AI賦能智能制造業(yè) 安全、合規(guī)成關(guān)鍵破局點(diǎn)

從Chat GPT到大模型登陸智能汽車，AI（Artificial intelligence，即人工智能）正在不斷融入人類的日常生活。但同時也帶來一系列諸如行業(yè)普及、用戶隱私安全等問題。

據(jù)SAS統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，目前在銀行、電信、生命科學(xué)、制造業(yè)等在內(nèi)的多個行業(yè)已經(jīng)開始助力客戶將生成式AI全面集成至常規(guī)業(yè)務(wù)流程中。但AI對于各行各業(yè)的賦能也有顯著差距，具體來看，銀行、電信等行業(yè)使用生成式AI的比例已經(jīng)達(dá)到了15%以上，但制造業(yè)的這一比例僅有7%。另一方面，AI的逐步普及也開始引發(fā)外界對于用戶隱私安全的擔(dān)憂。

SAS副總裁兼大中華區(qū)董事總經(jīng)理何偉信在接受記者采訪時表示，這與制造業(yè)的傳統(tǒng)有一定關(guān)系。“制造業(yè)對相關(guān)數(shù)據(jù)的敏感度、成熟度和銀行、電信等行業(yè)不同，使得AI對制造業(yè)的賦能步伐稍顯緩慢。”

SAS首席數(shù)據(jù)科學(xué)家馬寧也對記者表示，相較于金融業(yè)的同質(zhì)化，制造業(yè)細(xì)分賽道眾多，對于AI的普及進(jìn)展相對滯后。

AI加速賦能

據(jù)SAS委托Coleman Parkes Research公司進(jìn)行的一項(xiàng)最新全球研究顯示，目前中國的生成式AI應(yīng)用率最高。參與調(diào)研的中國企業(yè)決策者表明，83%的中國企業(yè)正在使用生成式AI，超過了英國（70%）、美國（65%）和澳大利亞（63%）。不過，在成熟度和全面部署生成式AI技術(shù)方面，美國（24%）領(lǐng)先于中國（19%）和英國（11%）。

具體來看，在各個領(lǐng)域中，AI也在加速賦能。其中，電信、零售、銀行等行業(yè)已經(jīng)將生成式AI投入到日常使用中，但制造業(yè)、醫(yī)療保健、公共部門等領(lǐng)域的使用比例較低，其中制造業(yè)僅為16%。

馬寧告訴記者，相較于金融行業(yè)，制造業(yè)的數(shù)據(jù)獲取成本更高?！翱赡苄枰欢ǖ膶I(yè)設(shè)備才能夠獲得制造業(yè)全鏈路的信息，在此情況下，制造業(yè)在數(shù)據(jù)方面相較于金融行業(yè)天然地處于劣勢?！?/p>

“同時，相較于銀行、證券、保險等金融行業(yè)的同質(zhì)化，制造業(yè)細(xì)分領(lǐng)域眾多。”馬寧對記者表示，金融行業(yè)中優(yōu)秀的AI能夠在同行業(yè)中進(jìn)行傳播和復(fù)制，但是由于制造業(yè)的垂直劃分過于細(xì)致，優(yōu)秀的AI不便于在制造業(yè)中進(jìn)行傳播和復(fù)制。

“制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈較長，生成式AI在使用過程中有許多環(huán)節(jié)，這可能會導(dǎo)致AI在應(yīng)用場景的使用受到限制?！瘪R寧進(jìn)一步表示，制造業(yè)的AI可能更多是出于質(zhì)量控制端進(jìn)行安全檢查?！安⑶疑墒紸I前期在算力、數(shù)據(jù)、人才等方面的投入較大，回報周期較長，對于制造業(yè)企業(yè)而言，大規(guī)模投入生成式AI，可能會對企業(yè)自身的經(jīng)營狀況帶來一定影響?！?/p>

不過，目前我國的汽車制造業(yè)“生成式AI+制造”應(yīng)用試點(diǎn)已在展開。據(jù)相關(guān)媒體報道，近期已有研究機(jī)構(gòu)在配合工信部開展“生成式AI+制造”應(yīng)用試點(diǎn)工作，覆蓋電子信息、汽車、化工、鋼鐵、民爆和生物制藥六個行業(yè)領(lǐng)域。據(jù)了解，在汽車行業(yè)，生成式AI能夠提升涉及效率，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線預(yù)測性維護(hù)，優(yōu)化供應(yīng)鏈，并支持個性化定制、品質(zhì)控制和智能制造。

隱私安全受關(guān)注

除了加速普及賦能行業(yè)外，AI帶來的用戶隱私安全問題也頗受市場關(guān)注。

以汽車智能座艙為例，目前不少智能汽車搭載了AI大模型，能夠通過用戶對話等方式，獲取用戶的需求，進(jìn)而提高乘坐體驗(yàn)，但這也帶來一系列涉及用戶的隱私安全問題。

在何偉信看來，AI搜集、處理數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)要透明，并且接軌國際標(biāo)準(zhǔn)，采用全球認(rèn)同的數(shù)據(jù)處理方法。

“除了透明外，AI的隱私安全還應(yīng)當(dāng)保證用戶自主可控，一些場景比如客服對話、游戲運(yùn)維等都收集了很多數(shù)據(jù)，如果缺乏自主可控，可能引發(fā)用戶的擔(dān)憂?！焙蝹バ鸥嬖V記者，更重要的是AI的主導(dǎo)權(quán)要可控，并且應(yīng)不停地更新?！皵?shù)據(jù)收集的方法在不停地改變，或有更多渠道利用人工智能收集數(shù)據(jù)?！?/p>

除了采集數(shù)據(jù)透明以及用戶自主可控外，第三方管理以及控制不相關(guān)數(shù)據(jù)的采集成本等也是AI在隱私安全方面需要面對的問題。

何偉信表示，AI的隱私安全需要規(guī)劃好路徑圖，在盈利和管理之前尋找平衡?！按髷?shù)據(jù)不代表無限的數(shù)據(jù)，對于企業(yè)而言，過分采集數(shù)據(jù)以及采集不相關(guān)的數(shù)據(jù)，成本非常高昂，并且數(shù)據(jù)的管理、處理方法以及監(jiān)管缺一不可?！?/p>

馬寧也對記者表示，AI的數(shù)據(jù)收集既要遵循相關(guān)法律法規(guī)也要獲得用戶的授權(quán)。“但如果企業(yè)沒有遵循最小化原則，過度收集用戶數(shù)據(jù)，違規(guī)使用用戶數(shù)據(jù)，這可能會導(dǎo)致用戶的隱私數(shù)據(jù)泄露。并且，在與第三方進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時，要有一些加密的手段，防止數(shù)據(jù)泄露?！?/p>