Beyond the hype, how industries are deploying AI at the heart of their operations
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曾经有过炒作，然后是测试，现在公司正在运营核心部署人工智能。我们咨询了世界上最杰出的人工智能科学家之一，征求他对公司的建议，并了解西门子如何创造运行未来工厂的“大脑”。嘉宾： 吴恩达，AI 基金管理合伙人兼 DeepLearning.AI 创始人 西门子数字化工业首席执行官 Cedrik Neike 世界经济论坛人工智能、数据和元宇宙负责人 Cathy Li 世界经济论坛先进制造与供应链中心负责人 Kiva Allgood 链接： 行动中的 AI：超越实验，转型产业： 工业运营中的前沿技术： 人工智能代理的兴起： 第四次工业革命中心： 先进制造与供应链中心： 相关播客： 查看我们所有的播客： - - : - : - : 加入：</context> <raw_text>0 对于大多数寻求创造价值的企业来说，我想说的是，看看这些应用，以及你能用人工智能创造哪些一两年以前不可能实现的独特事物。欢迎收听达沃斯电台，这是世界经济论坛的播客，关注最大的挑战以及我们如何解决这些挑战。本周，我们将探讨企业如何部署人工智能。我们看到，公司从在小型试点项目中试验人工智能转向在整个企业中扩展人工智能，这是一个真正的转变。

世界经济论坛研究了人工智能如何在广泛的行业中使用，并发布了研究结果，以帮助公司安全、负责任且有利可图地部署这项技术。如果你走进今天真正先进的工厂，你会看到到处都是自动导引车。

及时交付不同的部件，以满足特定部件的需求。这些都是他们在工厂车间使用机器学习、人工智能和人工智能代理的绝佳例子。我们将听到世界上最有影响力的人工智能研究人员之一以及西门子（一家为其他制造商提供人工智能工厂“大脑”的公司）的观点。你进行数字化和人工智能的优势

在于你可以更快地从错误中学习。你运行的场景不是一次、十次或一百次，而是数千次或数百万次。我是世界经济论坛的罗宾·波默罗伊。我们将一起了解人工智能如何改变行业及其中的每个人。人工智能曾经是地下室书呆子的领域，他们会提出问题，然后回去计算答案。现在每个人都可以做到。如果你把它交给每个人，这将产生巨大的影响。这里是达沃斯电台。

欢迎收听达沃斯电台，我们将再次讨论人工智能。在本集的开头，我邀请到了凯西·李。凯西，你好吗？我很好。罗宾，你好吗？很好，谢谢。凯西，请提醒我们你在世界经济论坛的重要工作是什么。

我在世界经济论坛负责人工智能、数据和元宇宙的工作。我们将讨论你发表的白皮书。我认为其中大部分是在达沃斯的年会上发表的。这个系列叫做《行动中的 AI：超越实验，转型产业》。请告诉我们，简而言之，这些论文的目的是什么。

今年1月，我们启动了这个系列，正如你刚才提到的那样，它深入探讨了人工智能如何改变不同的行业。人工智能正在以惊人的速度发展，并且变化如此之大。我们希望捕捉当今的现状，同时关注未来的发展方向。这是一个由埃森哲、波士顿咨询集团、麦肯锡和牛津大学共同开发的十篇论文系列。

涵盖了广泛的行业趋势以及对特定行业和地区的更深入的探讨。对，所以这个系列还有其他论文，你能否告诉我们它们涵盖的内容？医疗保健、金融服务、媒体、交通运输、先进制造以及能源、网络安全和人工智能在中国产业发展等关键主题。几十年来，各行各业一直在使用人工智能。

多年来，它并非一项全新的技术，但对我们大多数平民来说，2022年底ChatGPT的发布确实引起了我们的注意，这是一件令人惊奇的事情。ChatGPT在2023年可能出现了一个炒作泡沫

你知道，其余的2023年。现在我认为每个人，包括行业和可以访问ChatGPT或任何其他类似事物（其中许多是免费的）的普通人，都在思考：我到底该如何使用它？所以你有一些大型公司可能之前就在使用它。我认为这些论文旨在帮助他们

