人工智能(AI)在過去幾年間已成為一種生活常態。其應用領域十分廣泛，從自動郵件回復建議、幫助優化簡歷，到提升工業資產的性能、支持更智能的決策，甚至通過神經網絡、深度學習和強化學習等技術預測未來等場景。

　　到2025年，這些應用場景將得以進一步拓展，AI將推動工業運營方式的戰略性變革，成為企業發展的直接合作伙伴，簡化復雜流程，幫助各級人員在有需求時獲取所需的精準洞察。

　　作為一門科學，AI可以追溯到20世紀50年代。近年來AI的迅速普及表明，它將成為未來工業增長的重要推動力量。

　　2025年，AI的各個領域將繼續發展，并實現更加緊密的整合，同時準入門檻也將降低。先進的分析技術將在工業價值鏈的更多環節中得到充分應用，通過更人性化、對話式的方式，提供從生產車間到高層管理的端到端洞察。這種工業智能將加速實現效率、盈利和可持續發展新路徑。這一趨勢將使AI的早期投資者更接近工業5.0.在這個“協作時代”，在尊重地球生產極限的前提下，人類與先進技術將攜手合作，實現繁榮發展。

　　企業領導者意識到引入工業AI的重要性，可以確保運營靈活性、超越競爭對手并抓住新興機遇。最新的AVEVA工業智能指數報告顯示，近四分之三(71%)的高管表示，投資智能化和洞察力是未來12個月的優先事項。

　　隨著科學的不斷發展，我們看到三大主要的AI業務趨勢正在逐步顯現。

　　1.    人性化AI使工業智能廣泛普及

　　雖然AI通常為數據團隊和專家而設計，但這種情況正在迅速改變。自然語言和語音界面的發展趨勢，將使幾乎沒有受過技術培訓的操作員也能與各種類型的AI進行更緊密的互動。

　　隨著越來越多的非專業產業工人使用AI來更好地完成工作并實時解決問題，無需專業培訓甚至不必理解技術的工作原理，生產力有望得到提升。例如，新員工在使用像工業AI助手這樣的工具時，無需花費大量時間進行系統培訓，而是可以直接詢問所需內容并獲取答案。人性化AI將推動數據驅動決策的民主化，全面釋放競爭優勢。

　　2.    AI成為簡化用戶體驗的基礎

　　回想我們花了多少時間來學習如何操作不同的軟件，理解它們的菜單、命令和快捷鍵。通過人性化的交互方式，AI現在將被整合作為工業軟件系統的“前端”。我們將不再需要打開儀表盤并滾動瀏覽各種數據輸入，而是可以直接向系統請求生成定制報告或設計特定資產的控制界面。

　　生成式人工智能(GenAI)已經在幫助我們草擬郵件和制作演示文稿。隨著這一趨勢向工業領域蔓延，其業務優勢體現為提高生產力、簡化工作流程和縮短價值實現時間，并無需對再培訓進行大量投資。

　　3.    應用AI成為工業領域的“主力軍”

　　AI也在成為一款更為精準的運營工具，超越了單純提升效率的范疇。例如，隨著規范性和預測性功能的加入，預測性維護如今已成為主流，并不斷進步。未來，我們將利用工業AI工具承擔更多從數據處理到實時優化復雜操作的繁重工作。

　　Gen AI將通過進一步自動化常規任務來加速工程進度。例如，在設計過程中，Generative Design AI(GenDAI)將自動為新工廠創建優化的管道布局，設定目標是最大限度減少管道總長度，減少急彎以提高流量，并考慮空間限制因素。

　　此外，自主AI現在還能處理動態流程，在人工監督下能夠幾乎實時應對復雜的變化和干擾。借助強化學習，即使在啟動、關機、輸入水平的變化和其他意外中斷等短暫情況下，AI支持的系統也可以進行優化。

　　其價值體現在三個方面：首先，在數秒內穩定運行意味著損失最小和顯著減少停機時間，從而提高工業韌性。最后，隨著AI工具處理復雜且耗時的任務，價值實現時間得以縮短。

　　工業AI的發展如何為工業5.0奠定基礎

　　AI不斷提升我們的工作體驗，“工業5.0”一詞將會頻繁出現。工業5.0旨在通過AI驅動的洞察力提升人類專業知識，從而更可持續地釋放新價值。我們看到，AI系統作為動態合作伙伴正在嶄露頭角，作為智能體，它們能夠從復雜的數據流中不斷學習，從而采取自主行動。這是邁向代理人工智能的重要一步，最終將使我們更接近人工通用智能(AGI)，即真正的類人智能。

　　隨著現有技術向工業5.0演進，關注點將轉向負責任的AI，即遵循安全、可信和倫理原則來構建AI應用。預計將出臺負責任的AI框架，確保AI 的決策是公平、易于理解且負責任的。這些框架將使用獲取引用等做法來記錄輸入和輸出，同時保護數據并維護用戶隱私。AI將越來越多地協助完成復雜任務，如流程優化和預測分析，但將始終與人類協作，人類擁有最終決策權。

　　對想要提升適應性和靈活性的企業而言，今年是一個變革的時刻，AI將彌合差距、降低復雜性，并幫助企業為人機協作的下一階段做好準備。期待AI將成為真正的商業伙伴，幫助產業工人思考、行動并保持領先。