近年、國はデジタルとリアルの統合を高いレベルで推進し続けており、デジタルとリアルの統合の一般的な傾向の下では、デジタルインテリジェンスの変革を加速することによってのみ、さらに前進することができます。 ChatGPT ChatGPTの登場により、世界中のユーザーがAIテクノロジーの大きな可能性を発見することができました。
10月27日、2023年中國企業デジタルトランスフォーメーションサミットとSiEユーザー會議が武漢で開催されました。 「AI主導のデジタルインテリジェンスイノベーション」をテーマに したこの會議には、1000人以上の業界エリート、ビジネスリーダー、専門家、學者が集まり、AI技術に焦點を當て、デジタルの未來を創造するために集まった。
メインフォーラムのサミット対話セッションでは、新華網の産業運営ディレクターであり、Spark Actionの責任者であるHu Haoran氏がモデレーターとして特別に招待され、中國工程院の學者で華中科技大學の教授であるLi Peigen氏 李培根、SiEの會長兼CEOであるZhang Chengkang氏、Sunrise Oriental Holdings Co., Ltd.の社長であるWan Xuchang氏、Shijiufangの創設者兼CEOであるZhang Chuanzong 氏と話し、「転覆と改造、 AIテクノロジーは、企業がその利點を増幅し、大規模モデルの時代の課題と機會を探求することを可能にします。
會議會場では、「 企業のデジタルトランスフォーメーションのプロセスにおけるAIエンパワーメントの採用で遭遇した困難」のトピックも発見され、 インタラクティブなトピック投票も設定され、観客のゲストがコードをスキャンしてインタラクションに參加し、投票結果が大畫面でリアルタイムに提示 され、共通の問題について詳細な議論が行われ、 企業がインテリジェントかつデジタルに変革するのに役立つ提案と參照が共同で探求されました。
以下は、サミットの対話の一部です。
Li Peigen: 現在、それはまだ人工知能アプリケーションの初期段階にあり、製造業は人工知能アプリケーションのブルーオーシャンであり、AI技術アプリケーションの普及率はまだ低く、まだ十分に発揮されておらず、アプリケーションの可能性はまだ開発されていません。 もちろん、大規模なモデルの出現はAIアプリケーションの実裝を大きく促進することができますが、近年では、転覆のレベルには達していません。 私はそれを説明するために「超越」という言葉を使うことを好みます、今誰もが高品質の開発について話していますが、企業が高品質のレベルにある場合、少し超え続けることは非常に困難です、人工知能技術は企業が効率と革新能力を向上させるために、企業が改善し、超えるのを助けるかもしれません。 企業に必要なのは、AIテクノロジーを自社のサービスと統合して、実際のビジネス上の問題點を解決し、価値を最大化することです。
Zhang Chengkang: 大型モデルの時代では、 生成AI が主要なトレンドであり、現在の開発狀況は価値以上のものを必要としており、大量の人的資源、リソース、資本が技術の開発と応用を促進しています。 この時點で、入出力の問題を解決する必要があります:AIに価値を生成させるにはどうすればよいでしょうか? たとえば、モデルをトレーニングするには、大量の知識ベースが必要であり、大量の計算能力が必要であり、単一の工場や企業にとって最終的なメリットは非常に小さいですが、これは必ずしも業界に當てはまるわけではありません。 私が話した「はさみの原理」のように、將來、すべての知能が従來のモデルで消費するコストよりもはるかに低くなると、この交差點が來ると、それは完全に置き換えられます。 現在、SiEはPCB業界のお客様と業界アプリケーションシナリオを共同で作成しており、プロセスオートメーションの分野で大規模モデルのトレーニングを通じて精度を最大90%向上させることができ、將來的に100%または99.9%に達することができるようになったときに交換することができます。 この交差點はまだ到來していませんが、このような大きな波の下で、私たち一人ひとりが積極的にAI技術を學び、受け入れるべきです。
Wan Xuchang: デジタル化の道では、私たちは自分自身を認識し、現在に基づいて自分自身を基盤としなければならないと思います。 伝統的な企業として、Sunrise Eastはデジタルトランスフォーメーションも把握し、データガバナンスへの取り組みや「情報の島」の効果的な開放など、デジタル管理の新しいモデルを積極的に模索 しています 。インテリジェント製造の分野では、「製造、倉庫保管、品質、データ調達、設備、調達」の6つの主要なシステムの立ち上げを完了するのにわずか3か月かかりました。 現在、従來の製造業のデジタルトランスフォーメーションにおけるAIの応用もゆっくりと行われており、パイロットおよびローカルアプリケーションの段階にあります。 新しいテクノロジーの波の下で、企業は現在に基づいており、自分自身を認識し、自分に合った道を見つけ、トレンドを追いかけるのではなく、正しいものだけが最も美しいと思います。