了解其他人如何使用这项不断发展的技术。你完全正确。我们理解，我们知道我们仍然处于这个人工智能炒作周期的中间。但真正令人兴奋的是，我们看到公司从在小型试点项目中试验人工智能转向在整个企业中扩展人工智能，这是一个真正的转变。

该报告强调，人工智能不仅仅关乎效率，它正成为增长和转型的核心驱动力。一些数字确实很突出。在人工智能采用方面领先的公司在收入创造方面已经超过同行的15%。预计到2026年，这一数字将增加一倍多。

到2030年，预计的收入增长可能为全球经济贡献7.6万亿至17.9万亿美元，其中高端范围是通过以人为本的解决方案实现的。那么，请告诉我们这十篇论文中的第一篇论文。它已经发布了。人们可以在我们的网站上获取它。

这是跨行业的论文，对所有内容进行了总结。请告诉我们这篇论文的一些亮点。这篇论文是与埃森哲共同开发的。它更仔细地研究了人工智能如何从测试阶段转向在各行各业产生实际影响。因此，正如我刚才引用的那样，一些数据确实证明了人工智能的变革性影响。它还深入探讨了使人工智能转型发挥作用需要什么。

例如，拥有正确的数字基础设施、强大的网络安全和一支准备好与人工智能一起工作的员工队伍。这些领域将决定哪些公司真正领先。所以它已经超越了炒作，也超越了实验。公司在节目的后期才真正实施这项技术。

我将与我们的同事基瓦·奥尔古德交谈，她领导世界经济论坛的先进制造中心。我们将听到工程公司西门子的一位员工讲述这家大型公司如何使用人工智能。他将向我们提供他们在人工智能领域实际操作的例子。但在此之前，我们还有另一个采访。我的同事采访了吴恩达。

你能告诉我们一些关于他的信息吗？他以前也来过达沃斯电台。请提醒我们吴恩达是谁，以及他将讨论什么。我们与吴恩达合作非常密切。他是一位传奇的人工智能研究员，现在经营着一家人工智能基金。他还参与了许多人工智能初创公司，包括家喻户晓的Coursera。吴恩达探讨了人工智能的演变，不仅体现在技术进步方面，

还在于企业如何从理论讨论转向实际应用。他强调了人工智能如何在科技以外的行业中使用，从优化定价策略到简化法律文件处理，甚至促进跨境贸易。

他还谈到了目前正在发生的一个关键转变，即超越人工智能炒作，关注切实的商业价值。他最有趣的观点之一是，人工智能的最大影响不仅仅在于我们经常听到的基础模型，还在于在其之上构建的应用程序。另一个重要的收获是所有职业对人工智能素养日益增长的需求。

吴恩达有力地论证了为什么仅仅成为人工智能用户已经不够了。他认为，那些对技术有更深入理解的专业人士将是那些真正能够在其领域最大限度地发挥人工智能潜力的专业人士。这是一次真正有见地的讨论，我非常高兴听众能够深入了解。这是吴恩达与我的同事安娜·布鲁斯-洛克哈特交谈的内容。

1月份在达沃斯。吴恩达，AI 基金管理合伙人兼 DeepBlend.ai 创始人。

你在达沃斯最近谈到了人工通用智能。你如何看待人工智能的演变，以更好地理解和模拟人类推理？人工智能有很多令人兴奋的地方。随着人工智能提高其推理能力，人工智能能够完成的任务集也在不断扩大。这之所以令人兴奋，是因为这也扩展了现在可以通过构建人工智能来实现的应用程序集。

我认为孤立的智能并没有那么有用。当您找到一个应用程序时，例如，我们能否通过改进合规性来利用它来促进跨境贸易？或者我们能否利用它来推动定价分析？或者我们能否利用它来帮助处理法律文件？这些应用程序的价值就在于此。因此，随着人工智能变得更智能，更能够生成合理的回应，我们能够构建这些应用程序的有效性也会提高。那么，你认为哪些行业

对人工智能的使用不足？人工智能是一种通用技术，这意味着它不仅对一两件事有用，而且对许多不同的事情都有用。我认为人工智能的采用一直在各个行业都在取得进展，但数字化程度更高的行业可能领先。科技显然是高度数字化的，正在拥抱人工智能。我认为金融、金融服务、医疗保健等行业数字化程度略高一些。

