IBM陈旭东：打造AI核心竞争力，企业需要解决三大挑战
9月4日至6日，2023中国国际智能产业博览会（以下简称智博会）在重庆国际博览中心举行。ibm大中华区董事长、总经理陈旭东应邀参加开幕式暨高峰会的高端对话环节，与微软、360、云从科技、腾讯等科技企业高层共同探讨ai大模型在智能网联领域的商业化应用和产业化发展之道。
他认为，大语言模型带来的突破正在迅速改善、优化人机交互场景，并大幅提高语言类、编程类任务的工作效率；这让企业对于用ai实现产业升级、降本增效、解放生产力有了更高期待，而首先要解决的就是技术、人才和文化等挑战。会议期间，陈旭东在第三届制造业数字化转型高峰论坛的主题演讲中以汽车行业为例，分享了ibm助力车企打造ai核心竞争力的第一手洞察和案例。
以下是他的发言内容节选：
ai+时代企业的机遇和挑战
chatgpt的横空出世，意味着ai的发展经过几十年的算法、算力、数据方面的量变积累，质变时刻已经到来。为什么？因为我们第一次看到，大语言模型突破了人机之间的语言障碍，让机器具备了学习、理解、对话、总结、提炼、推理的能力。
这些能力的应用将迅速改善和优化人机交互场景。比如，企业的自动客服系统可以升级，提高客户满意度。另外，在大模型的辅助下，语言类、编程类任务的工作效率将大幅度提高。
由于大语言模型的成功突破，很容易想到用行业属性的数据去训练专属领域的模型。比如ibm和美国航空航天局（nasa）利用后者积累的海量卫星数据，共同训练了地理空间基础模型。
展望未来，人工智能在未来几年的突飞猛进已成定局。我们预计，到2030 年，全能型、多模态的人工智能开始普及，人类的生产生活将进入全新的人机协同时代。因此，企业对于用ai提高生产力和竞争力有了更高的期待。
然而，企业的ai之路也面临很多挑战：首先是技术挑战，尤其是数据的准备、应用和治理；第二是人才挑战，企业需要快速实现人员技能的转型和提升，来拥抱ai浪潮；第三是文化挑战，技能的转型往往伴随组织文化的更新，如何让二者互相成就、带来生产力的提高。
ibm认为，ai在企业落地上主要有五个场景：第一，利用ai和自动化工具优化决策流程，解放员工的生产力；第二，实现it业务流程自动化；第三，打造更可持续的运营；第四，改善网络安全威胁的可视性和响应速度；第五，通过应用现代化降低 it 运维成本，保障业务连续性。
ibm如何帮助车企打造ai核心竞争力？
为了迎接这一战略时刻的到来，ibm在今年5月发布了企业级ai和数据平台watsonx，并从7月份开始，各个模块陆续上市。ibm希望利用在ai领域数十年的积累，成为企业落地ai应用的最佳合作伙伴。
在watsonx推出之前，ibm的企业级人工智能watson在全球已经有超过4万个客户，他们来自各行各业——如医疗健康、金融、零售、教育、科研等；涵盖不同的业务用例——如市场营销、it运维、编程、网络安全、可持续性等。
随着ai成为中国企业实现产业升级、降本增效、解放生产力的重要驱动力，我们希望与中国客户和合作伙伴全方位共创，快速发掘大规模应用场景，共创可执行、可落地的企业级ai解决方案。以汽车行业为例，我们会聚焦这几件事：
第一，借助企业级 ai 与数据平台 watsonx，帮助车企全面拥抱生成式ai来提高核心竞争力，同时解决 ai 应用的三大挑战：找到需要的数据、建立合适的模型、监管系统的运营。
第二，以高效研发为牵引，打赢汽车竞争价值战。对于软件定义汽车时代的研发升级，两个重点值得关注：
一是ai辅助研发：人工智能加持的车企研发，从传统的物理试错法逐渐转变为更高效的虚拟平台验证法。越来越多的车企通过建立 ai 实验室，利用人工智能、大数据分析等技术对汽车工艺设计、材料研究、工程问题等进行建模和优化。ibm目前正在与一家大型整车厂合作建立ai共创中心，打造ai赋能的研发平台，提升研发效率，加速新车上市。
二是研发工程全生命周期管理：中国汽车产业布局全球，协同研发正成为优化研发流程、提升研发效率的关键。ibm与众多国内外整车与零部件商合作，在支持车企研发工程全生命周期管理，提升研发速度和质量、缩短产品上市周期等方面，积累了丰富的经验。
第三，通过确保车联网的高效运营，提升消费者车端体验和车企盈利能力，并满足合规要求。出行即服务，中国消费者对车辆的自动化、个性化的要求越来越高；同时，来自数据安全和隐私方面的威胁日益增加，车企出海则需要遵循多国的法律法规。ibm正借助ai、自动化、远距离传输等技术，以及和全球车企的合作经验，帮助中国车企构建包括性能监控、数据分析的车联网运营管理平台，在合规方面少走弯路。
