文 | 石亞瓊、楊俊
編輯 | 石亞瓊
封面來源｜企業官方
大模型爲代表的 AI 技術成爲全球熱點，給企業數智化帶來新的契機、啓發與動能。
新一代的 AI 技術能爲企業提供什麽樣的新動能？會最先在産業哪裏落地，又會遇到哪些難點？2023 年，在技術浪潮剛剛起步的當下，産業變革者們已經開始尋找答案，産業的創變者們已經開始前進。
因此，在這樣的時間節點，我們邀約了在數智化領域有見數的多位 C 級别專家，分享他們對行業的觀點和判斷。
本期我們邀請到了富士康 CDO 史喆。
富士康作爲全球最大的電子科技智造服務商，其客戶基本都是 3C 數碼行業的翹楚。過去十幾年，富士康已陸續完成 50+ 餘座内部燈塔工廠的升級改造，建立起完善的燈塔工廠集群建設标準及體系，其中有 5 座工廠已獲得 WEF 世界經濟論壇燈塔工廠認證，對于制造業的變化、智能化都有深刻的洞察與實踐。
2019 年底，結束了北京天澤智雲科技有限公司的創業經曆，史喆加入富士康，擔任集團首席數字官、智能制造平台負責人，負責集團數字化轉型和智能制造戰略規劃，推動燈塔工廠、智造平台及工業互聯網的落地。
當大模型爲代表的 AI 熱潮襲來，史喆也在評估技術帶來的變化，短期内新技術會帶來制造業運營成本的減低，長期來看更理想的場景則是一個 " 工業大腦 " 才能算是制造業的 "AIGC"。當下，大模型爲代表的 AI 技術部署很 " 貴 "，但未來這一定是商業競争中的基礎設施，就像一個企業必須要有辦公場地。
以下爲本次訪談的節選。
AI 會降低制造業的運營成本，富士康已在研究如何試點落地
數字時氪：作爲富士康的 CDO，你有在研究以大模型、AIGC 爲代表的新一波 AI 熱潮嗎？
史喆：我們最近有在評估。
它提升的是中間層工作的一些效能，大概率不能真正能影響到我們的全盤生意。目前的技術不會影響到制造業的産品、産品的功能、産品的性能，但它會影響制造業的運營成本（operation cost ）。
這波 AI 技術因爲會影響運營成本（operation cost ），後者是财務報表上競争力的重要指标之一。對于互聯網公司、軟件公司來說，是颠覆性的。但對制造業的影響短期内沒有那麽颠覆。
對于制造業來講，還要一段時間去找到——如何把工具真正融入到業務體系裏。這個階段可能影響的還是小的點，如報表效率提升。可以說，對制造業影響還是主要在後台、在支持崗的效率提升。
現在制造業，包括流程行業或者離散制造業，大家用的其實都是決策模型。現在大家期待可以從決策模型再往前一步做到 "AIGC "。
當前，制造業企業還沒有真正将自己所有的流程、所有的管理、所有的設備運營數據結合在一起，變成一個内部大腦，幫助所有的内部人去協作。如果做到這一點，就可以減少内部運營的複雜度，是系統性的機會。
未來可能會有這樣的模型來告訴我們應該如何去做。所有運營數據、指導手冊和設備信息都集中在這個模型中。這将減少培訓和運營成本。當我們擁有這樣的工具時，如果生成的内容很精準，可以直接回饋給設備，指導它們的運行。如果不是那麽精确，可以回饋給操作人員，告訴他們如何操作以及需要注意的事項。
這樣的産品可能會很适合複雜的行業，如汽車，往往是很幾萬工程師參與，裏面涉及大量的數據，大量的驗證、大量的叠代、大量的協作。每一次都要處理很長的數據，如曆史數據和運營數據，這類公司就最需要這樣的工具。
但是這樣的一個這麽大的一個系統，到底誰能做？很可能是像微軟這樣有技術又有各種套件的企業。或者是西門子、達索很專業的工業軟件系統集成商。
以後者爲例，他們可以爲汽車制造商提供從設計到研發再到生産的整體汽車解決方案，涉及到産品生命周期管理系統（PLM）。這樣的解決方案需要各種工程師，如電氣工程師、機械工程師等共同參與設計。AI 提供的能力可以顯著提升效率。
很可能一年之内，微軟在海外的客戶中就會有把這些 AI 能力真正結合到企業的生産經營中的案例。
數字時氪：在工業裏面需要什麽樣的大模型？
史喆：工業場景裏的供應鏈會是一個很好的場景，有非常多的協同工作，涉及到許多人之間的互動，包括人與機器之間的交互，而且這中間會有大量信息出現。以前可能需要整理表格、整理數據，以及收集各種信息，然後大家再進行協作。但是通過 AI 帶來的能力，一方面可以把這種鏈路縮短，另一方面讓交互的成本降低，效率提升。
在工業裏需要很強能力的大模型。因爲需要強大的曆史數據支持，隻有擁有大量的曆史數據，才能保證數據的規範性，并且還需要許多外部的标準和信息。綜合這些因素，才能形成一個完整的模型。此前許多人提到的知識圖譜在實際應用中進展緩慢是因爲知識圖譜與人的交互性較差。它可能能夠以結構化的形式整理一些信息，但無法産生有實際意義的内容。這是一個重要的問題。
