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近年来，在数字化和智能化的宏观背景下，人工智能已经成为推动我国各行各业数字化转型、加快新旧动能转换、大力发展新经济的关键能力之一。不久前，在北京科技有限公司(以下简称)联合主办的第八届新永和论坛上，齐董事长兼首席执行官发表了题为《工业人工智能驱动数字经济》的演讲，阐述了“工业人工智能”对数字经济的推动作用。

那么，“工业人工智能”的发展空间有多大？它给中国工业及其发展带来了什么价值？郭爽如何推动人工智能在工业领域的落地，如何深度释放“工业人工智能”的价值？会议间隙，齐就相关议题接受了媒体采访。

“工业人工智能”市场潜力巨大

习近平总书记在今年举行的金砖国家工商论坛上的讲话中指出:“未来10年将是改变世界经济新老势头的关键10年。”从国内产业发展环境来看，近年来国家出台了一系列鼓励和支持人工智能产业发展的政策，包括“互联网加人工智能三年行动计划”和“新一代人工智能发展计划”。这也表明，在加快新旧动能转换、大力发展新经济的宏观背景下，人工智能已经成为推动我国各行各业数字化转型的关键能力之一。

齐在讲话中说，智力的发展刺激了行业的新势头。响应总书记Xi的号召，大数据和人工智能应该更紧密地为实体经济服务。在企业从信息化向数字化转型的时代，混合人工智能将是解决企业转型和治理问题的发展方向。这将有助于企业从粗放型和劳动密集型发展模式转变为高度复杂和智能驱动的发展模式，并推动供给方面的改革。在这方面，郭爽致力于在数字和智能转型时代成为企业的技术供应商和提供者。它将继续通过工业智能系统提供一站式智能解决方案，使企业能够向数字化和智能化转变。

事实上，人工智能技术在工业领域的应用空间非常广阔，也将为行业和各行各业带来巨大的应用价值。在这方面，郭爽已经在许多重要的国内产业中有了一系列成功的做法。例如，通过与国内一家大型汽车公司的合作，郭爽解决了混合新能源汽车里程无法准确预测的问题。由于混合新能源汽车的里程涉及复杂的指标，不仅与油量、电量和驾驶习惯有关，还与当时的天气、温度、道路坡度和拥堵状况密切相关，因此有必要通过收集大量的历史数据，做出相应的预测模型，从而准确预测里程。

另一个例子是郭爽，它帮助油田企业对石油设备进行预测性维护。由于我国许多石油公司使用“磕头机”进行采油作业，这些机械设备大多安装在油田中。一旦损坏和修复，非常麻烦，既费时又费力，还面临着停机造成的经济损失。通过对企业历史数据的收集和深入挖掘，以及专家的深入学习技术，郭爽能够预测两周内将发生的高概率部件损坏故障，从而实现设备的不停机维护，防止事故的发生。

人工智能产业落地需要祝福“产业能力”

什么是“工业人工智能”？在齐看来，“工业人工智能”是人工智能技术的一个混合概念，它在感性层面上不同于目前的人工智能技术，如人脸识别和语音识别。除了深入学习和感知的能力外，还必须结合数据科学家和行业专家的能力，借助知识地图和自然语言理解能力对行业的专业信息和专业能力进行编码，并通过计算机处理大量历史数据来发现规律。这些能力的结合可以真正被称为“工业人工智能”。

“没有专家和足够的行业经验，大数据和人工智能平台就像人工智能解决方案提供商的空中楼阁，即使它们做得很好，也无法解决实际问题和促进生产力发展。”齐解释说在大数据和人工智能等技术领域积累了多年的经验，确立了自己的优势，但同时也需要更多来自各个行业和工业领域的专家。这也是我们这次与新永忠达成深入合作的最重要原因之一。

事实上，它也是基于此。多年来，郭爽凭借其独特的分布式数据架构和大数据平台的多维关联分析技术，利用自然语言处理和知识映射等人工智能技术，通过引进行业和行业领域的大量专家，积极融入行业和行业社区。目前，郭爽已在数字营销、智能客户关系管理、金融媒体和数据智能、智能司法、智能政务、工业互联网等多个领域成功实践。取得了实效，赢得了客户的信任。

工业人工智能应克服四大瓶颈

应该说，大数据、人工智能技术能力和产业能力是产业和产业市场扩张的两个关键方面。那么，为了寻求行业和行业市场的突破，人工智能规划者需要突破哪些困难和瓶颈？对此，齐表示，面对现有的传统工艺平台，总的来说，人工智能技术在行业和行业领域的失败仍然需要解决四大问题。

首先，能否获得完整、高质量的数据。以郭爽在数字营销领域的实践为例，在为用户分析智能数据时，获取完整、高质量的数据源是最大的困难之一。因为早期的数字营销都是在用户的数字平台上进行的，所以通常有可能获得合格的数据源。后来，由于越来越多的服务不在用户数字平台上进行，获得合格的数据源就成了一大难题。

其次，光有数据是不够的。也需要真正了解这个领域的专家。如前所述，工业人工智能的登陆需要行业能力的支持和行业专家对机器学习数据过程的监督，以最终创造出具有行业应用价值的产品。

第三，市场意识不足。目前，国内外大数据和人工智能市场存在过度包装现象。这种过度包装使得市场用户对人工智能带来的应用价值的认知有很大偏差。如果潜在市场对工业人工智能没有清晰的认识，作为人工智能规划者，它必须付出更多的投资来教育市场。

第四，与传统工艺平台的结合与整合。例如，作为一个人工智能解决方案提供商，当构建一个与业务密切相关的智能平台时，它必然需要与一个面向过程的平台进行接口。这种新旧转换过程对传统过程平台和人工智能解决方案提供商来说都是一个巨大的挑战。必须清醒地认识到，智能平台不是替代产品，只有两者的有效整合才能更好地促进产业发展。

不难看出，郭爽对工业人工智能的失败有深刻的理解，这也应该是它在许多国内工业市场赢得胜利的原因。事实上，作为全球数字中心，中国在“工业人工智能”领域有着极其广阔的发展空间。人工智能在各行各业的登陆不仅有助于数字化和智能化企业用户的转型，也将极大地促进人工智能解决方案业务群体的成长。过去，郭爽作为美国上市的第一家大数据和人工智能企业，凭借其在大数据和人工智能技术研发方面的优势，在国内市场处于领先地位。然而，今天的郭爽必将凭借其在工业人工智能登陆中的洞察力，在整个人工智能项目商业社区的成长和发展中发挥更加积极的引领和引导作用。

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