基于ibm混合云的技术架构，结合人工智能的最新技术发展，我们构建了ibm面向汽车行业的全栈解决方案。这一套解决方案的技术底座，可以架构在各种云平台上；红帽openshift则为企业提供了统一的混合容器云平台。
往上一层，ibm watsonx作为专门为企业打造的数据和人工智能平台，可以大幅提升 ai 在汽车企业中的应用。再往上，结合中国汽车行业的需求，我们从车企研发、生产和供应链以及运营的需求出发，设计了8个专属的解决方案、并引入ibm咨询团队的行业专长以及合作伙伴的加持，为车企提供端到端的技术+咨询的赋能。
ibm面向汽车行业的ai解决方案
此外，车企需要从旧模式变革到新模式，并探索适合自身的业务模式。ibm首创的车库创新方法论则可以和车企共创、共建、共赢，快速迭代，有效地借助和调动内外部力量，推动实现车企数字化体验落地和转型成果达成。
我们希望利用我们的行业经验和技术能力，与中国客户和合作伙伴全方位共创，帮助企业应对挑战。ibm已经做好了充分准备，欢迎有强烈需求的企业参加专属的 watsonx 战略工作坊，并根据工作坊的成果、开展为期四周的 watsonx 试点项目，帮助客户开启企业级 ai+ 之旅。
谈谈那些逐渐消失的编程语言
中科院入局光刻机 ASML相关的弊端也逐渐暴露
到2035年，纯电动汽车将成为新销售车辆的主流
航天宏图获得广西第二届人工智能大赛一等奖
四川省将采取多种措施加快推进5G基站建设
IBM陈旭东：打造AI核心竞争力，企业需要解决三大挑战
华为p50e是5g吗
DTAS尺寸公差分析与尺寸链计算软件&手机装配案例
中国智能座舱SoC芯片占据全球38%市场规模
LG宣布将于MWC2019推出旗下首款5G旗舰 将搭载高通骁龙855
“生而破界，进击不止”——金泰克品牌全面升级，进击存储新时代
双摄算什么?诺基亚10将配备五个摄像头
通过大数据对AI技术优化并获得成功的关键是什么？
单纤光模块与双纤光模块的区别是什么
倾角传感器在工程机械中的重要应用
翻译机器人可“领会”使用意图 河南首个自然语言处理实验室发布新成果
滚压螺纹的优缺点
32位4GB系统访问2GB数据，虚拟内存会发生什么？
三星品道家宴系列冰箱，带你体验原汁原味的酸甜苦辣
锂离子电池内部气压原位检测方案
他认为，大语言模型带来的突破正在迅速改善、优化人机交互场景，并大幅提高语言类、编程类任务的工作效率；这让企业对于用ai实现产业升级、降本增效、解放生产力有了更高期待，而首先要解决的就是技术、人才和文化等挑战。会议期间，陈旭东在第三届制造业数字化转型高峰论坛的主题演讲中以汽车行业为例，分享了ibm助力车企打造ai核心竞争力的第一手洞察和案例。
以下是他的发言内容节选：
ai+时代企业的机遇和挑战
chatgpt的横空出世，意味着ai的发展经过几十年的算法、算力、数据方面的量变积累，质变时刻已经到来。为什么？因为我们第一次看到，大语言模型突破了人机之间的语言障碍，让机器具备了学习、理解、对话、总结、提炼、推理的能力。
这些能力的应用将迅速改善和优化人机交互场景。比如，企业的自动客服系统可以升级，提高客户满意度。另外，在大模型的辅助下，语言类、编程类任务的工作效率将大幅度提高。
由于大语言模型的成功突破，很容易想到用行业属性的数据去训练专属领域的模型。比如ibm和美国航空航天局（nasa）利用后者积累的海量卫星数据，共同训练了地理空间基础模型。
展望未来，人工智能在未来几年的突飞猛进已成定局。我们预计，到2030 年，全能型、多模态的人工智能开始普及，人类的生产生活将进入全新的人机协同时代。因此，企业对于用ai提高生产力和竞争力有了更高的期待。
然而，企业的ai之路也面临很多挑战：首先是技术挑战，尤其是数据的准备、应用和治理；第二是人才挑战，企业需要快速实现人员技能的转型和提升，来拥抱ai浪潮；第三是文化挑战，技能的转型往往伴随组织文化的更新，如何让二者互相成就、带来生产力的提高。
ibm认为，ai在企业落地上主要有五个场景：第一，利用ai和自动化工具优化决策流程，解放员工的生产力；第二，实现it业务流程自动化；第三，打造更可持续的运营；第四，改善网络安全威胁的可视性和响应速度；第五，通过应用现代化降低 it 运维成本，保障业务连续性。
ibm如何帮助车企打造ai核心竞争力？
