在汽車生產(chǎn)線的打緊工序中，每一個螺絲的扭力都有具體數(shù)值，通過對數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，就能及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)工藝中可能存在的質(zhì)量問題，提高生產(chǎn)成功率。這是數(shù)字技術(shù)在汽車制造業(yè)的一個應(yīng)用實例。
如今，以AI、大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)字技術(shù)正悄然重塑各個行業(yè)，改變著企業(yè)的運作方式。能否在這場技術(shù)變革中掌握先機，決定了企業(yè)未來的命運——成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，或是被淘汰。
在本期《對話數(shù)字中國》中，至頂科技CEO兼總編輯高飛與領(lǐng)悅數(shù)字信息技術(shù)有限公司南京分公司總經(jīng)理戚海飛、圖靈新智算董事長兼CEO劉淼和IBM中國總經(jīng)理、IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部總經(jīng)理侯淼展開對話，圍繞技術(shù)、人才等多個角度，深入探討了智能時代，企業(yè)需要哪些新方法論。
AI布局的起點
技術(shù)之變革，始于人心。
作為寶馬信息技術(shù)中心，領(lǐng)悅推動了寶馬集團在中國近年來的數(shù)字化變革。戚海飛說，“以前很多同事對‘大數(shù)據(jù)’、‘AI’的認識停留在技術(shù)熱詞表面，并不理解其內(nèi)核。”他們采取的辦法是將技術(shù)具象化。
比如，直接將產(chǎn)線上的一套打緊工具放在桌上，再向大家解釋如何通過大數(shù)據(jù)分析提升生產(chǎn)精度。這種直觀的方式拉近了人們心理上與技術(shù)的距離，讓非技術(shù)背景的員工也能快速感受到技術(shù)的價值，更激發(fā)了各個部門參與變革的熱情。
回看這段經(jīng)歷，2016年隨著國家互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略的提出，公司內(nèi)部將數(shù)字化轉(zhuǎn)型提上議程，2018年正式組建了數(shù)據(jù)和AI團隊。2020年領(lǐng)悅的AI應(yīng)用案例有十余個，而如今在整個生產(chǎn)制造領(lǐng)域已擴展到上百個案例，實現(xiàn)了規(guī)模化應(yīng)用。
與領(lǐng)悅的逐步探索發(fā)展不同，圖靈新智算則是在生成式AI浪潮中乘風(fēng)而起。2023年9月，劉淼創(chuàng)立了圖靈新智算，專注于提供AI算力解決方案。曾在聯(lián)想、IBM擔任多個重要職位的他，敏銳地捕捉到了生成式AI帶來的算力市場機遇。
在他看來，企業(yè)級AI方案不僅要對架構(gòu)、存儲、軟硬件等有深刻理解，更需要大膽創(chuàng)新，尤其是如何基于大模型賦能傳統(tǒng)企業(yè)?如何將其與行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合?回答這些AI時代下的新問題，是他創(chuàng)立公司的初衷。
構(gòu)建AI平臺時，圖靈新智算選擇了IBM作為合作伙伴。IBM與AI的淵源由來已久，從1997年“深藍”計算機在國際象棋競賽打敗卡斯帕羅夫，到2011年Watson系統(tǒng)在“Jeopardy!”問答贏得冠軍，過去十幾年，IBM在AI領(lǐng)域?qū)懴铝藢儆谧约旱捻擁撈隆Ｈツ晡逶拢琁BM推出企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)平臺watsonx，進一步完善了企業(yè)級AI布局。
從IBM的角度看，過去幾年用戶的基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用環(huán)境越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)量越來越大，面對新的市場變化，侯淼指出了幾個關(guān)鍵趨勢：第一是通過混合云架構(gòu)對獨立的系統(tǒng)進行整合和標準化，第二是數(shù)據(jù)和AI的爆發(fā)，AI從過去的輔助角色轉(zhuǎn)為驅(qū)動角色;第三是自動化管理將變得愈發(fā)重要。
AI落地的方法論
今天，擁抱AI已成為行業(yè)共識，但在具體實施AI的過程中，企業(yè)又往往陷入困惑，不知從何處著手。
劉淼認為，通往AI沒有固定答案，企業(yè)可以量體裁衣。對于大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如微軟、AWS、阿里、騰訊、字節(jié)跳動等，他們在技術(shù)實力、人才儲備和創(chuàng)新文化上都占據(jù)優(yōu)勢，最容易向AI轉(zhuǎn)型。這些企業(yè)正紛紛加速AI布局，高喊“all in AI”口號，是推動AI發(fā)展的中堅力量。
