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工业数据是生成式AI之后的创新点
3470点击    2023-11-23 15:27


7~9月,美国IT巨头“GAFA”(谷歌、亚马逊、Facebook和苹果)业绩稳步增长。人们想当然地认为GAFA已经掌控了地球上的数据,这种说法当然是夸大其词。那么,GAFA到底掌握了多少数据呢?


谷歌掌握的是搜索引擎的数据,苹果是智能手机,Meta是SNS(社交网站),亚马逊是电子商务,这些可以统称为个人数据或BtoC(企业对消费者)数据。据推测,个人数据占全世界数据量的1成左右。


那么剩下的9成是什么数据呢?它们被称为工业数据,或者BtoB(企业间)数据,包括企业之间的订单及工厂运营情况、“IoT”(物联网)等信息,此外还包括可再生能源和汽车行驶相关数据。工业数据量正在迅速增加。


围绕工业数据的争夺战今后将愈演愈烈。这些数据目前大多静静躺在各企业的自家系统或云上,尚未有平台运营商对这些数据进行加工并为其赋予各种附加值。


谁正在加入工业数据争夺战呢?那就是日本、欧盟(EU)和中国的政府和企业以及美国IT企业。



大家是否知道,日本已经启动名为“乌拉诺斯生态系统(Ouranos Ecosystem)”的(信息)平台构想。乌拉诺斯是希腊神话中的天空之神。他既是大地女神盖亚的儿子,也是盖亚的丈夫。


从该构想名称中似乎可以看出俯视欧盟(EU)的意图。为什么是欧盟呢?这是因为欧盟和日本一样,制造业比例较高,而且欧盟已经构建了名为“盖亚-X”的官民平台,并开始要求企业提供在欧盟区销售产品的开发和生产相关的信息。


“如果能够实现企业数据的统合,就能更轻松地提高企业经营效率和推动技术革新”,虽然欧盟这么说,但以经济产业省为中心的日本政府和民间却对此保持警惕,认为“这样可能导致企业供应链信息完全暴露,或者可能导致不必要的信息被一并收集”。



另一个是 “电池护照”等蓄电池相关制度。这是欧盟近期导入的新制度,要求(企业)以电子形式申报纯电动汽车(EV)用电池的矿物开采地、交易对象、生产过程中的二氧化碳排放量等。


如果不按照标准在指定的第三方机构获得“认证”,企业不仅会被处以罚款,甚至会面临产品禁止在欧盟区内销售的可能。


因此,日本方面希望在“乌拉诺斯生态系统中”建立与“盖亚-X”和“电池护照”相似的机制,并与欧盟签署“相互认证”协议,电池信息在日本获得认证后,也会在欧盟区内自动获得认证。日本方面的背后考量是,如果能与欧盟达成相互认证协议,(对于日本来说)数据过度外流的风险就会降低。


可以说一种官方层面的对于标准制定的竞争已经开始。有朝一日,中国也可能提出相似的数据战略。中国的EV及车载电池向欧洲出口猛增,与重视区域内企业的欧盟形成微妙关系。


这是一个争夺数据主导权的时代。围绕数据,国家和地区之间也会像半导体及电池一样展开竞争。但无论如何,关键在于企业方面如何应对。在日本,针对将企业自己的数据与外部相连接也存在强烈的抵触感。即使在数字化转型(DX)的趋势下,这一观念也很难发生改变。


在日本,小松、大赛璐(Daicel)及安川电机等企业已经开始进行数字化转型。安川电机(已经与约70家合并企业整合了数据)的小笠原浩会长回顾说:“现场以各种理由表示(数据整合)无法实现。(数据整合)大多是用雷霆手段强行推进的”。



GAFA可以在企业内部层面决定数据收集,整理合并的机制,实现起来相对容易。与之相比,涉及到工业数据的收集整理,情况或许确实不同。围绕制造业等产业的国内外工厂、集团内各企业及交易对手方之间的数据处理方式往往不同。例如,指代同一物品时,名词“手表”或“watch”可能会在不同企业间混用。某工厂的计算机只认“手表”不认“watch”,这样的情况可谓是家常便饭。


也就是说,要想掌握工业数据,需要先将自己与对方企业之间存在的数据格式及表达方式等模糊不清之处进行统一。包括欧美在内,这样的障碍使得工业数据领域里没能出现像GAFA一样的存在。


但是,突破这一问题的技术未来有可能普及。东京大学国际开放创新机构(The University of Tokyo, Institute for Open Innovation)的执行顾问小川纮一对于工业数据十分熟悉。他介绍说,从今年夏季左右开始,“以摒弃人海战术的方式整理混乱的数据,使得企业在短时间内就可以合作的技术开始受到关注”。


将人工智能(AI)学习时使用的美国英伟达“GPU”(图像处理半导体)与美国新兴企业Snowflake的软件结合起来,可能能够在词汇的意思和形式不同的情况下,以超高速将数据之间联系起来。如果该技术普及,或许能引发继生成式AI“ChatGPT”之后的创新。


如果企业间可以深化在数据方面的合作,那么经营效率提高及技术创新将更加容易实现。超越GAFA的“工业数据巨人”也有可能诞生。保护数据隐私维护经济安全固然重要,但是企业意识到信息产生的价值,开始推进数据驱动型经营,这样一天的到来更加令人期待。



本文来自微信公众号“日经中文网”(ID:rijingzhongwenwang),作者:中山淳史





关键词: 工业AI , AI工业化
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