多年來，我們一直聽說和讀到“明年”將如何成為AI的突破之年。 在某種程度上，這始終是正確的——每年都標志著AI優化傳統業務運營和更好地簡化工作的能力有了一個新的提升。這些年復一年的改進還進一步完善了AI，以提供更適合用途的應用，從而在特定用例中推動新的價值。工業AI是這一現象的最新迭代，將AI的處理應用于快速經歷深刻數字化轉型的制造業世界的專業應用 。

正如2020年和2021年標志著AI的新演變，2022年有望見證工業AI在制造業如何利用AI應用解決當今問題、為其組織和工作方式創造新的增值層方面出現重大新轉折。在經歷了兩年的大流行和經濟不確定性之后，我們可以預計工業AI將以以下四種方式重塑2022年的制造業格局。

1.代際勞動力變化將加速知識自動化

所有行業的勞動力都在經歷重大的結構性轉變。在工業部門尤其如此。老員工正達到退休年齡，“大辭職”正影響著許多行業的員工，僅僅用剛從學校畢業的新員工來填補勞動力缺口并不能達到目的——通常，這些剛畢業的學生在學校里學到的技術和概念，與工廠實際操作的許多組織的工作流程和系統并不匹配。

所有這些都將推動知識自動化技術和流程在2022年的重大加速發展。自動化的知識共享和智能豐富的應用程序，通過保存歷史的領域知識，使其在團隊之間廣泛訪問，消除了離職員工和全新員工之間出現的技能差距。這有雙重好處，它還可以作為招聘工具;知識自動化越能讓工作變得簡單，越能給員工提供成功所需的工具，這份工作對潛在員工的吸引力就越大。

2.工業數據科學家的出現促進了工業AI戰略的發展

工業勞動力的世代更替將激發另一個趨勢:工業數據科學家的廣泛出現，成為采用和管理新技術(如工業AI)的核心人物，同樣重要的是，部署和最大化這些技術的全部潛力的戰略。

新的研究表明，雖然 84% 的關鍵行業決策者接受了工業AI戰略以推動競爭優勢的必要性——98%的人承認如果沒有戰略可能會給他們的業務帶來挑戰——只有35%的人實際部署了這樣的到目前為止的策略。一方面是傳統數據科學，另一方面是獨特的領域專業知識，工業數據科學家將在推動工業AI戰略的創建和部署方面發揮關鍵作用。

3.AI投資從通用模型轉向更精準的工業AI

2022年將見證AI走向成熟，進入工業AI的全面發展，逐步發展到具有具體時間價值的現實世界產品部署。為了實現這一目標，我們將看到更多的工業組織有意識地從投資通用AI模型轉向更適合目的、更精確的工業AI應用，以幫助他們實現盈利能力和可持續性目標。這意味著，AI模型要從不能覆蓋所有潛在業務的大量工廠數據訓練的AI模型，轉向更具體的工業AI模型，利用領域專業知識，通過深度分析和機器學習進行解釋和預測。工業數據將在整個資產生命周期中轉換為真實的業務結果。

這種轉變將帶來雙重好處，即促進圍繞工業AI建立的新的同類最佳聯盟。以前，合作伙伴關系非常以技術為中心，由服務或大型供應商驅動。工業AI的更專業化將需要更多的解決方案提供商，將他們獨立和定制的專業知識匯集在一起。這不僅有助于將合作伙伴關系從更通用的AI項目中發展出來，而且還將更加關注實現價值的合作伙伴關系，而不是自己動手的方法，從而比以往任何時候都更有助于降低AI采用的障礙.

4.高管所有權和文化變革將加速工業AI部署

隨著工業組織擴大其在企業范圍內的工業AI戰略和應用的部署，高管所有權和對文化變革的投資對于獲得數字化轉型的好處至關重要。像首席數字官(CDO)這樣的數字高管對于克服這些障礙至關重要。 CDO 將通過其組織在引領數字化轉型和工業 AI 方面發揮獨特的作用——彌合遺留系統和新技術之間的差距，促進跨孤島的協作，以及從海量數據收集轉向戰略性工業數據管理。所有這些職責對于確保工業組織能夠執行數字化轉型計劃至關重要，該計劃可以更廣泛地采用適合用途的工業 AI 應用程序并圍繞其制定戰略。

隨著工業企業開始從規劃2022年路線圖過渡到實際執行該愿景，使工業AI成為該戰略的關鍵部分至關重要。勞動力的代際趨勢、AI項目的作用越來越大，以及圍繞數字化轉型的文化變革只會繼續快速發展。假裝否則只會讓你陷入困境。在新的一年保持競爭力意味著通過知識自動化、工業數據科學家和適合用途的工業AI應用程序來擁抱和利用這些變化。