Zhang Chuanzong: AIGC技術の継続的な開発に伴い、従來の蒸留所は、生産効率と品質を向上させるために、いくつかのインテリジェントな機器とシステムを導入し始めています。 ワイン業界ではAIが急速に応用され、AIのエンパワーメントにより、1000人の工場を管理するのに必要な人は2人だけで済み、高度に自動化された「ブラックライト生産」が実現しています。 新しいAIテクノロジーは、ワイン會社の倉庫保管、ロジスティクス、製造、およびサプライチェーンのシナリオで大きな役割を果たすことができ、データ分析と予測を通じてサプライチェーン管理を最適化し、サプライチェーンの運用効率を向上させ、企業が運用効率を向上させるのを支援し、最終的にはコスト削減と効率の向上の効果を達成できます。
Li Peigen: 近い將來、「転覆」について話すのは難しいですが、産業メタバース、製品、ビジネスモデル、消費モデルなどでは、いくつかの破壊的な変化を経るでしょう、それは可能ですが、この変化は現時點ではまだ比較的遠いです。 「 リモデリング」とは、デジタルテクノロジーを通じて企業の変革をどのように強化するかを指し、デジタルトランスフォーメーションは多面的であり、製品開発モデル、製造モデル、サービスモデルなどの変革です。
張成康: 技術革新は急速な反復であり、AIは製造業の破壊的な力であり、 自動化、ロボット工學、AIは従來の生産ラインを変えています、伝統的な製造からインテリジェントな製造へ、これはシーンの破壊であり、交差點が來るとき、それは最適化ではなく、置き換えと破壊です。 ですから、私たちはAIを受け入れ、このメガトレンドを発見する必要があります。 AI時代のデジタルサービスプロバイダーとして、SiEはファーウェイやお客様とも手を組み、長年にわたって蓄積してきたノウハウを活用して、業界の中核的な問題點に深く迫り、業界モデルを共創し、業界に継続的に浸透することで、従來の製造モデルを覆し、企業が高品質で発展することを可能にしています。
Wan Xuchang: 科學技術の変化は日々変化しており、オフィスソフトウェアを手に入れた後、モバイル端末を直接使用してドキュメントを承認するなど、生活習慣や方法を微妙に徐々に変えています。 Sunrise Eastを例にとると、今年の最初の3四半期で、當社の空気エネルギーヒートポンプ製品の売上高は前年同期比で99%増加しました。 これらは、デジタル化とインテリジェンスが私たちにもたらした具體的な変化であり、私たちは新しいテクノロジーによる企業シナリオの再構築に迅速に対応する必要があります。
Zhang Chuanzong: 2010年に、Lenovoは第1世代のスマートフォンである電話を発売しましたが、當時のスマートフォンは厚くて重く、知能の範囲も非常に限られていました。當時、現在のスマートフォンがこれほど小さくて軽量で、ほとんどすべての問題を解決できるとは想像できませんでした。 近年、モバイルインターネットと電子商取引の生放送の急速な発展により、人間とコンピューターの相互作用と人間と人間の相互作用が可能になりました。 ChatGPTの登場は新たな可能性をもたらし、將來的には人工知能の超実行により、低コストで超創造を実現することができます。 AIは、これからの時代を大きく変える存在になると思います。
Li Peigen: 現在、多くのインテリジェントでデジタルなツールがあり、ローコードとゼロコードの生成により、ビジネス擔當者がそれらを使用するのがより便利で効率的になります。 私たちは、 協力して価値を創造し、1+1>2の相乗効果を達成するために、優れたデジタルエコシステムを構築する必要があります。 やがて、これらの問題は徐々に解決することができます。
Zhang Chengkang: AIアプリケーションを企業に導入するかどうかは、まず、企業のトップリーダーがAIを受け入れて変化を始めるべきかどうかにかかっています。 すべての従業員の同じ目標を達成するために、変更はトップダウンで開始する必要があります。 2つ目は人材で、企業にとっては、人が最も重要なリンクであり、企業は學習する組織を構築する必要があります。 また、デジタルサービスプロバイダーとして、社內でどのように効率化を進め、外部で新たな価値をどう生み出すかを考える必要があります。 最後に、情報セキュリティは多くの企業にとって懸念事項であり、企業は民営化の展開を行うか、政府の承認と信頼性のあるプラットフォームと協力するかを選択できます。
Wan Xuchang: ほとんどの企業にとって 、才能が足りないということは決してありませんが、変化については、Zhang氏が上から下まで変化を起こすべきだと言ったことにも非常に同意します。 企業のリーダーは、學び、変化し、適切なベンチマークを見つけ、リーダーの経験から學び、リーダーを超える機會を見つける勇気を持たなければなりません。 ビジネスオーナーは、現狀に根ざし、使用するシナリオ、変更が必要なシナリオと変更しないシナリオを大膽に確認し、トレンドに従って夢を実現するための適切な人材を見つける必要があります。
Zhang Chuanzong: このシーンは見つけるのが難しく、3位にランクされていますが、少し意見が異なり、シーンを見つけるのは難しくないと思いますし、AIの最適化で置き換えることができるシーンがどこにでもあると思います。 最近、新製品を製作しましたが、歩留まりは30%に過ぎず、今後、それを支えるより良い技術があれば、この データは50%や80%に増加するという、非常に目に見えるメリットの向上です。 現在、業界にはスマートマニュファクチャリングの成功事例が數多くあり、當社も工場の建設?計畫を進めており、 デジタル化によって未來のビジネスを再定義したいと考えています。 SiEの張さんも 「ハサミ違い原理」の交差點 について言及されていましたが 、この交差點 は近いうちに來る か、 すでに來ていると思います。
