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大部分企业对AI都没做好准备

发布日期:2024-11-22 06:14:37 浏览次数: 2203
作者:裴聊

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人工智能有一句话:过去很长,历史很短。


人工智能的核心是神经网络,核心学科是离散数学(据说非常难,超高智商的人才能学的明白)。


说过去很长,是指1956-2022年,人工智能并没有或很少进入过大众视野,即使有也是IT行业中很短时间的喧嚣,转眼归于沉寂。


AI与大众无关。


说历史很短,是指直到ChatGPT出现。


第一个阶段,缺算力阶段。


20世纪60年代-20世纪80年代,是人工智能的第一次浪潮,也带来第一次低谷。


本阶段“符号主义、“连接主义”兴起,代表成果为专家系统、知识工程和第一代机器人。


受限于计算机的计算能力,无法提供真正有价值的应用,人工智能进入第一个寒冬。


第二个阶段,缺数据阶段。


20世纪80年代-21世纪初,是第二次浪潮,第二次低谷。


第五代计算机、专家系统程序设计语言取得重大突破,人工智能进入产品化阶段。


本阶段仍面临知识获取困难、推理方法单一等问题,如同一个智商非常高的人,但缺少知识用来学习,工作中无法充分展现智商带来的不同价值,人工智能进入第二个寒冬。


第三个阶段,AI大模型阶段。


21世纪初至今,第三次浪潮,算力和数据的问题解决了,芯片的计算能力产生飞跃,各系统、平台产生了海量数据。英文互联网,有了强大的算力和大数据。


大数据、深度学习、图形处理器等飞速发展,AI通用大模型持续发展,人工智能进入产业化探索和实践,具身智能时代来临,人形机器人兴起。


至此,人工智能开始进入产业化。


数字化真正能够发挥作用是一体化、规模化的数据。


替人干活、替人思考的最重要的前提是数据。


数据不全、数据不能自动采集,没有反馈、反馈不及时,是不可能实现智能化的。


数据不能一体化,就不能自动化,更不能智能化。


数据的自动采集、数据的全面性、数据的融会贯通,是智能化的前提条件,这是非常困难的工作。


例如,一个水电工程的数据,其实是这个项目团队在进度、质量、安全、技术、成本控制的知识、技能与经验的集合,谁会愿意把自己压箱底的本事贡献出来呢?


贡献出来后,集团做分析、形成方法论,再推荐共享给其他项目,这不可能,因为即使是同一个集团内部,也存在竞争关系。


若是不同的建筑企业的竞争,则更为激烈,数据是商业机密,必须严格隔离。


不同集团之间、集团不同企业之间、同一企业不同项目之间,数据共享都是很难的。何况,有时,一个工程是多主体、多法人、多层级。


独特的、独立的、个性化的业务能力与经验,是项目管理、企业的核心竞争力。


这是ToB领域数据流通的本质。


于是,建筑行业使用AI,取决于以下三个因素:


1.企业能否拥有可用的大量数据


2.这些数据能不能形成足够的样本


3.这些样本能否被大模型使用。


一个工程,设计、监理、甲方、施工、供方,各有数据,数据都不能统一,要实现数据建造是不可能的,很难做智能化、智慧化,人工智能无法发挥。


正因为困难,且大多数企业并未对变化做好准备,所以每一次的新技术革命,只有10%的企业,才能成功进入到新的历史阶段,并起到行业引领作用。

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