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    2022-04-14 17:13:01

    近日,中兴通讯正式作为创始会员单位加入到企业智能化转型开源社区---“星策”。中兴将携手社区其他成员,共同推进社区建设发展,加速各行业智能化转型进程。

    ​星策开源社区于2022年3月成立,是由中国开源软件推进联盟、中国信通院、Linux基金会AI & DATA、腾讯、微众银行、第四范式等多家行业领军企业及机构共同发起的国内首个聚焦企业智能化转型领域的开源社区。社区旨在汇聚转型攻坚力量,持续探索企业智能转型“方法论”、优质案例、最佳实践及支撑企业智能转型的开源技术,以共享共建的形式加速各行业的转型升级。

    中兴通讯是全球领先的综合通信信息解决方案提供商。为全球电信运营商、政企客户和消费者提供创新的技术与产品解决方案。公司成立于1985年,在香港和深圳两地上市,业务覆盖160多个国家和地区,服务全球1/4以上人口,致力于实现“让沟通与信任无处不在”的美好未来。

    Adlik是中兴通讯发起的首个聚焦机器学习模型推理阶段的开源项目,Adlik宗旨是使机器学习模型能够高效地运行在多种部署环境下,提升模型的推理效率,减少时延和能耗。

    星策社区发起人、中国开源推进联盟副秘书长谭中意表示:“我们非常欢迎中兴通讯加入星策社区,共同赋能企业智能化转型。也非常欢迎Adlik这样优秀的项目加入到社区中,可以丰富企业智能化转型的技术栈,给开发者更多便利。我们也将通过社区的协同运作,一起把adlik项目发展的更好,让其在企业智能化转型过程中发挥更大作用。

    中兴通讯标准与开源规划总监孟伟表示:“有研究表明,已经应用开源技术的企业占比早已超过85%,开源成为众多科技企业的首选。中兴通讯中兴通讯非常乐于与业界分享人工智能以及5G在开源领域的研究成果。作为行业的引领者,中兴通讯努力牵头将标准与开源统一协调起来,让整个行业在开源中收益。”

    当下,智能化转型已成为企业顺应时代发展、保持核心竞争力的必选项。未来,星策社区将吸纳更多转型企业级合作伙伴,协同打造智能化转型繁荣的开源生态,助力更多的企业加快智能化转型进程。

    有关星策智能化转型开源社区的更多详情,请访问社区官网http://startogether.ai/

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    自2019年起,人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展,人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域,并且一些行业头部企业已经全面拥抱了智能化转型。

    由于可获取和参考的建设经验有限,加上企业所处行业、发展阶段的不同,自身需求以及拥有的资源禀赋各异等因素,人工智能在产业中落地充满挑战。在本报告中,爱分析基于大量调研和过往研究积累,从战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织和人才六个维度梳理出了目前人工智能在产业中落地面临的20个主要挑战。

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  • 报告面向金融、消费品与零售、医疗与医药、工业与能源、政府与公共服务等行业,基于第三方专业视角,研究总结目前企业界人工智能实践中的最佳案例,树立引领未来人工智能发展的标杆,推动中国企业数字进程。

    近日,国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析发布《2022爱分析·人工智能应用实践报告》。 报告面向金融、消费品与零售、医疗与医药、工业与能源、政府与公共服务等行业,基于第三方专业视角,研究总结目前企业界人工智能实践中的最佳案例,树立引领未来人工智能发展的标杆,推动中国企业数字化进程。

    人工智能在产业中落地挑战重重

    在国家政策、产业需求、数据和技术体系趋于完备三重因素的推动下,自2019年起,人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展,人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域,各种创新性的应用场景层出不穷。尤其在金融、智能制造等领域,一些头部企业已经在各个业务和职能部门中引入了大量的人工智能应用,并且已经构建起了较完善的面向智能化运营的技术能力、组织架构和创新机制。

    然而,由于可获取和参考的建设经验有限,加上企业所处行业、发展阶段的不同,自身需求以及拥有的资源禀赋各异等因素,人工智能在产业落地仍然充满挑战。

    基于对多个国内领先企业的智能化转型和人工智能应用实践案例的深度调研分析,以及过往对产业数字化与智能化的持续跟踪研究,爱分析认为,当下人工智能在产业落地中主要会面临20个挑战,涉及战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织和人才六个维度。

    表1:人工智能在产业中落地的20大挑战

    评估AI应用成熟度,因地制宜推进智能化

    智能化转型没有统一的路径和方法,不同企业在不同阶段可能面临的问题通常也各不相同。爱分析认为,企业在实施智能化转型之前需要首先建立一套企业智能化转型的能力框架,对框架内的多个能力维度进行评估,确认企业自身的AI应用成熟度状况。在此基础上,企业可以明确智能化转型的关键能力要素,以及各维度的能力在不同成熟度阶段需要重点提升的方向,从而制定下一步实施计划,高效的推进智能化转型和AI落地。

    基于本次调研和过往研究积累,报告将AI应用成熟度从低到高依次分为早期实验、初步投入、多维布局、深度应用、全面融合五个阶段,并且从战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织与人才六个维度列举出了每个成熟度阶段主要的能力特征。此外,爱分析也将目前国内主要行业企业AI应用成熟度各阶段数量占比情况做了展示。