當下的 AI 帶來了這樣的能力，可以生成文本、圖片、代碼等各種東西，這些都可以幫助大家進行工作。此外，人機交互也是一個重要的方面。以前需要具備強大的職業技能，比如去做機器人編程，人們通過低代碼等方式想要改進機器人編程的界面，使其變得更加友好。之後人可能隻需要向機器說明要做什麽，無需編寫代碼，直接生成所需的内容。如果有這樣的能力，将會非常有幫助，生産的柔性将會提升。
數字時氪：富士康在 2023 年會有可能以什麽樣的方式參與到這一波 AI 技術浪潮嗎？
史喆：幾家技術公司目前都在與我們一起探讨中，預計可能會在北美工廠進行第一步的落地嘗試。
部署大模型很貴，但這是未來的商業基礎設施
數字時氪：預留給部署落地大模型的服務費用會在什麽水平？
史喆：一般一個企業招一個 IT 團隊的費用也很貴，而且人的能力是參差不齊的。
随着人工智能和大模型的發展，将其融合到各種服務軟件中确實能夠提供更強大的功能和潛力。通過使用這些技術，企業老闆甚至可以自己設計和定制軟件框架，從而實現更高的靈活性和個性化需求。然而，初期的開發和實施可能會較爲昂貴，因爲隻有少數專業人士能夠提供相關服務。随着技術的普及和競争的加劇，預計這些服務的價格會逐漸下降，更多的人将能夠獲得這些能力并應用于他們的業務中。這種趨勢的發展将爲企業提供更多的選擇和機會，以提升效率、降低成本，并實現更加個性化和創新的解決方案。
而且對于這樣類似于基礎設施的費用，企業需要承擔相應的成本。這些成本就類似于租房子的成本是不得不承擔的。這類支出是企業發展和提升效率的投資，同時也可以獲得更高的競争優勢和商業機會。
數字時氪：如果大模型落地很貴，哪些企業會最先受益？
史喆：一些企服軟件服務商将成爲首批受益者。當他們受益時，很多企業，包括中小型企業，将更容易使用這些軟件。以前老闆可能會考慮是否需要雇傭 IT 人員，因爲購買這些軟件需要專業的技術支持，但現在連維護這些軟件的人都不需要了。老闆隻需要擁有這些軟件以及職能部門的人員就可以了。這使得整個流程更加簡化。
數字時氪：對行業客戶來說，私有部署是否很重要？
史喆：沒有完全的私有部署，因爲企業是想接入全網的能力，除非這個工具隻是企業内部的效率工具。
就類似于雲服務，這會是一種公共服務，隻有利用工具把它做到更好才是企業應該思考的問題。
CIO 們當下很焦慮，但未來的 CIO、CDO 應該承擔更重要的職責
數字時氪：新一波 AI 技術對數字化轉型有什麽影響？
史喆：數字化已經是行業共識。無論是 IT 還是數字化轉型，它們都是企業核心能力和競争力的一部分，而不僅僅是後台的支撐能力。從這個角度來看，确實對于組織形式會有所改變。随着時間的推移，這種改變将影響到過去大家考慮的 IT 預算的問題。未來，IT 和數字化轉型将與業務密切相關。隻有通過将這些技術應用到業務中，才能實現增長。
之後企業的數字化可能會成爲競争門檻，沒有數字化，沒辦法進行業務發展，甚至最終沒有數字化的企業會被淘汰。
數字時氪：這一波 AI 技術對 CIO、CDO 的職業發展會産生什麽影響？
史喆：現在 CIO 很焦慮，焦慮的點在于，新技術本身，以及新技術趨勢下如何推動業務發展。一方面，他們也在積極研究當下，國内外先進企業推動成功的新創新案例，研究如何在中國本土企業落地。
當前一些中小企業的 CIO 往往是 IT 背景出身，重點在于 IT 環境的搭建與運維。但未來如果還有 CIO、CDO 這樣的崗位，可能就需要他們懂機器學習、懂數據，還得懂業務。
理論上，未來的 CIO、CDO 應該承擔更重要的職責，但有可能是兼具 IT、OT 、DT 能力的人 CIO、CDO。
數字時氪：這一波 AI 浪潮對中國制造業會有什麽影響？
史喆：從中國的角度來看，我認爲我們面臨的最大挑戰是在産品創新能力方面相對欠缺。舉例來說，像 Microsoft、Apple 和 Tesla 這樣的公司在最終産品方面非常強大，并且能夠銷售到全球市場。同樣，日本企業也能夠在全球範圍内銷售産品。随着 AI 技術的不斷進步，他們對于制造能力的深入度也越來越強。
在未來的某些階段，他們可能不需要把制造環節外包到一些勞動力成本低的地區，因爲他們的管控能力越來越強，自動化越多，對于系統整合的管控力度上越來越強，這對于我們的制造業來說是一個很大的挑戰。我們需要思考如何在這個新的格局下找到自己的定位。如何繼續爲全球客戶提供優質服務，這是一個值得深思的問題。
THE END
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