一、“企業(yè)超腦”將成為未來企業(yè)智能化的核心
現(xiàn)今的人工智能更偏重在感知層面，通過磨合達到人類的語言能力及視覺能力，而對于企業(yè)管理來說，需要的不僅僅是這些基礎的生物感知能力，更多需要對概念進行識別，綜合運用知識幫助企業(yè)認識趨勢、評估風險、做出預測和決策，這些能力是感知層面不能提供的。所以，企業(yè)運營未來評估的方向應是向認知智能或更高的通用智能方向發(fā)展。而這也正是博科資訊結合傳統(tǒng)軟件產(chǎn)業(yè)打造“企業(yè)超腦”，通過數(shù)字化與智能化助力企業(yè)從信息化正式邁向智能化時代的目標！
二、打破原有架構模式，從信息化邁向智能化
謝惲分享道，人工智能的技術發(fā)展以數(shù)據(jù)為本，AI為核心，人為關鍵。目前的人工智能技術已經(jīng)完成數(shù)據(jù)積累的階段，正在向“認知智能”演進。AI時代，企業(yè)將從信息化走向智能化，而智能化的能力不是天然具有的，需要科技工作者更多的思考，打破原先的架構和模式。
在信息化時代，面向管理、生產(chǎn)已經(jīng)形成一整套完整的企業(yè)管理工具，比如說ERP、CRM、SCM、HRM等，這些工具都是基于標準業(yè)務流程而精心設計的軟件，它們構建起了一個完整的數(shù)據(jù)倉庫，為我們企業(yè)業(yè)務人員、操作人員提供了很好的業(yè)務操作臺，也為管理層、分析師提供了非常完備的分析工具，這是經(jīng)過精心設計和長期打磨所形成的一套事實標準。然而所有這些數(shù)據(jù)及標準化流程幾乎都是縱向解決方案，對智能化缺乏統(tǒng)一的構建，從而導致傳統(tǒng)軟件工具很難直接提供建設大數(shù)據(jù)訓練算法的能力。
以傳統(tǒng)ERP系統(tǒng)為例，其中涉及到成千上萬的預置報表及業(yè)務流程，形成了大量結構性數(shù)據(jù)，這是典型以人的智能產(chǎn)出為表現(xiàn)的工具。而事實上，以深度學習為代表的人工智能所具備的學習能力，是在強大的計算能力支持下發(fā)展的，具有無限發(fā)展的可能，這種情況下就產(chǎn)生了“企業(yè)超腦”，它的基礎是基于云、大數(shù)據(jù)存儲等硬件所提供的計算基礎設施，在此之上構建出一個數(shù)據(jù)空間， 使我們對企業(yè)中可能出現(xiàn)的業(yè)務、生產(chǎn)、質量、價格等潛在風險進行預判、輔助決策，這需要綜合運用現(xiàn)有的人工智能技術。其最終產(chǎn)生的模型，一定要和實際應用做結合，才能為決策人、為管理者、為企業(yè)生產(chǎn)，提供良好的輔助，這時一種跨時代的進化。
三、“企業(yè)超腦”構建企業(yè)智能聯(lián)盟
不僅在企業(yè)內(nèi)部，在企業(yè)與企業(yè)之間同樣可以進行高效的交互，“企業(yè)超腦”作為企業(yè)智能化的核心，將會在企業(yè)內(nèi)部形成閉環(huán)，首先通過統(tǒng)籌、規(guī)劃來構建治理能力，進而對運行過程進行監(jiān)控、評價、改進，通過這樣的反復迭代以實現(xiàn)智慧的螺旋上升，這正是人類智慧產(chǎn)生的方式。企業(yè)間通過交換數(shù)據(jù)、模型、知識圖譜、甚至是對業(yè)務的理解，打通上下游供應鏈，從而能夠提前預判風險，應對市場與客戶需求的變化。在“超腦”進行互聯(lián)互通后，就形成了企業(yè)智能聯(lián)盟，使業(yè)務數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、應用場景化、技術開源化，企業(yè)之間能夠以統(tǒng)一的知識模式在基于云的超級計算機網(wǎng)絡之間傳輸和分享。通過開放生態(tài)真正實現(xiàn)互通有無，分享服務。這正是數(shù)字孿生技術給企業(yè)帶來的巨大便利與顛覆性意義。
