澳電創投副總裁 潘潔蓉女士的分享

　　2021年是具有特殊意義的一年,既是我國“十四五”的開局之年,同時放眼全球,當前世界格局也在經歷著巨變,我們所處的世界在經濟、人口和地緣政治上比以往任何時候都更加動態。特別是人工智能、大數據、供應鏈、云計算、5G通信等技術的發展將生活中許許多多的“不可能”轉變為了“可能”。于企業而言,這種動態變化創造了獨特的機會,也帶來了極大的不確定性和挑戰。

　　兩大領域內機器人技術將取代人工

　　如今,人工智能不再只是科幻電影中的“機器人”,它早已滲透進社會生活的方方面面。傳統的工業機器人以機器臂代替部分繁瑣的人工勞動,成為人類體力的延伸,但其智能程度還遠遠不夠,無法完成相對精細的工作。而包括深度學習、3D視覺在內的人工智能技術則賦予了機器人更高的智慧,使得工業機器人能擁有部分與人類類似的感知與規劃能力,使它不僅能代替人類大部分的體力勞動,也可以在程序設定的基礎上代替部分的腦力勞動,幫助產業更加靈活智能地完成自動化改造,降低工廠生產成本。

　　- 場景一:工業領域

　　在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過程工業領域,生產連續性至關重要。由于設備故障而導致的短暫非計劃性停機就可能給企業造成上百萬的經濟損失,甚至引發火災、爆炸等嚴重安全事故。在中國的一家石油化工企業的智能工廠里,一套預測性維護系統為客戶建立起了從智能預警到高級診斷的閉環機制,幫助客戶有效控制風險,保證生產的可靠性和安全性。這一過程既運用了對傳感器量化數據的機器學習與深度分析,也結合了基于知識圖譜的自然語言處理技術,堪稱工業界的“中西醫結合”。

　　- 場景二:醫學領域

　　在醫療健康領域中,人工智能的應用已經覆蓋虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室/醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學等超過11個領域。在疫情期間,人工智能技術主要是在疫情的監測、疾病的診斷、藥物的研發等方面發揮了重要的作用。作為“最強輔助”,減輕醫生的負擔,提高手術的精度和安全度,在特定情況下幫助醫生看得更清、操作更準。對標北美的老牌手術機器人公司 Intuitive Surgical,在過去 20多年間更新迭代,已經壟斷了胸外科、普外科、泌尿外科、婦科、心血管外科等方面所有腔鏡手術,年收入超40億美元,市值破1000億美元。人工智能與醫療健康的融合,在解決醫療可及性、癌癥治療、老齡化問題等方面的進展,未來可期。

　　- 澳電觀點

　　過去五年間,泛人工智能技術已經從實驗室走向生產環境,賽道的頭部初創也已經跨越了產品驗證的門檻,走向深層次的產業解決方案。澳電十分看好能能夠拓寬機器人應用邊界的創業公司,從高端制造、物流、快遞、電商以及醫療場景中,找到共性模塊,從而更有效地收斂冗長的碎片化需求,以通用垂直化、可編程平臺的形式輸出。隨著工業自動化轉變,智能機器人的螺旋式應用將會顛覆以往的流水線,在設備之間進行單元式重組,拓展可工作環境,重構生產力。

　　中國供應鏈技術給出發展新思路

　　供應鏈的彈性、韌性、安全穩定,其背后是工業產業上下游的互通互聯,是工業企業對生產、庫存、利潤的綜合考量。在疫情降臨后,市場波動、鏈條中斷、成本上漲,許多制造企業都感受到了來自供應鏈的壓力。我國供應鏈技術歷史的強大,在于規模大、種類全、物流多,更在于許多企業可以用較低的成本生產出高質量的零部件和半成品。而針對物理感知與數據智能基礎前沿的探索,也激活了物流、商流、信息流和資金流的實時閉環,讓長尾需求的傳導速度和生產決策鏈條無限縮短,為我國供應鏈的持續性創新提供了新的土壤。

　　以服裝制造業為例,在直播電商的風口推動下,過去一年,國內的新款產品現在的迭代速度已經達到了之前的5倍,可以在130秒內就制造出一件夾克。淘寶快時尚產品數量也增長了91%,許多消費者都體驗到了凌晨下單當天到貨的感覺。背后依賴的就是智能銷售預測技術的落地,在消費者做下最終消費決策之前就通過模式比對,預測下單時機與數量,將商品以最優路徑送達離消費者最近的快遞站點。

　　- 澳電觀點

　　初創企業若能通過數字技術實現產業鏈的高效協同,提升資源配置的合理性和效率,便能實現產品力與市場占有率的高效成長。在基礎建設層,夯實智能決策能力,特別是產品定義相關的能力,從而超越單一品類的柔性能力構建,實現履約與交付體驗的精細化把控。在全球范圍內行業競爭相對不充分的當下,抓住教育市場、獲取好口碑的窗口期,供應鏈側智能決策能力的輸出,從而進一步提高核心產品的附加值。

　　實施數據監管后的企業發展趨勢

　　國內產業數字化前景宏厚,信息化升級已達到一定的基礎和規模。國內第一產業的數字化程度大約在10%,第二產業大概是20%到24%之間,第三產業更高一些,在40到45%左右。在電信、金融、一些頭部的互聯網企業、頭部的工業企業,算法和模型的應用已經相對成熟。

　　數據規模的持續膨脹提升了數據資產管理的重要性,數據應用場景持續擴展要求數據治理具備更高的敏捷性、易用性、實時性和智能化能力,對安全合規的要求也更加嚴格。

　　- 數據監管有多重要?

　　隨著《個人信息保護法》和《數據安全法》的發布,應對數據監管后的挑戰變得格外重要。鑒于現在客戶行為數據掌握在技術平臺和消費者手中,平臺如何利用適當數量的信息為消費者創造價值仍然是一個尚未解決的關鍵問題。

　　當下,企業的發展必須依賴于數據運營和管理,作為價值支撐的切入點。數據保護已成為企業日益關注的問題。IBM Security《2021年數據泄露成本報告》就指出,每次數據泄露事件平均為公司帶來424萬美元的損失,為17年來之最,數據安全的重要性不言而喻。因此需要保護所有業務數據不被濫用或被盜,尤其是消費者數據;企業也絕對不能放任消費者的個人數據,否則他們可能會完全失去業務。

　　- 澳電觀點

　　需求側的增量,讓有能力打通數據治理任督二脈的創業公司,更能抓住產業鏈升級的時機,創造屬于自己的護城河,把產品競爭力打造成為系統競爭力。其一,破解壁壘,打造“安全合規”的共享通道,讓數據可被實時提取與消費;其二,數據清理、融合、可解釋,目標多元共治,讓數據運營自動化;其三,業務切入,構建知識庫,最終實現數據與業務的深度互動,持續創新。

　　2022年是新冠疫情沖擊平復后,中國經濟歸于動態積極化的第一年。展望2022年,堅持高質量發展的路徑將面臨全新的考驗,也會孕育新的機遇,中國經濟在與疫情賽跑的過程中,一定會繼續交出令人矚目的答卷。