相比之下，自然资源开采等行业，事实证明，在过去十年中，它们也变得相当数字化。但是，IT人员配备、DNA和技能组合可能不如金融服务业先进。

但我认为，与十年前相比，所有行业的数字化程度都比以前高得多。因此，我觉得人工智能的采用几乎发生在所有行业。企业如何利用人工智能进行创新？人工智能有很多令人兴奋的地方，但最大的机会在哪里？这就是我认为的人工智能堆栈。最低层是半导体，然后是云计算公司，然后是大型人工智能模型训练师或基础模型公司。

事实证明，这些科技公司有很多令人兴奋和关注的地方，这很好，没有什么错。这确实令人兴奋。然而，几乎可以肯定的是，人工智能堆栈的另一层将更有价值，那就是我们构建在其之上的应用程序。因为坦率地说，我们需要应用程序来创造更多收入，这样他们才能负担得起媒体如此大肆宣传的这些技术提供商的费用。

因此，对于大多数寻求创造价值的企业来说，我想说的是，看看这些应用，以及你能用人工智能创造哪些一两年以前不可能实现的独特事物。今年世界经济论坛的对话非常令人鼓舞。去年，关于人工智能是否会淘汰人类有很多炒作和不必要的担忧？顺便说一句，答案是否定的。

我认为今年炒作仍然存在一些，但已经大大减少了。但我发现自己看到了更多关于业务实施的对话，企业会对AGI、智能和所有这些事情感到兴奋，但随后他们会坐下来说：“好的，很好。

现在让我们具体确定需要完成哪些工作才能推动有价值的业务用例。今年的世界经济论坛有许多企业正在具体研究该怎么做，我对明年的世界经济论坛有一个预测，那就是我们将回来，并将听到许多企业更多成功案例。这让我感觉非常好。

因为人工智能作为一种通用技术适用于许多不同的事情。例如，我看到它被用来处理棘手的法律文件并更快地得出结论，或者提交文件以简化跨境贸易。或者我正在合作的一个团队将其用于定价分析。事实证明，当你定价正确时，你可以非常迅速地将盈利能力提高20%、30%。所以

我看到了更多关于具有商业投资回报率的具体用例的故事。这令人鼓舞，因为这是对过去几年围绕人工智能的一些炒作的非常受欢迎的转变。那么，小型企业如何利用人工智能来提高竞争力？

围绕人工智能的一些炒作是关于人工智能有多昂贵。事实证明，如果你想构建一个最先进的大型人工智能模型，那是很昂贵的。计划支出，我不知道，为此预算10亿美元或类似的东西。但事实证明，对于许多应用程序来说，因为其他人已经花费数十亿美元来训练这些人工智能模型，你现在可以以几美元或几分钱的价格访问它们，现在实际上在资本效率方面非常高，可以创新、尝试新想法并构建这些新事物。

我在 AI 基金的团队预算为 55,000 美元，用于获得一个可行的原型来测试一个想法，我们应该加倍努力。因此，对于小型企业和大型企业来说，我认为制定正确的公司创新流程来构建原型、进行实验和争取上行空间对于下一阶段将非常重要。你长期以来一直倡导人工智能的民主化。什么

实现这一目标的最大障碍是什么？如何克服这些障碍？未来每个人最重要的技能之一是能够让计算机完全按照你的意愿去做，因为计算机变得越来越强大，不仅是软件工程师，而且实际上所有知识工作者，甚至非知识工作者，如果我们能够将计算机掌握在我们手中，他们也会变得更加强大。但事实证明，要获得更深入的理解，要掌握管理计算机的语言或方法，需要新的培训。因此，Coursera、DeepLearn.ai和其他组织正在努力提供这种类型的技能提升。经常有人问我，我的孩子是否应该继续学习编程？我的答案是肯定的，让他们学习编程。因为我认为对计算机工作原理的更深入理解将不仅对软件工程师，而且对未来所有工作岗位都构成重要的基础。

