从数据分析到人工智能，科技一直在帮助企业降本增效
降本增效是企业永恒的主题，科技是企业降本增效的重要手段，更是后疫情时代企业自身能力提升的关键。数据分析可以帮助企业更好地了解市场、顾客以及竞争对手，从而做出更明智的决策；人工智能技术可以提高生产效率、改善产品质量、优化供应链等，大大提升企业的竞争力。近年来，随着技术的不断进步和应用的普及，越来越多的企业开始重视科技的作用，并将其运用于企业管理和运营中，实现降本增效、提高效率、增强竞争力的目标。
过去，在大型超市搜集的数据中，通过分析发现，啤酒和尿布经常被放在一起购买，于是超市的经营者开始重新摆放货物和商品，并且进行一些促销策略来提升销量，比如将尿布和啤酒放在毗邻的区域，然后通过啤酒商家的促销活动，成功的让尿布的销量提升15%，然后通过尿布的促销活动让啤酒销量提升了8%。
这是市场营销中关联规则学习的一个有名的例子。如果没有超市数据的整体搜集和分析，是很难发现二者有这么大的影响效果，人们的惯性大概率会局限在白酒、啤酒扎堆促销的思维里。
这就是数据分析，是很多智能系统的早期雏形，但更多的是依赖人工。
在经过一些的技术演进之后，开始了机器学习的模式，它允许计算机系统通过学习数据来自动改进和适应。这种学习过程通常基于统计和概率理论，可以通过反复试错和优化算法来进行。
例如：
聚类分析：用于在没有标签的数据中发现模式或组。这可以帮助我们了解数据的结构和关系。例如，使用聚类分析，一家零售商可能能够将其客户群体分为几个不同的年龄段，每个段有不同的购买习惯和偏好，20岁的青年男性喜欢购买啤酒，50岁男性以上的更倾向于购买白酒。
分类分析：用于预测给定输入数据的类别标签。例如，银行可能使用分类算法来预测哪些客户最有可能违约，比如具有教育程度低，信用卡使用余额较小的更可能产生违约。
回归分析：这种方法用于理解数据变量之间的关系，特别是一个变量如何依赖于一个或多个其他变量。例如，汽车销售公司会通过过去一些客户购买车辆的年龄、里程数和品牌数来制定新的汽车价格或者促销策略。
这时候的人工智能实现了智能的萌芽，帮助人们进行数据分析归类和决策，他会将一些数据打好标签供人类决策进行使用。
一个例子是搜索引擎，它使用复杂的机器学习算法来理解用户的搜索意图，根据用户的搜索历史和行为模式来提供个性化的搜索结果。这是人类的主动行为，搜索提供给人类的精准的需求内容。
另一个具体的案例是抖音的推荐引擎，使用机器学习用户的观看历史，找出观看模式，然后根据这些模式推荐可能感兴趣的电影或电视剧。这种方式不仅增加了用户满意度，还提高了他们的观看时间，从而提高了用户粘性。这是人类被动接受，推荐系统让人类的思维更懒惰。
随着大模型时代的到来，继搜索引擎，推荐引擎，我们将要进一步下一个“人工智能辅助引擎时代”。
自ChatGPT问世以来，截至到2023年5月份，ChatGPT上月全球访问量 17.6 亿次，已达到谷歌的2%，百度的60%。
根据SimilarWeb统计，ChatGPT已超越必应、鸭鸭走DuckDuckGo等其他国际搜索引擎。挡在前面的除了谷歌，就只剩中国的百度和俄罗斯的Yandex了。谷歌的第23号员工，Gmail的缔造者保罗·布赫海特对ChatGPT的评价，谷歌将会在一两年内被彻底颠覆。新一代的“人工智能辅助引擎时代”正在孕育中。
大模型将可能计算机行业历史上最大想象空间的互联网最高流量入口、公有云最大市场、新时代的操作系统合三为一。
具体表现为：大模型成为知识与舆情输入与输出的战略制高点，其战略地位将远高于互联网时代的搜索引擎；云计算由 SaaS 走向 MaaS，底层算力和上层 AI 开发平台边际成本递减明显，MaaS 将成为公有云最重要的市场；自然语言交互平台将成为统一万物的新时代操作系统。
今天的人工智能不仅将人类的主动和被动结合在了一起，一方面提供你需要的，另外一方面提供适合你的，还替代人类进行理解和分析。
例如著名企业家周鸿祎举的一个例子：“比如我问ChatGPT，我说‘我有一只狗名字叫3万，请问我为什么给它起这个名字’。ChatGPT回答说‘我也不知道，人们给宠物起名字有各种各样的原因，巴拉巴拉说了一堆’。我又说‘你知道吗？这只狗原来遭遇了车祸，后来被主人遗弃了。后来我带他到医院做了手术，我就收养了这只狗’。ChatGPT竟然回答说‘那么3万可能是这次手术的费用，高达3万，你可能是为了纪念这次手术，所以给它起名字叫3万。’”
所以我们看到，今天的人工智能简单来说，在过去数据分析的基础之上，添加了人类的逻辑属性，可以进行一些决策和判断。当然，这些判断的准确性还有赖于进一步的优化和评估，毕竟人类本身的判断也都不一定精准的。
人工智能成为企业数字化转型的破局点
