産業データ運用（AI は産業変革の新たな局面を迎えますが、データとアルゴリズムの蓄積と最適化はまだ必要です | 未来の産業研究ノート）

AI は新たな産業変革を引き起こしましたが、データとアルゴリズムはまだ蓄積され、最適化される必要があります。将来の産業研究ノート

AI時代が近づくにつれ、インダストリアル・インターネットも新たな変化の時代を迎えています。

産業インターネットは、新たなインフラの中核として、伝統産業のアップグレードと変革を加速するとともに、新興産業の育成を促進し、新たな工業化を実現する重要な要素となっている。工業情報化部の資料によると、産業インターネットは49の主要な国家経済分野に統合されており、すべての主要な産業分野をカバーしています。 2023年には中核産業の規模が1兆3500億元に達すると予測されている。

「現在の市場動向と技術開発の傾向によると、人工知能技術とビッグデータが発展し続けるにつれて、これら2つの技術を統合して産業用インターネットに適用することで、より効率的でインテリジェントな生産、製造、運用を実現し、企業が品質を向上させ、コストと在庫を削減するのに役立ちます。」 Simou Technologyの共同創設者兼テクニカルディレクターのLiu Shu氏はCaixinに語った。

AI アプリケーションが徐々に実装されるにつれて、AI は産業用インターネットにますます浸透しています。産業品質検査、産業ビジョン、無人運転、最適化されたスケジューリング、産業頭脳、AloT デバイスの相互接続などの分野でのアプリケーションが徐々に実装されています。用友網絡網（600588.SH）、頂智ソフトウェア（300378.SZ）、賽易信息（300687.SZ）、恒徳信息（300170.SZ）などの関連企業は、産業用AIの足掛かりを掴もうと競い合っている。

AI品質検査アプリケーションは比較的成熟している

現在、AIは産業分野において幅広い応用シナリオを持ち、研究開発、生産、サプライチェーン、販売、サービスなど複数のリンクをカバーしています。

Saiyi Informationの副社長兼Digital Products BGの社長であるLiu Weichao氏はCaixinに対し、R＆Dの面では、AIは知識ベースの管理、製品設計の最適化、シミュレーションとエミュレーション、自動設計を支援できると語った。生産面では、AI により品質管理、スケジュールの最適化、予知保全の効率が向上します。サプライチェーン側では、AI を需要予測、在庫最適化、リスク管理に適用できます。販売面では、AI によりパーソナライズされたマーケティングと販売予測を実現できます。サービス面では、AI はインテリジェントな顧客サービスや仮想アシスタントなどのサポートも提供できます。

「現在、予知保全や工場の目視検査による品質管理は、産業分野で浸透率の高いAIの応用であり、多くの産業企業で大きな利益を上げている」と劉衛超氏は述べた。

その中で、スクラップ鋼の認識は、産業視覚+ビッグデータ+アルゴリズムをコア技術として、産業視覚品質検査分野における人工知能の典型的な応用です。

「当社は4、5年前からスクラップ鋼の識別の分野で活動しています。現在、当社は中国で最大の市場シェアを誇り、スクラップ鋼の識別率は93％を超えており、市場のどの企業よりも優れています」と、UFIDAネットワークのハイエンド顧客ソリューショングループインテリジェント製造部門ゼネラルマネージャーの葉秀林氏は、財新との独占インタビューで語った。

IDCの推計によると、中国の工業品質検査市場の規模は2020年から2025年までの複合成長率（CAGR）28.5％で、2025年までに62億元に急速に成長する見込みです。大規模なAIモデルの画像、音声、ビデオ処理機能の大きな進歩により、AI品質検査の精度は新たなレベルに達するでしょう。

IDCのデータによると、2022年にAInnovation（02121.HK）は工業品質検査分野での市場シェアで百度スマートクラウドに次ぐ第2位となり、独立系サードパーティAIソリューションプロバイダーの中では第1位となった。 SCI-Yon Intelligence（002380.SZ）もAIベースの工業品質検査製品を発売した。

予測保守は、プロセス メカニズムを中心とした予測モデルに依存する、インダストリアル インターネットにおける AI のもう 1 つの重要なアプリケーションです。

中国経済研究院のデータによると、2021年の世界予測メンテナンス市場規模は322.4億元に達し、そのうち中国の予測メンテナンス市場規模は48.4億元（約15%を占める）に達した。世界の予知保全市場規模は2027年に1677億元に達すると予想されている。シェアが変わらないと仮定すると、中国の市場規模は2027年までに251.6億元に達する。現在、栄志日新（688768.SH）など多くの企業が準備を進めている。

産業脳は最も速い成長率を誇っている

Ye Xiulin 氏の見解では、産業用脳は将来最も急速に成長する産業用 AI の応用分野です。

UFIDA の定義によれば、UFIDA のインテリジェント製造産業ブレインとは、産業企業の生産および運用データを分析し、最適化する役割を担っています。 46万社の工業企業にサービスを提供してきた30年以上の経験に基づき、データ接続を通じて企業のコアビジネスモデルと工業メカニズムモデル、工業アルゴリズムを統合し、製造業における工業インテリジェンスの応用を普及させ、製造企業が合理的な生産スケジュール、原材料の最適化、品質診断、故障予測を実現できるよう支援します。

