技术应用不是目的，AI落地需产生实际价值

资讯 4年前

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尽管人工智能热度不减，但是人们的目光已经逐渐从新技术带来的惊喜转移到实际的场景应用和落地。尤其在制造业领域，那些希望从实验室走向生产车间的新技术，必然将经过企业在投入和产出上的严格考量。近日，在201

尽管人工智能热度不减，但是人们的目光已经逐渐从新技术带来的惊喜转移到实际的场景应用和落地。尤其在制造业领域，那些希望从实验室走向生产车间的新技术，必然将经过企业在投入和产出上的严格考量。

近日，在2019大湾区机器人与人工智能技术，ABB并不是新兴技术概念的盲目追逐者。它更注重客户需求和实际落地，并通过不同的产品组合来实现更好的解决效果。

平衡研发和商业，落实解决方案有两大难点

作为一家商业公司，ABB依然需要考虑研发投入和营收间的平衡。在Alf看来，他们没有无限的研发资源，因此需要集中精力，在改善原有产品功能和开发新功能上寻找平衡。在技术研发上，也需要试着去关注能为公司带来最大价值的项目。

对于具体落实数字化解决方案上，Alf认为目前主要有两大难点。

第一个难点在于ABB不能只开发一个通用的解决方案，因为不同的细分行业需求不同，所以必须要设计适合他们不同需求的解决方案。ABB不仅需要掌握不同领域的知识、不同的应用程序，还需要考虑数据的可用性。

第二个难点在于数据的使用，因为AI需要大量的数据训练。一方面，ABB需要鼓励客户提供数据供以训练模型；另一方面，ABB也需要向客户保证他们数据的隐私权、所有权和安全性。

“工业化的人工智能需要和模型、数据相结合。但是最重要的是，我们要通过使用AI为顾客提供价值，否则我们就只是为了应用技术而应用技术。”Alf如是总结。