为了迎接这一战略时刻的到来，ibm在今年5月发布了企业级ai和数据平台watsonx，并从7月份开始，各个模块陆续上市。ibm希望利用在ai领域数十年的积累，成为企业落地ai应用的最佳合作伙伴。
在watsonx推出之前，ibm的企业级人工智能watson在全球已经有超过4万个客户，他们来自各行各业——如医疗健康、金融、零售、教育、科研等；涵盖不同的业务用例——如市场营销、it运维、编程、网络安全、可持续性等。
随着ai成为中国企业实现产业升级、降本增效、解放生产力的重要驱动力，我们希望与中国客户和合作伙伴全方位共创，快速发掘大规模应用场景，共创可执行、可落地的企业级ai解决方案。以汽车行业为例，我们会聚焦这几件事：
第一，借助企业级 ai 与数据平台 watsonx，帮助车企全面拥抱生成式ai来提高核心竞争力，同时解决 ai 应用的三大挑战：找到需要的数据、建立合适的模型、监管系统的运营。
第二，以高效研发为牵引，打赢汽车竞争价值战。对于软件定义汽车时代的研发升级，两个重点值得关注：
一是ai辅助研发：人工智能加持的车企研发，从传统的物理试错法逐渐转变为更高效的虚拟平台验证法。越来越多的车企通过建立 ai 实验室，利用人工智能、大数据分析等技术对汽车工艺设计、材料研究、工程问题等进行建模和优化。ibm目前正在与一家大型整车厂合作建立ai共创中心，打造ai赋能的研发平台，提升研发效率，加速新车上市。
二是研发工程全生命周期管理：中国汽车产业布局全球，协同研发正成为优化研发流程、提升研发效率的关键。ibm与众多国内外整车与零部件商合作，在支持车企研发工程全生命周期管理，提升研发速度和质量、缩短产品上市周期等方面，积累了丰富的经验。
第三，通过确保车联网的高效运营，提升消费者车端体验和车企盈利能力，并满足合规要求。出行即服务，中国消费者对车辆的自动化、个性化的要求越来越高；同时，来自数据安全和隐私方面的威胁日益增加，车企出海则需要遵循多国的法律法规。ibm正借助ai、自动化、远距离传输等技术，以及和全球车企的合作经验，帮助中国车企构建包括性能监控、数据分析的车联网运营管理平台，在合规方面少走弯路。
基于ibm混合云的技术架构，结合人工智能的最新技术发展，我们构建了ibm面向汽车行业的全栈解决方案。这一套解决方案的技术底座，可以架构在各种云平台上；红帽openshift则为企业提供了统一的混合容器云平台。
往上一层，ibm watsonx作为专门为企业打造的数据和人工智能平台，可以大幅提升 ai 在汽车企业中的应用。再往上，结合中国汽车行业的需求，我们从车企研发、生产和供应链以及运营的需求出发，设计了8个专属的解决方案、并引入ibm咨询团队的行业专长以及合作伙伴的加持，为车企提供端到端的技术+咨询的赋能。
ibm面向汽车行业的ai解决方案
此外，车企需要从旧模式变革到新模式，并探索适合自身的业务模式。ibm首创的车库创新方法论则可以和车企共创、共建、共赢，快速迭代，有效地借助和调动内外部力量，推动实现车企数字化体验落地和转型成果达成。
我们希望利用我们的行业经验和技术能力，与中国客户和合作伙伴全方位共创，帮助企业应对挑战。ibm已经做好了充分准备，欢迎有强烈需求的企业参加专属的 watsonx 战略工作坊，并根据工作坊的成果、开展为期四周的 watsonx 试点项目，帮助客户开启企业级 ai+ 之旅。
谈谈那些逐渐消失的编程语言
中科院入局光刻机 ASML相关的弊端也逐渐暴露
到2035年，纯电动汽车将成为新销售车辆的主流
航天宏图获得广西第二届人工智能大赛一等奖
四川省将采取多种措施加快推进5G基站建设
IBM陈旭东：打造AI核心竞争力，企业需要解决三大挑战
华为p50e是5g吗
DTAS尺寸公差分析与尺寸链计算软件&手机装配案例
中国智能座舱SoC芯片占据全球38%市场规模
LG宣布将于MWC2019推出旗下首款5G旗舰 将搭载高通骁龙855
“生而破界，进击不止”——金泰克品牌全面升级，进击存储新时代
双摄算什么?诺基亚10将配备五个摄像头
通过大数据对AI技术优化并获得成功的关键是什么？
单纤光模块与双纤光模块的区别是什么
倾角传感器在工程机械中的重要应用
翻译机器人可“领会”使用意图 河南首个自然语言处理实验室发布新成果
滚压螺纹的优缺点
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锂离子电池内部气压原位检测方案