對(duì)此，近來(lái)逐漸有專家開(kāi)始提出，如果沒(méi)有IIoT作為根基，人工智能將缺少非常重要的立足之地。他們表示，人工智能的應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)，而僅依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能本身的技術(shù)，要想充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值是非常難的。

通過(guò)將聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)整合至工業(yè)流程中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能夠收集生產(chǎn)線和供應(yīng)鏈中實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，再結(jié)合人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策，這將在工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)巨大影響。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，到2021年全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所將創(chuàng)造的數(shù)據(jù)總量將達(dá)到每年847 ZB，這遠(yuǎn)高于2016年全年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量（218 ZB）。普華永道數(shù)字化供應(yīng)鏈戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Jens Wunderlin表示：“物聯(lián)網(wǎng)最基本的特點(diǎn)在于提供一種連接技術(shù)，確保我們能夠從任何對(duì)象當(dāng)中實(shí)時(shí)獲取特定數(shù)據(jù)。但接下來(lái)的問(wèn)題是——我們?cè)撊绾翁幚磉@些數(shù)據(jù)，以及如何在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中落地，從而推動(dòng)企業(yè)自身的運(yùn)營(yíng)。”

▲普華永道數(shù)字化供應(yīng)鏈戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Jens Wunderlin

而解決辦法就是，將人工智能技術(shù)引入工業(yè)，由它來(lái)處理工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生成的大量數(shù)據(jù)。

Wunderlin介紹，這樣的案例已經(jīng)“無(wú)處不在”。在工業(yè)設(shè)計(jì)流程當(dāng)中，由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)能力，將推動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展，同時(shí)在很大程度上降低成本。舉例來(lái)說(shuō)，通過(guò)人工智能與智能傳感器的結(jié)合，系統(tǒng)不僅能夠預(yù)測(cè)機(jī)器與設(shè)備何時(shí)何地需要接受高精度維護(hù)，同時(shí)還可以根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求快速響應(yīng)，并調(diào)整產(chǎn)量。而隨著設(shè)備停機(jī)時(shí)間的縮短，整個(gè)生產(chǎn)線的流程優(yōu)化效果也將產(chǎn)生巨大的實(shí)際價(jià)值。與此同時(shí)，整個(gè)供應(yīng)鏈中的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，也將為機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析提供大量具有參考價(jià)值的信息。

“當(dāng)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)整個(gè)全生命生產(chǎn)周期的預(yù)測(cè)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)其中存在著大量的獲益空間。其中的關(guān)鍵在于確定哪些領(lǐng)域擁有實(shí)際層面的投資意義，以及哪些領(lǐng)域能夠強(qiáng)化自身的差異化優(yōu)勢(shì)。”Wunderlin指出。

Wunderlin解釋稱：“對(duì)于一臺(tái)機(jī)器而言，要真正解決問(wèn)題，其首先需要獲得質(zhì)量極高的數(shù)據(jù)。”

因此，目前企業(yè)需要回答的關(guān)鍵問(wèn)題包括：

• 在正確的位置是否都部署了合適的傳感器？
• 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是否具有足夠的質(zhì)量，是否可用于預(yù)測(cè)分析？
• 是否擁有執(zhí)行相關(guān)分析所需要的全部正確信息？

Wunderlin總結(jié)：“真正的挑戰(zhàn)在于如何將正確的人員與正確的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)。雖然很多企業(yè)在基礎(chǔ)層面已經(jīng)取得了一定成功，但一旦涉及更為復(fù)雜、甚至包含數(shù)以千計(jì)傳感器乃至更多潛在事件的場(chǎng)景，企業(yè)往往很難調(diào)整數(shù)據(jù)并找到其中的正確模式。”

當(dāng)然，技術(shù)確實(shí)是保障任何人工智能或工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目得以成功落地的主要因素，但總體來(lái)講，企業(yè)所采取的實(shí)際方案才決定著技術(shù)手段的實(shí)際效果。除了擁有世界上最出色的分析軟件，企業(yè)還需具備一支精通數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)并愿意為此投入心力，否則有可能讓所有的努力最終一無(wú)所獲。

“大家需要考慮將企業(yè)戰(zhàn)略、人員結(jié)構(gòu)、技術(shù)等不同的部分結(jié)合起來(lái)以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化目標(biāo)，而非單純認(rèn)定‘采用一些有趣的新技術(shù)即可帶來(lái)價(jià)值’的見(jiàn)解。必須承認(rèn)的是，業(yè)務(wù)主導(dǎo)的人工智能與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方法將能為每個(gè)人帶來(lái)助益，并幫助企業(yè)更快實(shí)現(xiàn)由技術(shù)創(chuàng)造的實(shí)際價(jià)值，但最根本的決定性因素仍然在于企業(yè)自身及其領(lǐng)導(dǎo)者的戰(zhàn)略思維及執(zhí)行方式。”Musk表示。