对于企业的数字化转型相关系统的建设，其实不管有没有人工智能这个背景，会发现企业的技术基础基本上也就是两个状态：要么是希望这个系统的建设是锦上添花的，相当于企业的技术基础还是不错的。要么基本上就是雪中送炭或者填补空白的，这里说的填补空白，不仅仅是说系统需要建设来填补空白，其实也在于企业的技术基础工作需要配套跟进支持系统的建设，情甚至于当前的技术基础不足以支撑，发现捉襟见肘或者说难以下手。

恐怕更多的是第2种情况才是我们做事情的常态。如果做事情的过程当中不能够发现矛盾和问题并加以解决，甚至很可能这种做事情的方式，可能就需要反思了。嗯，这个当然不是说的没事儿找事儿，没有困难创造困难的意思，而更多的是想表达这是一种常态。

人工智能的兴起，无疑更加丰富和提升了对于企业技术基础工作的要求，背景墙更加的迷离了。

上面说的普遍情况是企业的数字化转型工作更多的是踮起脚跟向上提升和触摸可达到的高度，这应该是比较务实的工作方式。但如果因为人工智能的加入，需要企业跳起来去触摸可能达不到的高度，也许可以用这种方式是换道超车，但这种方式的风险无疑是比较高的，这种风险不仅是技术风险，也包括成本风险。

政府在提倡或布局人工智能+或者人工智能驱动的数智化转型工作，从推进技术发展和加快技术落地，希望有更大的应用效果角度来说，这个都是没有任何问题的。现在能看到的是数字化系统供应商，其实也在积极的拥抱人工智能，希望自己的产品更加优秀和更加具有竞争力，其实做的主要工作也是推进技术发展和加快技术落地。而对于企业来说，对于技术进步和技术发展的关注当然是不可或缺的，但这个不是立足点，企业的立足点其实还是在于永恒的质量、成本、效率、柔性等业务运行效果与效能追求以及与此相关的业务问题的解决。

人工智能技术的发展确实很快。作为核心的大模型技术在工业上的体现，更多的其实还是一种大而全的包揽（方面的工业智能其实还达不到使用的要求）或者通过获得问题答案并进行映射转化的一种辅助（这方面还是没有问题的）：其他的强化学习或者各种神经网络等人工智能技术在一些工业应用场景方面，也已经有了长足的进展，但这个整体上来说，还不是面上的涌现。

人们又进一步的发展了人工智能和工业融合的智能体模式，这种模式最本质的就是对标或者体现业务而不仅仅是追求人工智能的智能推理本身，包括调用各种各样的被封装的工具。这种模式其实对于数字化转型相关的工业软件，既是好消息，也是一种挑战。好的方面来说是，现有工业软件将作为工具被调用，从而使得其具有必然的地位和作用。挑战来说，传统的工业软件可能就是隐藏在背后了，另外一个明显的转变就是碎片化了，更多的是提供单项功能并将业务逻辑交给了智能体。这个作为趋势性的发展模式，真正确立地位的时间也可能比较短，但最起码现在是还处于发展阶段的。但在这种已经成为可能后续趋势的运行模式下，就算是传统的数字化工业软件建设仍然是必须的。这是笔者的一些个人认识。

也许有时候，让子弹飞一会儿，可能也是一个挺好的选择，毕竟子弹如何会飞不是制造企业应该关心的事，是这样吧？

来源：微信号  智能制造随笔

作者：王爱民

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