陆薇:尊重工业专家原生工作方式,让技术产品更管用好用
来源: | 作者:pmod6d781 | 发布时间: 2021-04-14 | 1697 次浏览 | 分享到:

3月19日,虎嗅大鲸「重构工业·工业互联网企业大会」于深圳召开。本场链接巨头公司、投资机构、高成长企业的高精尖盛宴,旨在深入洞察2021行业发展趋势,展望领域全新投资机遇。昆仑数据荣登虎嗅大鲸榜工业互联网领域最具成长力的30家企业之一,受邀出席本次会议。


会上,昆仑数据创始人&CEO陆薇博士发表主题演讲,以下为演讲实录:


首先非常感谢虎嗅网的认可,也非常荣幸昆仑数据能够荣登大鲸榜。

今天主持人给了我一个题目,叫“工业从不懂到懂”,我看到这个题目之后感觉还是蛮贴切的。因为昆仑数据创业这几年,在工业行业确实经历了从不懂到懂的认知逐步升级的过程。

刚刚进入到工业领域时,我们是以技术为主的创业团队,希望用大数据技术DT帮助工业企业管好数据。但只是把数据管理起来,并不产生业务价值。


所以在工业大数据平台上,我们又提供世界冠军级的工业智能分析服务,来替客户发现问题、解决问题。但很快发现工业界的问题非常多,工业是千行百业,每个行业每个领域都有自己很独特的领域知识和无法穷尽的问题。我们有限的分析师团队,还是无法真正帮企业打开局面。


于是我们进入到DT+AI阶段,我们在平台上不仅仅把数据管好,还把行业里某些共性的问题和解法总结下来,成为在平台上运行的工业智能的模型,相当于内置一部分数据价值挖掘、解决问题的能力,希望用这种方式替企业解决问题。


但之前的海量问题仍然存在,此外,越深入越发现,在工业领域有很多其他现实问题,比如很多工业机理本身是不完备的,有一些领域即使机理比较成熟,但真正在实践中可能70%的问题是理论可以指导的,但另外30%要靠现场运行的经验,而这些经验并没有被很好的记录。还有一个有意思的现象,DT+AI的方式,往往会遇到工业专家心理上的排斥。因为大家会有心理上的恐惧,担心人工智能把问题解决了之后,个人价值会受到威胁。于是,总会在现场碰到各种不配合的情况,不管好不好用都说不好用等等。现场工业一线的专家如果不愿意支持,很多事情是非常难落地的。


一方面要面临各种问题和先验知识纷繁复杂,另一方面要解决个人的抗拒,于是我们目前进入到DT+AI+HI,就是大数据+人工智能技术+人类智能的协同,人在这里是主角,需要把现场专家的主观能动性、把相关的行业知识非常有机的调用起来。



OT+IT+DT技术的融合确实非常重要,但只是其中一方面,不同学科不同背景的人之间,思维方式的融合也非常关键。

工业大数据技术是为工业人服务的,以人为本,要把一线的工业专家放到主角的位置。我们通过产品研发,把工业专家利用数据来看异常、找规律、做分析、远程服务的技术门槛降下来,让专家能够更轻松更优秀地完成他的工作。这是我们现在的定位。