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杰夫·貝索斯說過：“人工智能（AI）正處于‘黃金時(shí)代’，能夠幫助我們解決各種曾屬于科幻領(lǐng)域的問題。”

然而，關(guān)于AI的看法存在兩極分化。高盛集團(tuán)的吉姆·科維洛（Jim Covello）認(rèn)為，它可能會(huì)經(jīng)歷如同上世紀(jì)90年代末互聯(lián)網(wǎng)公司和最近加密貨幣類似的發(fā)展軌跡。不過，和他同公司的約瑟夫·布里格斯（Joseph Briggs）估計(jì)，AI將使四分之一的工作任務(wù)自動(dòng)化，并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

無論您對AI作為下一個(gè)大事件的未來走向持何種態(tài)度，都需要關(guān)注近期瑞士百達(dá)財(cái)富管理陳東所指出的投資主題。在他提到的三大趨勢中，有兩大趨勢涉及了AI和工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展前景，這與電氣化、脫碳和數(shù)字化等驅(qū)動(dòng)因素息息相關(guān)。

借力工業(yè)AI獲取發(fā)展勢能

工業(yè)AI是能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，它能推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營。AI模型具有內(nèi)置保護(hù)措施，既可確保工廠運(yùn)營安全，還能幫助企業(yè)提高效率、追蹤設(shè)備運(yùn)營狀況并優(yōu)化可持續(xù)戰(zhàn)略的實(shí)施。

人機(jī)PK這一爭論的關(guān)鍵在于工業(yè)AI的目標(biāo)并非是要在復(fù)雜且注重安全的制造環(huán)境中取代工人。AI可以解決部分問題，但無法解決所有問題。對于資產(chǎn)密集型行業(yè)來說，其重要機(jī)遇在于，AI提供了現(xiàn)實(shí)而準(zhǔn)確的建議。操作員和工程師仍需確保AI輸出的有效性，保持透明和負(fù)責(zé)。

工業(yè)AI將AI與基于工程基本原理的模型相結(jié)合，同時(shí)圍繞AI應(yīng)用，建立關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的防護(hù)機(jī)制，其結(jié)果遵循了科學(xué)規(guī)律，如化學(xué)、物理、電力和地質(zhì)學(xué)，確保了結(jié)果的安全性。工業(yè)AI的工作前提是靈活性、指導(dǎo)性和自動(dòng)化，尤其是提供專業(yè)的輔助和建議，幫助工作人員更快、更好地做出更具戰(zhàn)略性的決策。

在未來二十年里，隨著企業(yè)努力實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型，可持續(xù)發(fā)展將成為資產(chǎn)密集型行業(yè)的首要任務(wù)。

通往可持續(xù)發(fā)展之路

要充分利用工業(yè)AI為企業(yè)增值，企業(yè)應(yīng)考慮以下因素，以構(gòu)建倡導(dǎo)使用工業(yè)AI的文化。

首先，企業(yè)必須對其運(yùn)營進(jìn)行全面評估，以確定最具改進(jìn)潛力的領(lǐng)域。例如，企業(yè)可以從分析高能耗的生產(chǎn)過程入手，找出效率低下的環(huán)節(jié)。工業(yè)AI可以改善預(yù)測性維護(hù)，預(yù)測設(shè)備故障并優(yōu)化運(yùn)行計(jì)劃，從而減少停機(jī)時(shí)間和能源消耗。在供應(yīng)鏈優(yōu)化方面，工業(yè)AI可以幫助降低資產(chǎn)密集型過程的排放和成本。所有這些都利用了AI在數(shù)據(jù)分析和流程優(yōu)化方面的能力，以實(shí)現(xiàn)顯著的可持續(xù)發(fā)展收益。

通過使用預(yù)測分析，企業(yè)可以預(yù)測能源需求并優(yōu)化使用。AI還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控排放，識(shí)別超標(biāo)源并提出糾正措施。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分析生產(chǎn)流程，提高效率，減少浪費(fèi)。AI驅(qū)動(dòng)的模擬可以分析運(yùn)營情景，幫助企業(yè)采取對環(huán)境帶來最低影響的運(yùn)營策略。通過不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，AI系統(tǒng)可以幫助企業(yè)專注于可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)營，以提高環(huán)境績效。對AI模型的定期審核和更新，可確保最新數(shù)據(jù)和趨勢被納入其中。