「企業は今、経営の深淵に到達しています。ERP などの従来の情報構築は、基本的に企業に採用され、適用されています。多くの従来のアプリケーションも成熟し、完成し、膨大なデータ リソースを蓄積しています。これらのデータは主に運用レベルから来ていますが、企業は現在、その潜在的な価値を深く探求し、それを実際のビジネス上の利益に変換することに熱心です。」葉秀林が紹介しました。

実際、産業頭脳の本質は、産業分野におけるさまざまな業務向けのアルゴリズムモデルであり、これは小型モデルとして理解できますが、産業分野向けのより一般的な産業用大型モデルも次々と実装されています。業界では、現段階では産業分野は主に単一モードのモデルサービスに基づいており、大型モデルと小型モデルが相互に補完し合っていると考えています。将来的には、高度にカスタマイズされた小型モデルに代わって大型モデルが採用されるようになるかもしれません。

現在、用友科技は企業向けサービスビッグモデルYonGPTを立ち上げました。 Dingzhi Software は、Dingzhi ナレッジ ミドル プラットフォームと GPT テクノロジーに基づいて、エンタープライズ レベルのナレッジ ロボット ChatFile を構築しました。 Simou Technologyは、産業用マルチモーダル大型モデルIndustryGPTを発売しました。 Saiyi InformationはHuawei Panguビッグモデルの最初のパートナーの1つであり、エンタープライズサービスビッグモデルに焦点を当てたAIGCミドルプラットフォーム（Shanmou GPT）を立ち上げました。 Hande InformationはHuawei CloudとHande H-Copilot AIGCミドルプラットフォーム＆Huawei Cloud Panguビッグモデル協力協定も締結しました。さらに、中港科技（688777.SH）は、プロセス産業のオペレーションの最適化と設計のための初のAIビッグモデルを発売する予定であると報じられている。

「632プロジェクトを皮切りに、Saiyi Informationはプロジェクトサービス会社から製品会社への全面的な変革を遂げました。この過程で、カスタマイズされた経験から標準化された実装プロセスシステムと標準化された製品システムへの変革に成功しました。」劉衛超氏は、「AIの新たな変革の方向性において、Saiyi Informationは、AI機能を製品機能と提供機能に統合し、AI従業員を標準化された実装プロセスに統合し、AI頭脳を標準化された製品に組み込み始めました。顧客に近いという利点とデータ標準化を明確に理解することで、当社のAI従業員とAI頭脳は、より速い反復速度を実現し、より低コストでより高品質のサービスを顧客に提供できます」と述べました。

データとアルゴリズムは依然としてAIアプリケーションにとって最大の障害となっている

産業用頭脳であろうと、産業用ビッグモデルであろうと、それは AI アルゴリズムの応用です。しかし、現状の困難は、第一に、産業データは複雑で公的に入手することが困難であり、蓄積された産業データの量が十分ではなく、データ品質が十分に高くないことである。 2 つ目は、アルゴリズムが未熟であり、継続的に最適化する必要があることです。

中国ビジネスニュースが関係業界関係者から得た情報によると、化学反応など一部の応用シナリオでは適用可能なアルゴリズムの実装が難しく、出力結果の不確実性が高いため、経験を通じて探求するしかなく、結果がシナリオの80％しか満たさない可能性があるという。では、現在、業界各社はどのように対応しているのでしょうか?

劉衛超氏は財新に対し、賽易情報自身の経験に基づき、産業用ビッグデータは従来のビッグデータよりも次元が多く、データに含まれる意味もより複雑であると語った。 「これらの問題を解決するために、私たちは特に企業レベルのAIアプリケーションプラットフォームを構築し、プロジェクトのデリバリーチームが生成したすべての問題を整理しました。専門家が回答した後、知識は同時にアプリケーションプラットフォームに返されます。一部のアプリケーションシナリオでは、プラットフォームのトレーニングコーパスは1か月以内に200万文字を超えました。さらに、Saiyi Informationは、産学連携や共同研究所などの多様な形式を使用して複数のチームと協力し、特定の分野に適応した専門家レベルのAIを共同で作成することにも重点を置いています。」

Hande Information の COO である Huang Geng 氏は、一方では、業界内のニーズと課題をより簡単に理解し、顧客により正確な AI ソリューションを提供するために、企業は豊富な経験と専門知識を持つ必要があると考えています。同時に、産業インターネット分野では大量のデータのサポートと分析に対する需要が非常に高いため、豊富なデータ蓄積とデータリソースを持つ企業では AI アプリケーションの実装が容易になる可能性があります。一方、幅広いパートナーシップと完全なエコシステムを確立することで、企業にさらに多くのリソースとサポートを提供し、産業インターネット分野における AI の推進と応用を加速することができます。

「顧客と真に深いコンタクトを持ち、大規模な顧客基盤を持ち、その過程で大量のデータを蓄積してきた企業が、将来、重要な能力プロバイダーになるだろう」と劉衛超氏は語った。