今天，我无法想象会雇佣一个不知道如何搜索网络的营销人员、招聘人员或财务人员，因为出现了一种新的功能，使每个人都更高效。

我认为我们很快就会达到这个点，我认为我们实际上已经达到了这个点，我今天无法想象会雇佣一个不懂得深入使用人工智能的营销人员。我认为将来，我不会雇佣任何一个不懂得更深入地（几乎达到编程水平）如何使用人工智能的营销人员。我一直对科技界关于“10倍程序员”的概念感到好奇，其中一些程序员在让计算机做事方面可能比其他人好10倍，你知道，

随着越来越多的工作职能通过使用人工智能变得更加技术化，我实际上想知道人工智能是否创造了更多机会，让更多的10倍营销人员、10倍招聘人员和10倍财务人员出现，因为将有一些人掌握人工智能，并能够像现在的软件工程师那样使用它，并且比其他在同一工作职能中不会利用和管理这个惊人工具的人完成更多工作。

那么界限在哪里呢？因为很明显，大多数人，即使是对人工智能培训感兴趣的人，也倾向于将其作为一种用户来使用。因此，他们正在使用其他人构建的大型语言模型。

那么，在这个时代，仅仅知道如何使用所有可用的应用程序并对此很聪明就足够了吗？或者你必须更深入地了解如何构建它们？学习成为人工智能用户是一个很好的第一步，知道如何在互联网上很好地提示人工智能模型。但我看到的是，对于最复杂的任务，对计算机有更深入理解的人会走得更远。在目前，

学习一点编程知识会让你获得更深入的知识，从而变得更高效。事实证明，借助人工智能辅助编码，一点学习就能走很远。我知道有些人说：“是的，好吧，你做所有的编码，你不需要再编码了。”我认为这是错误的。我认为重点不是编码，而是学习如何让计算机按照你的意愿去做。

几年前，当我与一位合作者一起使用人工智能为我正在教授的一门课程生成背景图像时，我有一个令人大开眼界的时刻。我当时正在编写提示，我得到的图片看起来马马虎虎，但我的一个合作者学习过艺术史。他掌握了正确的语言来告诉计算机他想要生成哪些图像，我们最终使用了他的所有图像，而没有使用我的任何图像。

我认为在让计算机完成我们的业务任务以及不同的工作职能方面，我看到了同样的情况，那些对正确的语言和正确的心态有更深入理解的人能够更好地指导计算机帮助我们完成各种功能，各种知识，无论它是什么功能。

所以我认为现在是学习编程的好时机。如果你能改变公众对人工智能的一种误解，那会是什么？在过去几年中，关于人工智能某些方面的炒作很多，坦率地说，我认为这些炒作是由有时试图

大肆宣传或筹集资金或其他什么的特定人工智能公司的公关目标驱动的。这在引导社会关注方面非常有效。但我认为人工智能技术和人工智能公司确实令人兴奋。但我认为我们关注不够的是应用层，因为人工智能的真正价值，大部分价值

不是技术，而是我们可以在其之上构建的应用程序。因此，对于大多数人和企业来说，我想说的是，注意炒作。炒作很有趣，对吧？很棒。这确实令人兴奋。但也要关注思考你可以构建哪些应用程序。对于大多数企业来说，这并不像

将所有内容都放入互联网上的大型语言模型那样简单。你必须确定独特的用例，然后考虑工作流程。有时我们称这些为实现特定有价值的业务应用程序所需的代理工作流程。这是吴恩达在1月份达沃斯与我们交谈的内容。我们仍然有凯西·李。凯西？我还想补充一点，该论坛现在正在寻找最具突破性的 AI 赋能的业务转型

案例研究和跨行业和职能的解决方案。我们上周刚刚启动了 MINDS 计划。MINDS 代表有意义的、智能的、新颖的可部署的人工智能解决方案。因此，请申请并成为

下一代人工智能转型业务案例的一部分。- 这是什么？所以如果我是一家公司，并且正在做一些非常有趣的人工智能方面的事情，我可以参与其中吗？- 绝对可以。请参与其中，你可能会得到认可。最重要的是，你将从你的同行那里学到很多东西。- 这是前半部分。在本集的后半部分，我们将讨论先进制造、高科技工厂，