其次，企業(yè)必須充分了解部署工業(yè)AI解決方案的潛在挑戰(zhàn)。例如，將AI集成到現(xiàn)有運(yùn)營體系，并確保與傳統(tǒng)系統(tǒng)兼容，是一項(xiàng)復(fù)雜且艱巨的任務(wù)，且數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性也可能存在問題。以艾斯本為例，其第一原理模型可以在現(xiàn)場難以獲取大數(shù)據(jù)時(shí)按需生成模擬數(shù)據(jù)，但這并非常態(tài)。另一些例外情況包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)等AI方法，該方法無需依賴歷史數(shù)據(jù)，而是在運(yùn)行過程中不斷學(xué)習(xí)。然而，大多數(shù)AI系統(tǒng)通常需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)并不總是能夠輕易獲取并直接使用。此外，企業(yè)還需要重視數(shù)據(jù)隱私和安全，尤其是在處理敏感運(yùn)營數(shù)據(jù)時(shí)。這就需要在規(guī)劃中保持審慎，投入足夠的培訓(xùn)，并對系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)。

第三，工業(yè)AI能夠在業(yè)務(wù)運(yùn)營的關(guān)鍵領(lǐng)域帶來徹底變革，顯著提升靈活性、指導(dǎo)性和自動(dòng)化水平。AI驅(qū)動(dòng)的靈活性使企業(yè)能夠快速適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的最大化。在工業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)可以通過維護(hù)模型來縮小模擬與實(shí)際操作之間的差距，提升效率并減少浪費(fèi)，從而更快地響應(yīng)市場需求和運(yùn)營變化。此外，AI還能增強(qiáng)員工的能力，幫助他們在日常工作中更快地做出復(fù)雜決策。基于工業(yè)AI的軟件不僅能幫助新員工快速熟悉系統(tǒng)優(yōu)化，還能支持經(jīng)驗(yàn)豐富的員工有效管理復(fù)雜流程。這些系統(tǒng)不僅加速了決策過程，還通過系統(tǒng)化的方法提高了無論是日常還是復(fù)雜場景下的決策準(zhǔn)確性。

AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化能夠?qū)⒐こ處煆闹貜?fù)性的日常任務(wù)中解放出來，讓他們專注于更高價(jià)值的工作。一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用場景是自動(dòng)劃分和解讀地下圖像，幫助企業(yè)高效識(shí)別二氧化碳存儲(chǔ)的最佳位置，推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展。實(shí)際上，工業(yè)AI不僅提高了靈活性，還能提供深刻的洞察和指導(dǎo)，并自動(dòng)執(zhí)行常規(guī)任務(wù)，從而顯著提升運(yùn)營效率和戰(zhàn)略決策能力，使企業(yè)同時(shí)實(shí)現(xiàn)更大的成功和可持續(xù)發(fā)展。

最后，AI通過提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察為決策提供有力支持，在將工業(yè)可持續(xù)發(fā)展納入企業(yè)戰(zhàn)略方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。AI驅(qū)動(dòng)的工具可以評估各種商業(yè)活動(dòng)對環(huán)境的影響，幫助企業(yè)做出符合其可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的明智決策。在決策過程中，工業(yè)AI有助于識(shí)別那些能夠帶來最大可持續(xù)效益的舉措，平衡環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素。此外，AI還可以為利益相關(guān)者提供關(guān)于可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)及環(huán)境、社會(huì)和治理（ESG）目標(biāo)進(jìn)展的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提升透明度并加強(qiáng)溝通。同時(shí)，AI還能夠識(shí)別和管理與環(huán)境和社會(huì)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)積極應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

通過將AI納入戰(zhàn)略框架，企業(yè)能夠更有效地推動(dòng)并宣傳其對可持續(xù)發(fā)展的承諾。AI還可以幫助企業(yè)跟蹤監(jiān)管變化，確保合規(guī)性，從而進(jìn)一步將可持續(xù)發(fā)展的理念深度融入公司的核心運(yùn)營。