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從信息化、數(shù)字化、智能化到企業(yè)大模型應用

2024-7-26新聞

來源:企業(yè)數(shù)字化咨詢 本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載發(fā)布


新時代背景下,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有,5G、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新,全域融入經(jīng)濟社會、民生服務全過程,成為資源要素重組、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)重塑、競爭格局重構(gòu)的關鍵力量。千行百業(yè)紛紛投身數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮,以信息化、數(shù)字化、智能化為核心動能,構(gòu)筑了數(shù)智化供給新模式。




PART.
01


信息化、數(shù)字化、智能化區(qū)別(大模型回答)


信息化、數(shù)字化和智能化是信息技術(shù)發(fā)展的不同階段和層面,它們之間既有聯(lián)系也有區(qū)別:



信息化(Informatization)


01

定義:信息化是指通過應用信息技術(shù)(如計算機、互聯(lián)網(wǎng)、通信技術(shù)等)來收集、處理、存儲和傳遞信息的過程。它涉及到信息資源的開發(fā)與利用,以及信息系統(tǒng)的建設與應用。


特點

  • 側(cè)重于信息的管理和優(yōu)化。

  • 強調(diào)信息的獲取、處理和傳遞。

  • 目的是提高管理效率和決策質(zhì)量。



數(shù)字化(Digitization)


02

定義:數(shù)字化是指將非數(shù)字信息(如紙質(zhì)文檔、圖片、聲音等)轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式的過程。這樣信息可以被計算機系統(tǒng)識別和處理。


特點

  • 側(cè)重于信息的轉(zhuǎn)換和存儲格式。

  • 強調(diào)將模擬信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式。

  • 目的是便于信息的長期保存和快速訪問。



智能化(Intelligentization)


03

定義:智能化是指利用人工智能技術(shù)(如機器學習、數(shù)據(jù)分析、自動化控制等)來模擬人類智能,使系統(tǒng)能夠自主進行決策和學習。


特點

  • 側(cè)重于系統(tǒng)的自主性和智能水平。

  • 強調(diào)利用數(shù)據(jù)和技術(shù)進行智能決策。

  • 目的是實現(xiàn)自動化、優(yōu)化決策過程和提高系統(tǒng)性能。


三者之間的區(qū)別:


  • 階段:信息化是基礎,數(shù)字化是中間階段,智能化是更高級的階段。

  • 目的:信息化旨在優(yōu)化信息管理,數(shù)字化旨在轉(zhuǎn)換信息格式,智能化旨在實現(xiàn)自主決策。

  • 技術(shù)應用:信息化主要使用信息技術(shù),數(shù)字化主要使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù),智能化主要使用人工智能技術(shù)。

  • 數(shù)據(jù)處理:信息化處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)字化處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),智能化處理各種類型的數(shù)據(jù)并進行智能分析。


聯(lián)系:


  • 數(shù)字化是信息化的深化,為智能化提供數(shù)據(jù)基礎。

  • 智能化是數(shù)字化的高級應用,利用數(shù)字化的數(shù)據(jù)進行智能處理。

  • 三者相輔相成,共同推動信息技術(shù)的發(fā)展和應用。



PART.
02


天下大勢,分久必合


信息化、數(shù)字化、智能化貫穿了新型技術(shù)在企業(yè)當中的升級利用,雖然每個項目的提法都各有不同,但表現(xiàn)在項目上并沒有那么割裂,比如去年我完成的質(zhì)量類項目,其中包含了機器視覺(零件表面劃痕識別,智能化)、流程梳理/業(yè)務功能開發(fā)(信息化,QMS)、質(zhì)量運營管理(數(shù)字化),所以如果現(xiàn)在企業(yè)提及信息化、數(shù)字化與智能化,我們都可以定位為是將新型技術(shù)用于企業(yè)流程梳理、業(yè)務變革當中。隨著技術(shù)的進步,三者之間的界限越來越模糊,它們正逐漸融合,共同推動社會進入智能化時代。


除了信息化、數(shù)字化、智能化三者的概念與項目表現(xiàn)會越來越模糊之外,在項目中應用哪一個詞匯都會覆蓋不了所有的業(yè)務,所以越來越多的項目無法以項目名稱來衡量建設內(nèi)容,況且現(xiàn)實當中有很多項目為了避免競爭甚至會隨意起一些名字,比如明明是MES系統(tǒng)的項目,但是招投標環(huán)節(jié)會起名為“生產(chǎn)管理系統(tǒng)”,明明是大數(shù)據(jù)項目,會起名為運營決策項目;綜合來講,項目的名稱已經(jīng)不足以讓外人了解項目的定位以及內(nèi)容,只能通過項目建設內(nèi)容來了解項目所包含的功能模塊。很多人說ERP、MES項目越來越少,其實也可能是ERP、MES等項目是以其他名稱的形式隱藏起來了,做的事情可能并沒有太多變化。