但现在，凯西·李，非常感谢你加入达沃斯电台。谢谢你，罗宾。为了继续探讨人工智能如何在工业中被采用和应用，我邀请到了我的同事基瓦·奥古德。你好，基瓦。你好吗？你好，罗宾。我今天过得很好。请提醒我们，你在世界经济论坛做什么？

是的，我领导先进制造中心，我们完全专注于真正统一所有行业的全球制造供应链领导者。因此，我们与22个不同的行业合作，真正分享最佳实践、激发创新和扩大影响。所以是先进制造，你正在寻找公司制造东西的方式，未来的工厂，诸如此类的事情。所以人工智能……

现在对他们来说一定是一件很重要的事情。哦，是的。我的意思是，我想说，你知道，我们与任何制造或移动东西的人合作。所以，呃，你正在使用的笔记本电脑，我们正在使用的扬声器，这些都是制造商，他们拥有完整的供应链和价值链。呃，他们一直在学习，呃，

并利用人工智能几十年了，所以以不同的形式。因此，如果你考虑机器学习，使用技术创造自动化的早期阶段，制造商确实处于最前沿，人工智能也不例外。你创建了这份报告，这是我们在这个播客中正在研究的报告系列之一，《工业运营中的前沿技术》。你能挑选一些亮点，也许人们……

可能会对人工智能现在和近期如何被应用感兴趣吗？当然可以。我的意思是，我工作的一部分，我们还运行一个名为“全球灯塔网络”的项目，这是一个基于同行的奖励项目。把它想象成米其林星级。我们，你知道，地点申请，他们必须提供至少18个月的绩效改进数据，涵盖五个不同的维度。我们

实际上，这是最好的中的最好。这是一个同行评审奖。因此，我们利用了很多这些见解和数据。这个项目始于六年前。当我们第一次启动全球灯塔网络时，我们只有少量的人工智能用例和应用。今天，我们几乎有80个。因此，80%的现在被认为是制造和供应链实践方面最好的公司正在以某种方式使用人工智能。许多人正在使用生成式人工智能。

所以我认为今天的关键词是人工智能，但实际上它归结为流程改进。你如何帮助工厂或物流节省资金、赚钱或提出新的商业模式？人工智能在其中扮演着非常有趣的角色。

但他们最近也了解到，你需要将工厂车间的人员也带入这个旅程。因此，我们围绕人工智能和人工智能代理以及不同类型所强调的许多用例都是基于这样一个事实：你必须收集来自工厂车间人员的见解和情报，并将这些见解和情报嵌入到这些不同类型的人工智能代理中，以便看到最大的影响和流程改进。

你能否举一些例子，说明人工智能是如何以真正改变工作方式的方式部署的？实际上有很多例子。白皮书对这些内容进行了精彩的概述，并提供了很多背景信息，这不仅仅是关于人工智能。自从我在论坛工作以来，我得以环游世界。我想我已经环游世界两次了。

我得以走进许多这样的工厂，我得以看到他们是如何真正展示最佳实践的。我曾经有机会去过一家工厂，他们正在铝冲压过程中使用人工智能来真正地

从铝中获得正确的强度，你必须控制水的温度。因此，他们使用这些不同的人工智能代理和工具来了解铝是如何每毫秒真正被加工的，以便能够控制水，以便最终获得最佳质量的产品。我们已经看到物流和供应链管理人员

他们可能需要一个月的时间才能运行大量不同的场景，例如九种不同的思考采购和供应链的方式。他们今天可以在几分钟内做到这一点。所以我认为没有尽头。我的意思是，如果你走进今天真正先进的工厂，你会看到到处都是自动导引车。他们将及时交付不同的部件，

以满足特定部件的需求。这些都是他们在工厂车间使用机器学习、人工智能和人工智能代理的绝佳例子。公司是否很容易采用这些技术？你与一些公司交谈过，例如，我觉得我们应该在人工智能方面做得更多，但我们不确定从哪里开始，我们应该在哪些运营部门开发人工智能？有哪些障碍

