从B2B到C2B:智能制造业的崛起
中国有着世界上最复杂和多变的消费者市场。新的消费方式正在以多元化的方式出现在新中产阶层,千禧一代,银发族和农村、多线城市的消费者群体中。
很多人把线上线下相融合,提供综合、全面连接,并提供以消费者为中心的购物体验的时代称作“新零售”。预计将在2020年达到4亿的中产阶层,需要远超预期的产品、服务和随时随地的个性化体验。人工智能正在成为幕后的游戏规则改变者。作为训练人工智能系统输入的大数据的指数级增长,计算力的 突破性进展和人工神经系统在传统行业方面的转型促生了新的人工智能应用。
尽管我们不应过分自满,在一些核心技术上还未完全掌握;不过中国在未来的人工智能发展中具有独特的结构性优势。中国拥有世界上最大的互联网人口和充满活力的数字生态系统,正在产生大量的活跃数据。在过去几十年里,中国培养了大批优秀的STEM人才。许多中国人工智能研究人员和商业领袖,包括当地人和海归,都在全球科技公司和研究机构担任重要职 务。更重要的是,中国中央政府的首要任务是将中国转变为创 新型经济,建设小康社会。
事实上,人工智能在许多B2C场景中已经很普遍。如今,领先的消费者品牌和零售商正在分析消费者的人口、交易和行为数据,以便为微观细分提供洞察。基于机器学习的有针对性的个性化推荐正在带来更多向上和交叉销售的机会。具有语音识别和自然语言处理功能的全渠道聊天机器人正在提供越来越多金 融服务中的客服工作。人工智能的安防服务提供无人服务和智 能虚拟助手,具有情境理解能力,帮助消费者重新定义便利。面部识别技术广泛应用于生物识别系统中以进行数字化识别。
现在这些新技术正在扩展到 B2B的应用场景。消费者端的新动态迫使产业价值链上游的企业用人工智能进行转型和创新。所有 B2B行业中,特别是制造业,将成为人工智能的下一个前沿。传统制造商远离终端消费者,并且通常对快速市场变化的反应迟缓。人工智能可以使传统制造商在未来变得更加C2B。
制造商从自动化和增强两方面采用人工智能解决方案并获益匪浅。人工智能解决方案可以提供实时商业信息和规范性见解, 以便人们做出更明智的业务决策。数据分析可以实现预测性维护,而不是固定的维护计划。数据驱动的需求和供应预测模型可以帮助降低库存成本。通过更好地了解车间操作和供应链, 制造商可以最大限度地减少意外停机时间,提高质量控制和产量。传统上由人操作的危险活动现在可以通过机器自动化。除了降低成本之外,认知系统还可以通过有针对性的潜在客户生成和智能客户服务来推动销售增长。
例如,最具代表性的一个较容易实现的技术是视觉质量检查。 光学、塑料和汽车零件制造商等传统制造商通常严重依赖人工检查员沿着装配线进行视觉质量检查,因为人在了解不断变化的环境和各种不同的产品规格方面具有敏感性。然而,人为错误可能导致低收益率,这通常是一项耗时且耗费人力的工作。一些制造商已经开始采用具有计算机视觉技术的基础传感器, 例如模板匹配和边缘检测。然而,它们仅能基于历史数据和编程规则,检测先前预期的缺陷。随着神经网络的新发展,基于深度学习的视觉质量检测系统,现在可以自动检测到可能是预 期之外的缺陷的新数据点,从而最大限度地提高故障检测的准 确性和一致性。
另外一个例子则是智能供应链的优化。它能有效地缩短产品投入市场的时间。目前,人工智能驱动的供应链管理系统可以将 外部数据(例如天气、运输延迟、媒体报道和竞争者价格变化)与内部数据(例如促销和新产品发布)相结合来进行精准的需求预测。随着未来市场需求的逐步透明化,智能供应链在通过 实时库存容量控制帮助厂商优化运输与储藏成本的同时,还能 减少产品损坏以降低销售损失。
目前已有专注于前沿科技的研究性初创企业,同时还有将能投入市场的科技(如人工智能、机器人、物联网、虚拟现实、增强现实和 3D打印)整合的系统整合者。这些整合者为企业提供针对商业挑战的集成解决方案。在2017年12月份,Coursera 联合创始人,前谷歌和百度人工智能部门主管吴恩达在硅谷建立了企业Landing.ai,致力于将人工智能带入制造业。他们最初与富士康合作,以发展内部人工智能解决方案。
创新与企业家精神在中国正在推进“人工智能+制造业”的大背景下蓬勃发展。新一代人工智能发展规划等一系列前瞻性国家战略的出台,对中国制造商跳跃至“工业4.0”的需求会不可避免地变得非常巨大。
正如数据化转型并不仅仅是设立一个电子商务网站,或是做些线上广告宣传来推进线上线下销售转型,人工智能也不仅仅是一项信息技术规划——它需要商业模式,组织结构,技术管理,公司文化,人才开发和企业战略上的全面转型,以解锁人工智能作为未来行业颠覆者的应有潜力。
未来的世界需要的不止是人工智能的技术人员,更需要人工智能的策略师。我们要确保人工智能不仅是一个“有了更好”的技术,更是一个对企业的长远发展有着举足轻重影响力的创新技术。那些不关注新科技发展走势和缺乏实验性创新思维的企业将会在一个人工智能主导的世界里被取代。有见及此,这些特质将会是人工智能时代里决定制造商成败的重要因素。
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