PART.
03


新型技術(shù)普及到企業(yè),方向不同但道路類似


從技術(shù)擴散的客觀規(guī)律看,需求側(cè)、技術(shù)側(cè)與環(huán)境側(cè)共同推動技術(shù)由大型企業(yè)點狀應用走向中小企業(yè)規(guī)?;占?。回顧歷次產(chǎn)業(yè)革命可以發(fā)現(xiàn),新技術(shù)推廣的路徑都是沿著由大型領先企業(yè)的試點應用向中小企業(yè)規(guī)?;占鞍l(fā)展,其中“企業(yè)出現(xiàn)新型需求、技術(shù)不斷走向成熟、推廣環(huán)境不斷得到完善”成為了驅(qū)動技術(shù)擴散的三大重要因素。


需求側(cè)產(chǎn)生變化,牽引企業(yè)應用新型技術(shù)。如二戰(zhàn)后世界強國間的軍備競賽,推動了工業(yè)軟件等技術(shù)在國防工業(yè)以及后續(xù)在民用工業(yè)中的推廣擴散。技術(shù)側(cè)走向成熟,支撐企業(yè)應用新型技術(shù)。如5G、機器視覺、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)變革不斷降低應用的成本與門檻,讓更多的工廠能夠應用新型技術(shù)實現(xiàn)高效生產(chǎn)。技術(shù)推廣環(huán)境逐漸完善,加速技術(shù)傳播擴散。在歷次產(chǎn)業(yè)革命中,各國政府都不斷布局技術(shù)專利、財政支持等各類型政策,打造有利于技術(shù)創(chuàng)新與傳播的良好環(huán)境,如第三次產(chǎn)業(yè)革命期間在美國國防部、能源部等政府部門的資助下,誕生了如CAD軟件、化工工藝流程仿真軟件等代表性技術(shù)產(chǎn)品。




PART.
04


大模型技術(shù)會從零到一


新型技術(shù)的發(fā)展如雨后春筍應接不暇,元宇宙、區(qū)塊鏈、大模型等概念層出不窮,比如去年由OPEN AI發(fā)布大模型技術(shù),在企業(yè)應用上的發(fā)展肯定也將由需求側(cè)、技術(shù)側(cè)與環(huán)境側(cè)共同推動。


站在技術(shù)側(cè)來講,大模型技術(shù)隨著國外技術(shù)開源,應用層面也在不斷成熟;環(huán)境端來講,回顧歷年政府工作報告,從2015年提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”到2019年提出的“智能+”。如今,隨著大模型等人工智能技術(shù)成為引領新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心力量,政府工作報告中首次提出的“人工智能+”行動,無疑將為人工智能技術(shù)在各行業(yè)的廣泛應用開啟新篇章。但是需求端來講,企業(yè)目前都還只是在觀望,到處在組織學習會議精神,或者參與各類大模型技術(shù)科普的沙龍。但是真正到立項的還是比較少,綜合起來有如下因素:


  • 第一個吃螃蟹的,一般都會國企/央企,而國企、央企立項都需要時間周期,目前還尚未到落地的時間;

  • 大模型開源的技術(shù)成熟度適合于C端,因為C端可能僅僅是娛樂,人們對于大模型的錯誤是有一定容忍度的,但是B端對于結(jié)果正確性的嚴苛要求阻礙了其發(fā)展;

  • 目前還正在尋找大模型技術(shù)應用的突破口。所以企業(yè)在需求側(cè)肯定有,但是剛需目前找到的相對比較少。



企業(yè)在大模型應用的剛需目前還沒有找到主要有兩方面的因素,第一由于大模型的技術(shù)還處于科普階段,企業(yè)的業(yè)務人員僅僅還只是以娛樂的心態(tài)在了解,真正應用到某個業(yè)務場景還沒有真正的思考。而且企業(yè)內(nèi)部也存在嚴重的信息差,現(xiàn)在能夠參與大模型沙龍的都是領導層,領導層肯定會站在企業(yè)整體去思考,對于某個固定的業(yè)務場景并不重視,不管是企業(yè)信息化階段的流程梳理,還是大數(shù)據(jù)階段的數(shù)據(jù)貫通都符合這樣的定位。但是目前看大模型只是一個功能非常強大的工具,不會站在企業(yè)整體上去解決太多問題,僅僅只會就某個單點難點去升華,而企業(yè)這樣的人員目前還沒有去參加大模型沙龍活動的機會。


如下圖所示,大家以為的大模型會替代大量人工勞動,會打通企業(yè)整個流程,企業(yè)運營成本有非常大的降低,但是目前看大模型基本上會應用企業(yè)的某個單點業(yè)務流中,比如海報設計、報表個性化定制等,這些在企業(yè)也并不是剛需,因為只是節(jié)省了某個單點業(yè)務的處理周期而已。