而初創(chuàng)公司往往采取更加靈活的策略。資源相對有限的他們，可以更多依賴云計算平臺和外部算力資源來滿足AI需求，這種方式為他們提供了更具成本效益的解決方案。
對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，AI的落地顯得更加審慎。他們需要在不影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)的同時進行技術(shù)轉(zhuǎn)型，因此傾向于私有化部署，確保數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的安全性。他們面臨的最大挑戰(zhàn)是“邊高速開車邊換引擎”。
劉淼提到，企業(yè)AI轉(zhuǎn)型時應(yīng)建立一套理論框架，具體的實施路徑則有很多種，既可以先構(gòu)建算力，也可以先開發(fā)出POC(概念驗證)和MVP(最小可行產(chǎn)品)，還可以選擇套件逐步試驗，條條道路通羅馬。
但無論選擇何種路徑，AI的實際應(yīng)用，始終依賴于人才的支撐。根據(jù)艾媒咨詢發(fā)布的《2024年中國企業(yè)智能化發(fā)展人才需求調(diào)研》報告，高達91.3%的受訪企業(yè)面臨AI人才缺乏。在全球范圍內(nèi)，AI人才的培養(yǎng)與競爭激烈異常。
戚海飛指出，企業(yè)首先要明確人才的定位，我們需要既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的應(yīng)用型人才。他分享了領(lǐng)悅在人才培養(yǎng)、吸引及保留的全流程方法論。在人才儲備上，領(lǐng)悅通過與高校合作，吸收了很多博士生。戚海飛表示，博士生項目是一種很好的人才培養(yǎng)模式，它讓博士生能在真實的場景和數(shù)據(jù)中做研究，同時企業(yè)也因此獲得了高素質(zhì)人才。
另外，有競爭力的薪酬和廣闊的發(fā)展空間對吸引和保留人才至關(guān)重要。企業(yè)應(yīng)提供一個開放創(chuàng)新的平臺，使他們在為企業(yè)創(chuàng)造長期價值的同時，也能實現(xiàn)個人的價值。
IBM從自身角度分享了協(xié)助企業(yè)部署AI的經(jīng)驗。侯淼強調(diào)，IBM視自身為“零號客戶”，優(yōu)先在內(nèi)部應(yīng)用自己的技術(shù)。為了促進技術(shù)轉(zhuǎn)型，IBM專門成立了轉(zhuǎn)型辦公室，并在內(nèi)部推行基于對話的解決方案“Ask IT”，通過自動化工具幫助員工快速解決IT問題，大幅削減了IT支撐成本。
IBM采用雙管齊下的策略：一方面，通過IBM Consulting為企業(yè)提供咨詢服務(wù)，引入行業(yè)know how和全球客戶的實施經(jīng)驗，促進企業(yè)變革;另一方面，IBM借助合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)的力量，為客戶提供全方位的系統(tǒng)工程，確保AI的順利實施。
重塑中的行業(yè)生態(tài)
每一種新技術(shù)的崛起，都會重塑或改變行業(yè)生態(tài)的格局，這種變化悄然改變著所有企業(yè)的生存之道。
據(jù)戚海飛觀察，與傳統(tǒng)的軟件產(chǎn)品不同，對于大數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)，每個企業(yè)都有獨特的應(yīng)用場景，導(dǎo)致很難將其快速產(chǎn)品化。他相信，隨著技術(shù)的不斷迭代，未來AI應(yīng)用必然會走向標準化和產(chǎn)品化。但這一過程，需要整個生態(tài)的企業(yè)合力去推動。
與此同時，企業(yè)內(nèi)部的變革也正在上演。戚海飛指出，過去IT部門對業(yè)務(wù)部門通常是“交鑰匙”的模式，不僅效率低且浪費嚴重。近幾年公司推進敏捷轉(zhuǎn)型，讓IT部門與業(yè)務(wù)部門緊密合作，每兩周進行一次迭代，以“小步快跑”的方式快速響應(yīng)市場需求。
在劉淼的眼中，他看到了當前市場對整合式AI服務(wù)的迫切需求。他透露，公司在幫客戶構(gòu)建算力平臺的過程中，整合了包括芯片廠商、模型廠商在內(nèi)的上游資源，也切實感受到，“我們不僅需要強大的‘后廚’提供技術(shù)支持，還需要更多的‘前臺’人員，及時解決客戶的第一線問題。”
而IBM則是緊抓開放、共創(chuàng)的理念。公司深諳一個道理：企業(yè)要在這個瞬息萬變的時代中立于不敗之地，必須保持足夠的開放性。
侯淼指出，企業(yè)需要一個開放的平臺來支持不同的AI模型和應(yīng)用場景。IBM企業(yè)級AI與數(shù)據(jù)平臺watsonx，正是基于這樣的開放理念，通過構(gòu)建和擴展廣泛的生態(tài)，把IBM從存力、算力、企業(yè)級AI應(yīng)用到咨詢服務(wù)的全棧能力，交到企業(yè)手中。
每一次技術(shù)革新，都像是把河流引入一個新的方向。企業(yè)只有順水行舟，才能在浪潮下乘風(fēng)而行，駛向遠方。