一些公司可能发现很难克服？通常情况下，障碍是数据，对吧？你是否有数据来

创建模型，有时这些数据在某些人的大脑中。他们知道机器以及何时开始像这样振动时，他们需要这样做。这也是至关重要的。所以我认为数据往往是其中一个领域。这就是你在金融服务、保险或税务等领域看到很多进步的地方。

因为你已经收集了这些数据几十年了，对吧？当你考虑工厂车间的物流时，你会有很多流程输入。你有很多数据。通常情况下，这些数据并不干净。它来自许多不同类型的系统。它具有不同类型的分类法。因此，你必须收集和清理它，然后才能从中采取行动。所以在达沃斯，我采访了西门子数字化工业首席执行官塞德里克·奈克。大公司，大

参与制造大型机器，经常参与制造。他从事该公司的数字化业务。他在采访开始时说，在某些情况下，我们制造运行工厂的大脑。你能告诉我们一些关于他的信息吗？是的，我想说他是该行业的先驱。我认为他，以及西门子公司，他们真的倾心于这个概念

我们作为一个行业如何才能共同前进，尤其是在你考虑可持续性的时候？如果你没有这个大脑，你没有这种洞察力，你就可以改进节约用水和电力，以及用更少的自然资源做事。而这是西门子以及塞德里克坚定地坚持的。我认为他们挑战了他们的同行。

提升并更多地作为一个开放的生态系统来思考，并发展，以达到真正理解人和机器以及它们如何在工厂车间相互作用的下一个层次。但100%地，这种智能制造或所谓的软件定义工厂，今天就存在。它们存在。而这很大程度上是因为

塞德里克和西门子等公司真正考虑了10年、15年后这个行业将会是什么样子。他们真的为此而努力，并向前倾斜。好吧，让我们现在听听塞德里克的讲话。我的名字是塞德里克·奈克。我是西门子的董事会成员，也是西门子数字化工业部门的首席执行官。西门子的数字化工业部门是什么？所以我们基本上为大多数行业构建了软件和自动化。

这从软件方面开始。想象一下，你构思了一个新的想法，所以你可以用软件构建它，你可以模拟它，然后你确保你可以构建它。然后，一旦你把它投入自动化，它就会真正完成。这就是我们做的两件事。实际的，如果你想要PLC，机器的大脑。西门子制造了世界上三分之一的PLC。所以让我试着理解一下。

这些是想要大脑（正如你所说的那样）的其他公司，他们会来找你获得它。所以你想造一辆车。如果你造一辆车，我们将拥有设计汽车、测试汽车（如果你把它撞到墙上）、确保它如何生产的软件。所以我们为汽车做这件事，然后我们会建造实际制造汽车的工厂，或者帮助建造该工厂背后的“大脑”。

我们也会对制药业这样做，也会对披萨业这样做，我们会这样做。我的意思是，想象一下任何需要建造的东西，我们都会参与其中。这听起来像是你长期以来一直在使用人工智能的领域。这对您来说并不是什么新鲜事。所以，是的，我们一直在关注人工智能，很长时间了。我认为我们从70年代和80年代的一些基本概念开始。

我认为西门子拥有超过3700项人工智能专利，其中许多都应用于工业领域。那么，最近这种生成式人工智能的爆炸式发展发生了什么变化呢？这有点像互联网，对吧？我的意思是，互联网已经存在很长时间了，然后突然之间，浏览器出现了，互联网才真正开始蓬勃发展。

生成式人工智能也是如此。人工智能已经存在了很长时间，但是GenAI使得训练它变得容易得多，我们过去需要专家和数月的时间才能将人工智能训练到车间。我们现在可以在几天甚至几小时内完成。这是一个巨大的区别。它的易用性大大提高了。当然，因此，影响也随之增加。这意味着那些有想法但并非软件工程专业人员的人可以

立即开始从事这项工作，例如。是的，我认为这就是生成式人工智能所做的。它将人工智能交到了每个人手中。每个人都可以成为提示工程师，并提出一些新的想法。人工智能是地下室书呆子的领域，他们会提出问题，然后回去计算。现在每个人都可以。我的意思是，如果你把它交给每个人，这将产生巨大的影响。以什么方式