提及剛需可能很多人無法定義,企業(yè)中什么是剛需,什么是偽需求,比如如果某企業(yè)之前需要人工去查詢信息,現(xiàn)在更換為自然語言輸入的方式去查詢,這樣的大模型應用并不是剛需,因為他們有其他的方式去替代。但是比如航發(fā)需要把各類生產(chǎn)信息(來源于ERP、MES、QMS)歸集到電子卷宗,也就是將信息按照固定模板去填充,生成合格證,目前只能依靠人工在各個階段手工填寫兩份,一份在系統(tǒng)上,一份在紙質(zhì)單據(jù)上,將紙質(zhì)單據(jù)匯總之后成為電子卷宗,需要大量手工重復作業(yè),但是如果采用信息化系統(tǒng)則不能將正確的數(shù)據(jù)自動生成電子卷宗上,因為電子卷宗的模板成千上萬很難根據(jù)模板一一定制化開發(fā),但是大模型的出現(xiàn)則會更改這個情況,將NLP+大模型結(jié)合能夠?qū)⑾到y(tǒng)中的業(yè)務數(shù)據(jù)自動填充到不同的模版中,自動輸出電子卷宗紙質(zhì)版。



PART.
05


數(shù)智化轉(zhuǎn)型面臨的主要問題


企業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化是一項長期、龐大、復雜的系統(tǒng)性工程,既需要認知理念和思維方式的深刻轉(zhuǎn)變,更需要統(tǒng)籌考慮生產(chǎn)體系、技術(shù)能力、財務狀況、組織文化等多種因素,給各轉(zhuǎn)型主體在認知、實施以及服務響應層面帶來諸多困難。信息化、數(shù)字化與智能化在企業(yè)中應用普遍存在“價值迷?!薄凹夹g(shù)迷?!薄奥窂矫悦!彪y題。


“價值迷?!?。數(shù)智化轉(zhuǎn)型是大勢所趨,但要素、新業(yè)態(tài)、新范式的擴散成熟需要驗證、積累、蛻變的過程,數(shù)智化轉(zhuǎn)型的長期性、復雜性決定了產(chǎn)業(yè)大部分組織仍然處于探索階段,同時信息化階段的價值評價方式不適用于數(shù)智化階段,導致組織對數(shù)智化轉(zhuǎn)型的價值成效存在疑惑。


“技術(shù)迷?!?。數(shù)智化轉(zhuǎn)型是5G、人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)以及數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)行業(yè)的深度融合,這對管理人員、業(yè)務人員、IT人員的知識體系、數(shù)字素養(yǎng)、業(yè)務技能帶來了巨大的沖擊,組織自上而下均對新技術(shù)、新模式均存在一定程度的恐慌。


“路徑迷茫”。數(shù)智化轉(zhuǎn)型不是簡單的標準化軟件的應用,其他組織的成功經(jīng)驗也難以直接復制,需要根據(jù)組織的特點制定系統(tǒng)化的轉(zhuǎn)型路徑,同時單一數(shù)智化產(chǎn)品僅能解決某一領域具體問題,組織缺乏全局性、系統(tǒng)性的謀劃,存在轉(zhuǎn)型路徑迷茫的現(xiàn)象。

大模型應用到企業(yè)端,仍然屬于企業(yè)信息化、數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型的一部分,所以大模型應用到企業(yè)業(yè)務中,技術(shù)、價值與路徑等方面也會遇到同樣的問題,技術(shù)上大模型開源只有一部分還尚未到直接商用的程度,價值上無法迅速定位給企業(yè)帶來的價值,實施路徑由于涉及到的企業(yè)比較小不會又太多問題,目前看最重大的還是在于企業(yè)剛需的捕獲,這樣更加體現(xiàn)了行業(yè)專家的重要性,因為需要了解大模型的技術(shù)邏輯,對于企業(yè)內(nèi)部業(yè)務形態(tài)也了如指掌,將兩者結(jié)合方能產(chǎn)生項目商機。
PART.
06


前 景


《荀子·修身》中提到“路雖彌,不行不至。事雖小,不做不成?!保魏涡滦图夹g(shù)開始應用都需要時間去沉淀,不管是讓企業(yè)決策者去了解、思考,還是推動技術(shù)更加成熟。但是按照新型技術(shù)在企業(yè)應用種更新迭代的規(guī)律來看,總是需要一些上個階段的項目積累去做鋪墊,比如數(shù)字化需要信息化提供數(shù)據(jù),智能化需要數(shù)字化去處理數(shù)據(jù),未來的項目中肯定會包含信息化系統(tǒng)功能梳理、數(shù)字化中的數(shù)據(jù)關聯(lián)、智能化的自動場景識別以及大模型的學習。