人工智能已经成为了企业数字化转型的重要破局点。人工智能技术可以帮助企业自动化、智能化地完成码表分析、预测模拟、商业决策等工作，提高企业运作效率和效益。人工智能技术不仅可以在生产制造、电子商务、金融、医疗健康、智慧城市等领域发挥作用，更能够根据不同行业的需求，进行个性化智能化解决方案的设计与实现。在数字化转型中，企业需要根据自身的业务和发展战略，结合人工智能技术的优势和特点，制定相应的数字化转型计划，助力企业实现快速发展。
如何选择企业数字化转型的破局点，也是一门大学问。
例如，人工智能在汽车领域的破局点不仅仅是表现在智能座舱、无人驾驶等领域，其实更为重要的生产制造领域。
王传福曾经在2023年财报年会上吐槽自动驾驶：“我们现在有66万员工，最需要的是产线无人化。我们总装线2000多人，每天早上8点干到晚上，都是重复干同样的活。能不能用机器来干，不用人来干。这样我们能省掉60万员工，不用交社保，也不用提供住宿。工厂产线‘无人化’，连这个固定的问题都搞不定，还搞无人驾驶？无人驾驶比这个难多了，难几万倍！”
“全世界每年有110万人伤于事故。每种伤法都不一样，每种场景都不一样。110万种工况，都给我测一遍，谁能做这个模拟设备？这不开玩笑嘛？”
“深圳事故一个月伤于24个人，平均每天伤0.8个，比亚迪在深圳占有率很高，这里面可能很多都是比亚迪的。但我们接不到任何一个投诉电话，为什么？因为我们的转向和制动都符合法规，事故与我无关！”
与比亚迪相比，特斯拉的超级工厂就有很强的数字化、智能化水平。坐落于浦东临港的特斯拉上海超级工厂，占地面积逾86万平方米，目前在产Model Y和Model 3两款车型。最令人震撼的是生产线上密集排布的大型机械手臂同时挥舞各司其职，偶尔会有焊接激起的火花迸出。如果说，比亚迪去年的186万产量是依靠9个工厂实现的，那么特斯拉去年71万辆特斯拉汽车就是这一个工厂生产出来，交付全国和海外市场，占到全球累计交付量的54.2%。更何况，今年特斯拉还宣布未来3年，汽车生产成本将会降低50%，此种降本增效只有高度智能化才能保证。
智能化“渗透”了特斯拉每条产线，部分车间自动化率达到100%。走进焊装车间，仔细看会发现，产线上密布的机械手臂虽硕大，但却干着极其精细的活计：可以将其想象为衣服上拉链，它能精准锁定两块金属板上的细小着力处，进行点焊式焊接。 整个造车过程从车身部件的抓取，到定位，再到最后的焊接都是由机械臂完成，特斯拉的车身雏形，也将通过成千上百个焊点诞生于这个车间。值得一提的是，控制工业机器人的程序员全部来自中国。且冲压车间冲压线自动化率达到100%，涂装车间则实现100%喷涂自动化，这样的水平在整个汽车行业都处于领先的行列。
“数字神经网”布及产线每个角落。特斯拉自主研发的生产制造控制系统(MOS)，无处不在。
据介绍，该系统具备人机交互、智能识别及追溯功能，已深度应用于整车制造、电池车间、电机车间等，有效提升工艺、工程设计、质量控制等。焊装车间大型机械臂前，工人正在整理物料。除了MOS系统，高可靠性的工业网络覆盖自动化生产线的各个角落，为设备自动化、生产设备无线连接、生产信息数据采集、人机交互、智能化决策等提供完善的网络服务。通俗来说，就是“数字神经网”布及产线的每个角落。既保证产品生产过程的标准化，确保产品质量，又能利用大数据系统回溯每台车、每个零部件的生产数据，不漏掉哪怕一毫米的误差。焊装线利用MOS，可以将生产数据与车号绑定，并实现全程追溯。焊装线还同时拥有在线测量、自动装配系统以及虚拟调试等技术，能不断优化制造过程效率，提升车身尺寸稳定性。
当下，在企业层面，可以利用人工智能来做这几个方面的事情。
优化数据处理：人工智能的算法和模型能够处理大量的数据，从而帮助公司理解这些数据的含义。通过深度学习和机器学习，可以识别数据中的模式，预测未来趋势，提高决策效率。
提高自动化水平：通过人工智能，许多以前需要人工完成的任务现在可以自动化完成。例如，AI可以自动整理数据，分析客户行为，自动化处理客户咨询，在提高服务质量和效率的同时节省大量人力。
智能决策支持：人工智能可以帮助企业做出更精确、更高效的决策。例如，AI可以帮助企业进行市场分析，理解竞争对手的行为，预测未来的市场趋势，从而做出更有效的商业策略。
提高产品和服务的质量：AI可以根据用户的行为和反馈，自动调整产品或服务，提高质量。
安全与风险管理：AI技术如机器学习可以帮助企业识别欺诈行为，进行攻防的演练，提高系统的安全性，用于风险评估和管理，帮助企业更好地控制风险。
以上5个维度的人工智能，如果用一句话总结，其实就是一件事儿，降本增效。而这件事儿贯穿企业创办的始终也是企业竞争力的杀手锏。所以，未来谁能利用好人工智能，谁就能掌握企业竞争的大局。
笔者认为，人工智能带来的数字化转型，目前出现了点状突破等局面。其实打点也很重要，做好具体的点的“点”的突破，才有“线”的积累，以及“面”的繁荣。对人工智能的产业落地来说，前橙智库认为应该采用“人工智能落地工作坊”，邀请传统产业的工程师和人工智能科学家，针对具体生产制造场景，聚焦公关，形成最小POC，把精力花在刀刃上，一旦形成点状突破，就有了启动人工智能产业落地的机会。