坚持可持续发展道路，绘制工业人工智能蓝图

杰夫·贝索斯说过：“人工智能（AI）正处于‘黄金时代’，能够帮助我们解决各种曾属于科幻领域的问题。”

然而，关于AI的看法存在两极分化。高盛集团的吉姆·科维洛（Jim Covello）认为，它可能会经历如同上世纪90年代末互联网公司和最近加密货币类似的发展轨迹。不过，和他同公司的约瑟夫·布里格斯（Joseph Briggs）估计，AI将使四分之一的工作任务自动化，并促进经济增长。

无论您对AI作为下一个大事件的未来走向持何种态度，都需要关注近期瑞士百达财富管理陈东所指出的投资主题。在他提到的三大趋势中，有两大趋势涉及了AI和工业领域的发展前景，这与电气化、脱碳和数字化等驱动因素息息相关。

借力工业AI获取发展势能

工业AI是能源转型的关键，它能推动企业实现卓越运营。AI模型具有内置保护措施，既可确保工厂运营安全，还能帮助企业提高效率、追踪设备运营状况并优化可持续战略的实施。

人机PK这一争论的关键在于工业AI的目标并非是要在复杂且注重安全的制造环境中取代工人。AI可以解决部分问题，但无法解决所有问题。对于资产密集型行业来说，其重要机遇在于，AI提供了现实而准确的建议。操作员和工程师仍需确保AI输出的有效性，保持透明和负责。

工业AI将AI与基于工程基本原理的模型相结合，同时围绕AI应用，建立关键领域专业知识驱动的防护机制，其结果遵循了科学规律，如化学、物理、电力和地质学，确保了结果的安全性。工业AI的工作前提是灵活性、指导性和自动化，尤其是提供专业的辅助和建议，帮助工作人员更快、更好地做出更具战略性的决策。

在未来二十年里，随着企业努力实现能源转型，可持续发展将成为资产密集型行业的首要任务。

通往可持续发展之路

要充分利用工业AI为企业增值，企业应考虑以下因素，以构建倡导使用工业AI的文化。

首先，企业必须对其运营进行全面评估，以确定最具改进潜力的领域。例如，企业可以从分析高能耗的生产过程入手，找出效率低下的环节。工业AI可以改善预测性维护，预测设备故障并优化运行计划，从而减少停机时间和能源消耗。在供应链优化方面，工业AI可以帮助降低资产密集型过程的排放和成本。所有这些都利用了AI在数据分析和流程优化方面的能力，以实现显著的可持续发展收益。

通过使用预测分析，企业可以预测能源需求并优化使用。AI还可以实时监控排放，识别超标源并提出纠正措施。机器学习模型可以分析生产流程，提高效率，减少浪费。AI驱动的模拟可以分析运营情景，帮助企业采取对环境带来最低影响的运营策略。通过不断学习和适应，AI系统可以帮助企业专注于可持续发展目标，动态调整运营，以提高环境绩效。对AI模型的定期审核和更新，可确保最新数据和趋势被纳入其中。

其次，企业必须充分了解部署工业AI解决方案的潜在挑战。例如，将AI集成到现有运营体系，并确保与传统系统兼容，是一项复杂且艰巨的任务，且数据的质量和可用性也可能存在问题。以艾斯本为例，其第一原理模型可以在现场难以获取大数据时按需生成模拟数据，但这并非常态。另一些例外情况包括强化学习等AI方法，该方法无需依赖历史数据，而是在运行过程中不断学习。然而，大多数AI系统通常需要大量高质量的数据，而这些数据并不总是能够轻易获取并直接使用。此外，企业还需要重视数据隐私和安全，尤其是在处理敏感运营数据时。这就需要在规划中保持审慎，投入足够的培训，并对系统进行持续改进。

第三，工业AI能够在业务运营的关键领域带来彻底变革，显著提升灵活性、指导性和自动化水平。AI驱动的灵活性使企业能够快速适应不断变化的业务环境，从而实现价值创造的最大化。在工业领域，企业可以通过维护模型来缩小模拟与实际操作之间的差距，提升效率并减少浪费，从而更快地响应市场需求和运营变化。此外，AI还能增强员工的能力，帮助他们在日常工作中更快地做出复杂决策。基于工业AI的软件不仅能帮助新员工快速熟悉系统优化，还能支持经验丰富的员工有效管理复杂流程。这些系统不仅加速了决策过程，还通过系统化的方法提高了无论是日常还是复杂场景下的决策准确性。

AI驱动的自动化能够将工程师从重复性的日常任务中解放出来，让他们专注于更高价值的工作。一个实际的应用场景是自动划分和解读地下图像，帮助企业高效识别二氧化碳存储的最佳位置，推动可持续发展。实际上，工业AI不仅提高了灵活性，还能提供深刻的洞察和指导，并自动执行常规任务，从而显著提升运营效率和战略决策能力，使企业同时实现更大的成功和可持续发展。

最后，AI通过提供数据驱动的洞察为决策提供有力支持，在将工业可持续发展纳入企业战略方面发挥了关键作用。AI驱动的工具可以评估各种商业活动对环境的影响，帮助企业做出符合其可持续发展目标的明智决策。在决策过程中，工业AI有助于识别那些能够带来最大可持续效益的举措，平衡环境、社会和经济因素。此外，AI还可以为利益相关者提供关于可持续发展指标及环境、社会和治理（ESG）目标进展的实时数据，提升透明度并加强沟通。同时，AI还能够识别和管理与环境和社会相关的风险，帮助企业积极应对这些挑战。

通过将AI纳入战略框架，企业能够更有效地推动并宣传其对可持续发展的承诺。AI还可以帮助企业跟踪监管变化，确保合规性，从而进一步将可持续发展的理念深度融入公司的核心运营。