元、7041.9亿美元、6974.3亿美元、4957.1亿美元,可以说“富可敌国”。工业互联网平台连接的人、机、物的数量远远大于上述互联网平台连接的人的数量,其带来的价值也将远远超过上述互联网平台。在这一阶段,谁会成为 “富可敌国”的全球工业互联网平台将基本形成定局。


    作者:袁晓庆


    中国电子信息产业发展研究院信息化研究中心博士,主要从事制造业与互联网融合、工业互联网、数字经济等领域研究。参与起草了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件。发表多篇有关工业互联网深度文章,受到业界关注。

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。



    产业智能官  AI-CPS


    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链


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    新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、智能城市新模式:“财富空间“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”



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    千次阅读 2018-07-12 18:20:42
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空空如也

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平台公司是干什么的