    表2:企业AI应用成熟度及其评估框架

    智能化转型方法论帮助企业应对挑战

    针对企业在应对智能化转型的多种挑战,爱分析从战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织与人才六个维度提供了系统可行的方法论,并从本次调研的案例中选取相关实践经验为企业提供参考说明。

    同时,爱分析还对本次调研的企业智能化转型和AI应用实践案例做了详细梳理,包括企业AI战略、面向AI开发的数据采集与管理方法、应用场景规划、解决方案开发、AI中台建设等多方面的典型案例。

    除此之外,报告还对处于不同成熟度阶段的企业在上述六个维度中需要阶段性提升的重点能力分别给出建议。欲了解更多信息,可通过链接获取《2022爱分析·人工智能应用实践报告》:https://www.ifenxi.com/research/content/6032;或关注爱分析公众号:爱分析ifenxi。

    趋势展望:企业将走向全面智能化转型

    人工智能在为企业创新产品服务、优化经营决策、提升管理效率等方面已经取得了广泛的效果,并展现出了更加巨大的潜力。爱分析认为,所有的企业未来想要在市场中保持竞争力,一定都需要全面拥抱智能化。预计在接下来的3至5年,国内大量的企业对AI的应用将从单点的AI建设走向全面的智能化转型,企业因此需要针对智能化转型规划完善的路径和方法,同时结合自身AI应用的成熟度,制定符合自身状况的行动计划。

    人工智能在产业中的落地正在如火如荼地推进,也还有很多未知的领域有待企业去探索,进一步释放AI的价值。随着企业智能化进程的推进,AI在产业中落地仍然会面临许多新产生的问题。作为专注数字化市场的研究咨询机构,爱分析表示,将持续对该领域进行跟踪研究,对前沿的案例保持关注,为企业智能化转型提供更多的决策参考。

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  • 企业信息化、数字化和智能化的区别 在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下,全球迎来了数字化时代。那么,企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢,且听业内的两位专家如何解读: 一、信息...

    企业信息化、数字化和智能化的区别

    在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下,全球迎来了数字化时代。那么,企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢,且听业内的两位专家如何解读:

    一、信息化、数字化和智能化本体层的分析

    1. 信息化:解决的是数据映射问题,是对现实世界(即企业的存在配置、资源存流、运营状态、外部联通)实现数据映射集合。感知、采集、识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测均处于数据层面。与人类的关系是只有数据界面交互。关键点:所有语义内容均为人为定义、解读、赋予,信息系统只是传递、运算、执行单元。

    2. 数字化:开始解决语义层的问题,不仅实现了信息化,而且在识别、采集数据底层已经设计、赋予了语义内容,并且在算法上植入了包括自然语言理解、智能识别、自组织、自寻优等智能,使得系统的识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测都具备了一定程度的语义内容,特别是与人类可具有双向的语义互动了。

    3. 智能化:是信息化-数字化的终极阶段,这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系:信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互,变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平,并逐步走向无差异或者无法判别差异。

    信息化、数字化和智能化三者之间没有取代式递进关系,但是有本体层次差异。

    二、信息化、数字化和智能化的特征和场景

    信息化、数字化和智能化系统的体系架构、内容、作用和价值,不赘述,直接列于表中:

    信息化、数字化和智能化的特征和场景

    三、协同管理平台与信息化、数字化及智能化的关系

    协同软件,即协同管理平台(COP)在企业信息化的初期阶段还没有出现,直到OA——办公自动化系统发展成熟,进一步发展为企业工作和工作管理平台即协同管理平台(今天的OA只是企业协同的典型应用之一),就为企业信息化向数字化转型提供了核心运营引擎和管理体系架构。也为企业智能化升级奠定了平台基础。

    由于企业信息化进程的路径依赖等原因,ERP逐步演化为企业信息化的“底盘”。而协同平台正在演进为工作和工作管理平台并进一步发展为数字化的体系语义层框架(因为协同平台正在成为具备丰富的语义引擎的体系架构)。ERP和COP二者的融合将演变成即将到来的智能工厂(企业)体系架构。

    阿朱:《走出软件作坊》一书作者,现任用友研究院的院长。

    一、对信息化、数字化和智能化的解读

    1、信息化:现实的业务流程在计算机及其网络系统里固化,从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动。

    价值:流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业。

    2、数字化:用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据,形成计算机里的数字孪生,现实变就计算机里的数字孪生物品自动变,在计算机里操作数字孪生物品,现实世界就自动同步反应。

    价值:不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判

    3、智能化:一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源(人才、物料、设备、仓库、运输车、资金)最佳调度。

    价值:到达产业联动乃至社会化商业,事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力,必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习,来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度。

    4、信息化、数字化、智能化到底有什么区别

    核心结论:信息化、数字化、智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想做却做不了的,现在能做到了。产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据,成网调度是不可能达成的。

    中国企业,从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营,现在正在悄然迈进产业整合、产业调度,并且与政府与公共事业单位联动,形成社会化商业。

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