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數位化轉型升級之工業元宇宙與AIGC

May 30, 2023 pm 12:07 PM
aigc 數位轉型 工業元宇宙

原子世界可以被看作是元宇宙的一個向度,它將人們的認知從單一維度擴展至多維度。 AIGC是一種高度智慧化的搜尋引擎,具備快速查詢和整合大量資訊的能力。新興技術,如元宇宙和AIGC,將使人類社會在數位轉型升級方面更深入、更全面。本文探討了工業元宇宙與AIGC相關內容,一起來看看吧。

數位化轉型升級之工業元宇宙與AIGC

現在數位化不再是企業錦上添花的一個工具,而是已經成為了企業核心策略的重要支撐,數位轉型已經不是選擇,而是必然,對各行業的企業贏得未來的新競賽策略至關重要。

元宇宙把人的認知從單一維度擴展到多維度,可以理解成原子(ATOM)世界是元宇宙的一個維度。 而AIGC本質上是一種高智慧水準的搜尋引擎,可以實現對大量資訊的快速查詢和整合。 「催化」了各種不同數據查詢類應用的技術變革,這個變革將大大推動企業數位轉型中,對數據資源的利用率和創新參與度。

因此,元宇宙、AIGC等新興技術帶給人類社會的是更深層、更完整的數位轉型升級,也就是在更大範圍內基於數位邏輯實現的對人類生產生活的全方位重構。基於數位化的邏輯實現超大範圍、超多要素,跨越不同領域、不同層次的連結和匹配關係的建立,從而帶來更深層的人類生產、生活方式的重建。

數據分析學習,在於將別人的知識轉化成自己的知識,食之化盡,舉一反三。那麼,今天小飛象聯合月説邀請了李鐵軍老師,大家一起探討工業元宇宙與AIGC相關內容:

  1. 什麼是工業元宇宙
  2. 以數位孿生底座打造工業元宇宙
  3. AIGC賦能工業元宇宙發展
一、什麼是工業元宇宙 1. 數位轉型背景-技術態勢

新一代資訊通信技術實現群體性突破。目前,5G、AI、雲端等數位技術已在商業中普遍應用,新興的ICT技術正推動著全球經濟快速發展,數位技術已切入諸多產業,並幫助產業和企業實現了降本增效。數位經濟正在成為中國經濟成長的新引擎,隨著產業數位轉型的不斷湧現,其價值也不斷提升。數位科技創新加速了經濟社會形態和運作模式的變革,一場更大範圍、更深層的科技革命和產業革命在重構全球創新版圖、重塑產業發展方式。

各行各業均希望藉助數位化解決方案,將「大、雲端、物、移、智、鏈」應用於企業數位轉型,透過規劃及實施商業模式轉型、管理營運轉型,為客戶、企業和員工帶來全新的數位化價值提升,不斷提升企業數位經濟環境下的新型核心競爭能力。

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2. 數位轉型定義

企業數位轉型是數位科技和業務雙輪驅動下的企業業務、組織、流程、產品和商業模式等全方位的創新性變革,其本質是在企業實現全面資訊化的基礎上,建構平台化的新一代IT基礎設施和可信任安全架構,透過資料技術和資料演算法顯性切入業務流,以資料驅動實現智慧化閉環,使得企業的生產經營全過程可度量、可追溯、可預測、可傳承,推動形成新業務、新業態、新模式,優化資源配置效率,對內提升效率與效益、對外提升客戶滿意度,架構企業新型競爭優勢,實現價值創造。

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3. 數位轉型內涵—特質

數位轉型是透過使用新一代ICT技術,將數據作為新的生產要素,疊加到企業原有的生產要素中,從而引起業務的創新、重構。數位轉型不僅是將技術簡單運用到生產過程中,更注重在轉型過程中不斷累積和形成數位資產,圍繞數位資產建構數位世界的競爭力,為企業不斷創造價值。

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4. 數位轉型現況—趨勢

數位轉型是指實現企業數位化、生態智慧化的過程,這是從管理資訊化邁向智慧化的關鍵一步。沒有明確的分界或標誌來區分資訊化、數位化和智慧化,它們都是數位化發展中至關重要的組成部分。這三個面向之間相互促進,並行發展,形成一個遞進的螺旋上升過程。簡單地說,數位化是資訊化的基礎,而智慧化則是數位化進程的高階階段。企業的基本業務邏輯正被快速發展的數位化所顛覆,主要體現在商業模式、產品服務、組織和營運方面。

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5. 對於企業數位化升級,元宇宙意味著什麼

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6. 什麼是工業元宇宙?

工業元宇宙= 可計算數字孿生XR IOT,透過對元宇宙構思和概念的「考古」可以從時空性、真實性、獨立性、連結性四個面向交叉定義元宇宙。

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7. 從數位孿生走向工業元宇宙

  • 標準的企業資產上雲能力
  • 標準的輕量級低程式碼設計工具
  • 標準的企業元宇宙資料治理方法
  • 可持續、可延展的運行時環境
  • 讓第一線普通勞動者能快速獲益的標準應用

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二、以數位孿生底座打造工業元宇宙 1. 數位孿生的最初定義-由實到虛

數位孿生,是充分利用實體模型、感測器更新、運行歷史等數據,整合多學科、多物理量、多尺度、多機率的模擬過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應的實體裝備的全生命週期過程。 —— NASA