除了我们刚才提到的之外，人工智能已经在改变世界了吗？我们谈论的是革命性的想法，人们甚至谈论到，我一会儿会谈到你的TED演讲，我昨天看了，关于它甚至可能拯救世界。我们已经看到了哪些不仅仅是效率提升或某种更容易的界面？真正具有革命性的事情。

每个人都想要伟大的事情，但我认为是小的步骤真正造成了改变。因为如果你看看像我这样的人，我们是行业人士，我们以小的增量来优化世界，并确保它不断改进，以便我们将产品交到每个人的手中。想象一下一辆汽车，对吧？当福特出现时，他让每个人都能买到。

所以我们不仅关注宏大的想法，还关注那些能够做到这一点的想法。我将举几个例子来说明这一点，对吧？第一个例子是，如果你有一个新汽车的想法，或者你有一个新剃须刀的想法，无论你想象什么产品，你可能都制造了数千种设计。

如果你说我的下一个设计应该从我之前的所有设计中学习，人工智能非常适合它，因为它可以说，好吧，我想优化成本、可持续性或可靠性。你可以优化它，它会根据你之前的所有数据，提出一些设计。所以在软件方面，使用它来更快地提出新的设计非常有趣。

它甚至可以是新的分子。在设计阶段的第二件事是，你需要将这个产品投入生产。过去，你会计划生产过程。你会测试它并优化，优化它。你现在可以在虚拟环境中完成所有这些工作，并使用人工智能来运行优化循环。因此，当你投入生产时，你会非常快地完成它。

与一家大型水果和饮料公司合作，我们的想法是，你今天有一个配方创意，第二天你就可以投入生产。目前需要六个月到十二个月的时间。所以事情变得快多了。那么，公司实施这项工作的障碍是什么呢？因为如果它像你说的那样好，让我们都去做吧。是什么阻止了它的规模化发展，并真正成为每个人现在都在做的事情呢？你使用生成式人工智能时遇到的最大问题是

如果你有孩子，他们做作业时，有时会想出一些疯狂的事情。所以，如果你问一个开放式人工智能，塞德里克·奈克是谁，他出生在哪里？它会说巴黎。我实际上出生在柏林。所以会发生错误。如果这是你孩子在学校的作业，那就很有趣。但是，如果你在车间弄错了什么，它可能会产生巨大的影响，甚至危及生命的影响。

所以我们需要相信这个问题，我们需要看到它是安全的。这是第一件事。第二件事是车间工人或专家通常不是训练有素的IT专家。这不是他们来自的世界。因此，你需要使这项技术易于使用和批准，并且你需要展示其好处。我给你举个例子。通常，工厂所谓的夜班最大的问题是专家在家睡觉。

所以，如果机器出现问题，通常你会等到第二天它才会出现。现在有了GenAI，机器可以阅读所有手册，知道如果它看到问题，就会说，看第263页，可能是这个问题。因此，当夜班的操作员去那里时，机器可以与操作员交谈，并说，看，我有一个问题。这是解决方案。你应该订购这件东西，这就是你如何操作的。

我认为它解决了你在车间实际遇到的许多问题。这很有趣，因为你说这些是渐进的步骤，而我却在寻求革命性的步骤。但在你的TED演讲中，题目是《应对气候变化的时间不多了，元宇宙可以提供帮助》。在10分钟内，你告诉我们，因为在过去的两年里我一直想知道，

人工智能将如何解决气候变化？因为到目前为止，它只是向空气中排放了更多的污染物。但是你，令人信服地，在10分钟内。所以我们这里没有10分钟的时间来做这件事。不，但我将尝试解释。我们在工业中面临的最大问题是我们挖掘东西。

然后我们把它运送到世界各地。我们有一个想法，知道该如何处理它。所以，我不知道，我们制造一辆汽车，我们把它反复撞击墙壁几次，最后我们很高兴。所以这是一个非常物理的环境。数字化和人工智能的优势在于，你可以更快地从错误中学习。因此，一旦你拥有产品的所谓的数字孪生，

