Keba E-FDC E FDC EFDC 9096

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人工智能革命
　　现代企业面临海量信息的冲击。无论来自客户、供应商、机器传感器、工厂监控设备，还是自动维护程序，这些都只是冰山一角，大数据已经成为许多工业4.0活动的核心。众多精通技术的企业都在多维度利用大数据的潜力。
　　企业通过市场数据分析得来的洞见扩大收益来源，更***地理解客户行为和态度，变更运营模式以提高价值链效率，并实现支持职能工作自动化，进而提升流程质量、速度和敏捷性。
　　尽管这些分析活动蕴含巨大潜力，许多企业并未从不断的数据收集中看到明显回报。对数字化***而言，这正是人工智能发挥关键作用的领域。根据思略特的定义，人工智能是计算机系统的统称，它可以感知周围的环境，进行思考、学习，并对刺激做出反应。这些刺激包括大量信息收集程序产生的数据，以及视觉、触觉和其他传感器产生的数据。如今投入使用的人工智能包括数字助手、聊天机器人和机器学习。人工智能的工作方式有四种，分别代表不同的人机交互形式：
　　●自动化：人工作业和认知作业自动化，包括常规和非常规的任务
　　●辅助智能：协助人类更快更好地完成任务
　　●增强智能：协助人类做出***佳决策
　　●自主智能：决策过程自主，无需人工干预仅凭自动智能
　　这种***基础的人工智能，企业也能充分利用大数据。机器智能可以处理大量结构化和非结构化数据，并对其管理与修改，生成分析、评估和应用程序，这些输出对车辆开发、智能家居、***诊断和支持、定制零售、供应链优化和按需生产已经开始产生重大的影响（见图二十二）。

　　根据普华永道2017年人工智能前瞻研究报告《抓住机遇》（ Seize the Price），由于人工智能的进步和技术的广泛应用，***GDP有望到2030年时增长14%。这些经济收益将来自流程自动化所带来的生产力改进（包括使用机器人和无人驾驶车辆），企业通过人工智能技术实现产品质量和数量提升，个性化与更理想的产品服务而带来的消费者需求的增加。数字化***企业正大力***于人工智能的广泛应用，从而强化现有的价值链联系以及对大数据流的管理能力。

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总体而言，***9%的企业已经使用了人工智能，亚洲企业处于***前沿（普及率为15%），欧洲、中东、非洲企业则被抛在身后（5%）。在数字化***中，三分之一的企业（34%）将人工智能应用于核心职能部门，希望将人工作业和认知作业自动化（44%），而99%的数字化菜鸟根本没有实施人工智能。
　　研究结果显示，人工智能才刚刚起步，但人工智能在职能部门的普及水平表明企业认识到其巨大的潜力。不过具体的核心用例尚待完善，企业也在大举尝试，从而量化技术的价值。对数字化***而言，实施人工智能的主要挑战有两点：员工缺乏实施所需的相关技能（52%）和数据可靠性（42%）。
　　总体而言，人工智能正在彻底改变数字化***的运作，以及未来的企业经营方式。在数字化成熟的企业中，人工智能系统得到了广泛的应用，跨越了简单的流程自动化，进而实现了自我学习和自主性，对业务、企业文化、员工工作方式、人机互动和企业发展战略都产生了影响。人力资源和数字化转型之间的联系至关重要，全新的数字化环境对企业的运营方式和企业的必备能力有着深远影响。

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