2. 數位孿生的應用場景

應用物件:通常應用在複雜條件限製或複雜組成形態的物理實體上,例如類似太空船、飛機、汽車、機器人這樣運行在複雜環境下或由大量零件構成的裝備;

遠端:通常應用在那些處在遠程環境中,無法直接進行人工幹預的物理對象的測試、維修和調整,例如像阿波羅13這樣航行在遙遠太空中的宇宙飛船,或者製造業中的「黑燈工廠」;

連接:數位孿生體需要不斷地從物理實體中獲得反饋數據,並將這些數據用於更新其係統狀態,最終為工程決策提供信息,這是數位孿生的關鍵需求。為了保持數位虛擬世界與真實物理世界的鏡像同步狀況,將數位孿生體與物理實體進行連續性的或週期性的“數據配對”,這也是將數位孿生與普通模擬模型區分開來的重點。

3. 數位孿生定義的延伸-由實到虛,再由虛控實

綜合運用感知、計算、建模等技術,建構虛擬的數位空間,對實體空間進行觀感、監控、診斷、預測、決策,提升物理空間的可觀性、可測性和可控制性。

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4. 工業元宇宙的建設路線—TEMS

  • 培訓 Training – 基於設備數位孿生/3D說明指導,快速提升第一線工作者操作設備、維護設施的能力,提高生產力 (對應DataMesh Director、DataMesh Simulator Platform)
  • 體驗Experience – 基於設施、設備數位孿生的體驗導覽,讓參觀者、學習者在低成本、不干擾生產秩序的前提下對於不熟悉的事物快速提升認知(對應DataMesh Director)
  • 監管Monitor and Control – 基於設施、設備數位孿生的運維監管,對正在建造、運行的設施、設備進行工程監理、設施設備維護和狀態檢查以及管控(對應DataMesh Inspector、DataMesh Checklist)
  • 模擬Simulation – 基於設施、設備數位孿生的模擬運行,強調設備之間的機理、原理,角色AI,模擬、還原真實設施、設備的運轉和操作邏輯,用於大範圍的規劃、實訓、預測、管理等場景(對應DataMesh FactVerse、DataMesh Simulator Platform)
5. 實現決策自主是數位孿生科技體系的下一階段的功能方向

廣義來說,目前的數位孿生系統已經逐步實現了模擬模擬、分析沉澱資料、預測模擬三個階段的能力,實現決策自治能力是數位孿生技術體系的下一個發展階段。

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三、AIGC賦能工業元宇宙發展 1. AI技術宏觀演進趨勢:通用人工智慧

決策式AI是基於規則、知識或經驗,透過對輸入資料進行分析和推理,從而做出決策或推薦的人工智慧系統;

生成式AI(Generative AI)是基於機器學習或深度學習等技術,從大量資料中學習並產生新的資料或內容的人工智慧系統。這種AI通常用於自然語言處理、影像處理、音訊處理等領域,其目的是為了產生高品質的內容和實現自動化創作;

通用型AI(General AI)是指具有類似人類智慧的廣泛能力的人工智慧系統,可以像人類一樣進行感知、推理、學習、決策、規劃等多種任務,能夠在不同的領域和情境中靈活地應對和適應。這種AI是人工智慧的終極目標之一,目前還沒有實現;

三種人工智慧系統之間存在重疊和互補。例如在決策過程中,決策式AI可以提供基於規則和知識的決策支持,生成式AI可以提供基於數據的決策參考,通用型AI可以綜合考慮多種因素做出更為智慧的決策。

2. AIGC:採用人工智慧技術自動生產內容

AIGC:全稱為AI-Generated Content,也就是人工智慧內容產生。

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3. AIGC技術架構

只有足夠“包羅萬象”,才能支撐前端足夠的“奇形怪狀”。

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4. 生成式AI:「最有商業前景的人工智慧技術」

Gartner將生成式AI列為最有商業前景的人工智慧技術。根據其發布的2022年人工智慧技術成熟度曲線,預計生成式AI在2-5年內將進入生產成熟期,發展潛力與應用空間巨大:

2025年,生成式AI產生的資料將占到所有資料的10%,而2021年生成式AI產生的資料不到所有資料的1%;

2025年,30%的大型組織出站訊息將由生成式AI產生;

2025年,50%的藥物發現與研發將使用生成式AI;

2027年,30%的製造商將使用生成式AI提高產品研發效率。

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5. ChatGPT加速元宇宙世界的內容建構

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總結

所以,認識到數位化與工業元宇宙、AIGC之間的關聯,並從數位化的角度來為元宇宙/AIGC的發展汲取新的發展動能,才是保證元宇宙/AIGC的發展可以進入到新發展階段的關鍵所在。

其實,數位化成為了元宇宙/AIGC的「商業範本」,企業的數位轉型升級才能從一個浮於表面的存在,變成一個深入底層的存在。總之,企業的數位轉型升級一兩句話無法說全面,這次分享僅提供分析的框架和思考的角度。我們最終的目的是要解決問題,就是發現問題,解決問題就是發現業務中的問題,然後並且去解決。 學貴在行,需要我們在以後的學習工作中不斷地累積經驗掌握工具,學以致用。能站在多方角度,發現問題,分析問題,解決問題,總結問題。

專欄作家

木兮,微信公眾號:木木自由,人人都是產品經理專欄作家。多年網路資料營運經驗,涉獵營運領域較廣,專注於營運、資料分析的實戰案例與經驗、方法論的總結,探索營運與資料的神奇奧秘!

題圖來自Unsplash,基於CC0協定

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