你实际上可以说，我应该使用什么材料？它会如何表现？我该如何生产它？我该如何回收它？因此，你可以借助人工智能在数字世界中对其进行优化，因为你运行的场景不是一次、十次或一百次，而是数千次或数百万次。因此，你可以更快地找到解决方案，这意味着你可以制造出可回收性为80%的产品，产品的可回收性是在其设计阶段定义的。

因此，如果你可以在前期解决这个问题，你就会产生巨大的影响。我认为这一点很重要，我在TED演讲中也谈到了这一点，那就是，我们将有100亿人生活在地球上。雅加达的人使用的资源比苏黎世或达沃斯的人少20倍、30倍。

这是不公平的。因此，如果每个人都想要相同的标准，我们就不能使用更多资源。因此，我们必须利用数字空间和人工智能来了解如何以最有效、最快的方式使用资源。是的，字幕使用了，我们如何欺骗时间，用更少的资源做更多的事情？在我看来，从哲学上讲，对你来说都是关于时间的问题，如果我们有时间，我们可以做更多的事情

所有我们想要和需要做的事情，而你说这给了我们更多的时间。建造完美的内燃机需要100年。100年。我们需要让我们的电动汽车更高效，速度更快，而欺骗时间或加快速度的唯一方法是在数字世界中模拟如何以可能的方式建造最好的电池、最好的汽车、最好的生产，这就是我所说的欺骗时间的意思是

如果你看看温达沃斯的1.5度，它比正常温度高得多，而且每年我们都说，看，今年是特殊的。但现实是，如果世界正在变暖，我们需要找到让它更快变冷的解决方案。为了做到这一点，我们需要欺骗时间。而做到这一点的方法是使用数字流程和人工智能。所以我会给你举两个工厂的例子。所以我们有一个，这是我们的可持续发展工厂。

我们在菲尔特市的这个可持续发展工厂，今年获得了奖项，

这是一个非常普通的工厂，由于人工智能和模拟能源需求以及我向你描述的事情，对于我们生产的每件产品，我们现在使用的能源减少了64%。二氧化碳减少了72%，这意味着我们计划到2040年在该工厂实现碳中和。我们将提前在2026年实现碳中和，因为我们使用人工智能来模拟和优化资源的使用。这就是我所说的欺骗时间，更快地完成任务。

除了这些巨大的效率提升，特别是能源效率或资源效率之外，这可能超出了你的职权范围和工作范围，但你是否看到人工智能提出了新的解决方案

这可以帮助我们应对气候变化？这有点像，我的意思是，看，我站在互联网出现的时候，它应该是一件大事，然后互联网泡沫破裂了，互联网改变了一切。它改变了一切。它让世界变得更好吗？它肯定让世界更加互联了，对吧？这就是一件事。我认为，我的意思是，生成式人工智能的最大特点是构建连接的能力

我的意思是，它从数十亿个数据点中学习，以找出新的想法。如果你考虑一下，如果你把它进行比较，你会把它比作文艺复兴时期。在文艺复兴时期，工程师的主要想法是从四、五、六种不同的方式来审视问题，并提出新的解决方案。因此，随着人工智能进入这个环境，它肯定会帮助人类工程师不做很多枯燥的计算，并提出新的想法。所以它有潜力

找到更高效的建造太阳能电池板的方法，更高效的房屋供暖方法，对吧？我的意思是，目前，所有能源的40%都在建筑物中浪费掉了。这太疯狂了。所以想象一下，这可以做得更动态一些。所以，是的，我相信，以正确的方式，人工智能可以对加速能源转型产生重大影响。西门子数字工业首席执行官塞德里克·奈克。

你可以在我们的网站上找到本集中讨论的白皮书以及世界经济论坛先进制造中心和第四次工业革命中心的其它工作。节目说明中提供了链接。请在您收听播客的任何地方关注达沃斯电台。请花一点时间给我们留下评分和评论，并加入关于世界经济论坛播客俱乐部Facebook上的播客的讨论。

本期达沃斯电台由我和罗宾·波默罗伊撰写和主持，安娜·布鲁斯·洛克哈特补充报道。录音棚制作由塔斯·凯勒赫负责。下周我们将带来更多关于人类如何应对我们最大挑战的故事。但现在，感谢您的收听，再见。