在日前网易新闻和网易科技主办的“2018网易未来科技峰会”之“ALL IN时代”上，欧洲科学院院士、深知无限人工智能研究院院长兼首席科学家汉斯·乌思克尔特（Hans Uszkoreit）发表以“AI for Smarter Enterprises”为主题的演讲，阐述了目前智慧企业的人工智能发展情况，探讨了人工智能能为企业尤其是制造业企业带来怎样的改变。

汉斯认为AI已经慢慢成熟，但AI无法取代人类大脑，现在已经可以提高企业的工作流程。

智能制造的三层级

很多人讨论AI会很快导致失业，汉斯认为并非如此，在机器人自动化发达的国家，失业率反而更低，但是AI确实会代替司机、数据输入人员还有文职人员、销售人员等一些比较重复性的工作岗位。在近期人工智能无法代替专家，这些专家需要做非常重要的决策，需要非常深度的知识，多元化动态信息，需要深入仔细地权衡做出的决定。产品经理、市场研究员、营销专家、医学博士、医学专家、投资管理者，像CEO、CMO这一些人都是高薪的人才，他们的决定是有很大的影响力很大的价值。他们的决策可能会决定一个公司的成败，而AI可以有效的帮助这一些专家更好地做决策。

AI在企业方面有不同的应用，汉斯介绍中国有阿里巴巴、百度这样的巨头，美国有有亚马逊、谷歌等巨头，德国这方面的巨头少一些，主要是与制造企业合作。智能制造有几个不同的层级：

第一个层级AI可以用于不同流程的优化、改变和重新配置。在制造业当中有物理的信息系统，有物联网相连，很多的感应器，越来越多使用机器人，人机协作、互动。信息物理系统包括数字双胞胎，它可以是产品，也可以是流程的数字双胞胎，还有灵活的由产品驱动的产品配置以及智能的自动化。

第二层级AI可以在运营上面提供一些和制造业深度相连的服务。比如说在银行就有和它的核心业务直接相连的应用，例如智能出行、智能物流、智能楼宇、还有包括节能设施等等。

第三层级是一个公司的知识型业务，建立知识图谱。对于制造业企业来讲最重要的并不是生产部分、不是机器部分甚至不是它自己的工人，最重要的要素是在公司之外的付费顾客。竞争者、技术提供商、监管者、媒体、服务合作伙伴这些都是企业之外重要的要素，企业需要从各方获得的数据中提取一些洞见，目前所有数据信息复杂度之高已经超过了人类认知的极限，这些就是AI的用武之地。

人类大脑在做决定的时候可以获得大量的数据，这些数据不是整理好的，不是结构化不是可以直接输入的，大部分是新闻，是社交媒体，是短信，是报告，是文字形式。首先要用AI进行解读，然后才能变成可用的洞见，企业必须用AI做决定要求有一定的知识背景。“如果我们植入深度学习，再加上比较高级的学习，我们就真的可以做到这点。”

打造数据平台构建知识图谱

Intelligence翻译成中文的时候可以翻译成情报，也可以翻译成智能，情报比如说情报组织像美国的CIA情报组织。它可以搜集全球活动不同的情报，并把情报汇报给美国政府，这两个用意使用还很广泛，比如说人工智能、商业智能、企业智能、企业情报。“AI与企业搭配时一般是指企业情报”汉斯解释。

AI无法代替大脑但是处理情报的部分是可以做的。公司内部获得数据，加上已有的知识，外部的数据对于决策来讲非常有相关性，最终会决定了决策成功与否。另外一部分是企业智能，有结构化的数据，但是大多数企业外部的数据都是文本、图像、还有多媒体这一些非结构化的数据。

汉斯介绍目前很多企业还没有成熟完整的数据战略，且缺乏反情报或者反间谍这样一些安全防范措施。企业需要集中化的数据处理处理措施，对于这些非结构化的数据需要一个平台把所有的一切都聚在一起，然后再进行个性的应用。比如供应链的管理生产数据，还有供应商数据全部都集合在一起，就可以充分的使用机器学习的潜力把总的数据进行处理，再做决策。

汉斯以西门子为例进行了说明，有DPP的基础，从外部比如新闻、媒体、互联网得到各方面的企业数据，要做到这些需要不同的功能部门之间建立知识图谱，也就是对自己的产品供应商还有流程的知识共享。只有建立知识图谱才能认识本身不属于你的专属技术，才可以跟世界的整个知识社区去共享，把外部知识和解读与企业内部的数据结合起来。

现在需要处理的数据量实在太大，必须把整个流程嵌入到一个智能的数据平台当中。而目前包括中国企业在内的企业对于AI在支持决策和企业智能方面的需求非常大，因为语言障碍企业无法充分了解世界其它公司的发展情况。“我们需要更强的(深度)机器学习和(显性)工业知识的结合。”从结构化和非结构化的数据当中去学习，然后在相应的情景之下去解读作出相应的决策。

汉斯介绍目前可以用深度学习还有其他现在正在发展的技术提取大量、海量的文本，能够理解很多文本的信息，但不能理解全部的信息，这还要很长一段时间。依然需要人类的知识，而且需要知道相关信息。比如话题、名字、事件、情绪、意见等等，这些对于决策而言非常关键。“比如说客户对于这一款产品本身的意见还有情绪，如果我们知道我们现在寻找的是什么，就能找到它，但是我们首先必须要知道我们找的是什么。”

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