亿迅智能制造网
Google Glass消费端折戟，却在工厂车间焕发新生。EU Automation营销总监Jonathan Wilkins解析：消费级智能技术如何跨界赋能工业。
预测2020年可穿戴市场规模340亿美元、4.11亿台。工厂引入Google Glass：摄像头、触控板、麦克风、邮件/网络一体化，工人扫码即调取数据、记录工序传递下游。智能手表追踪工人位置、监测危险区接近频次，数据反哺布局优化提升本质安全。
全球25.3亿智能手机用户（持续增长）成天然红利。员工熟悉自有设备，零学习成本、高生产力；企业降低硬件采购与维护成本，按需引入最佳工具。
异构设备接入引入网安隐患：必须像办公电脑一样部署杀毒软件、定期更新、严管恶意代码。消费市场不接受≠工业无用——Google Glass虽非自拍神器，却能成工厂运行利器。
自动化控制系统
传统工业组织追求设备/流程长周期稳健可持续，以摊销巨额资本开支。但工业4.0与IT/OT融合到来，该思维须重审。IoT等智能技术带来创新，却遵循截然不同的生命周期，强冲击工业全生命周期管理。「嵌套生命周期」概念可更好融合IT/OT于资产管理。 迭代周期的剧烈收缩 传统设备寿命：始于获取（BOL）→中段（MOL）→终止（EOL）。报废因物理磨损。精心规划可维持工厂长青，维保管理相对简单。 技术入厂改写图景：软件/IoT设备非物理磨损报废，而是能力被新技术迭代超越。五年前传感器今显原始，迭代加速不止。引入智能技术的工业企业必须直面：迭代周期比传统设备激进数量级。严肃对待技术性淘汰、有效整合进资产
AI 概念泛滥，但**真实能力边界**在哪里？1956 年达特茅斯会议确立术语，得益于**大数据、算力跃升、算法创新**三驾马车，AI 进入应用爆发期。本文厘清强/弱 AI 边界、核心瓶颈与工业落地实战区。 AI 定义与智能分级 AI 可定义为：**计算系统模拟人类认知功能（感知、推理、学习、决策、语言、运动控制）的能力**。 现阶段：**弱 AI (Narrow AI) 统治应用层**——单任务超人（围棋/蛋白质折叠/代码生成），但**无通用推理、跨域迁移、自主目标设定能力**。强 AI (AGI) 仍属科幻范畴：具备人类级泛化推理、规划、抽象思维、自我觉察。 当前 AI 的四大硬性边
领导者必须准备好监督数字与人类层面的有效协作。预计AI和自动化将在未来十年驱动最大业务和社会变革。预测到2030年AI可为GDP贡献高达15.7万亿美元。创新速度、颠覆规模和AI巨大经济影响将使对其机遇视而不见的企业淘汰。60%领导者表示其组织缺乏感知和创新流程以应对快速颠覆，许多可能因自动化和AI影响而面临风险。 业务领导者始终处于转型前沿。因此，培养能跟上纯粹创新速度、在技术上做出快速明智投资决策的领导者将是组织成功关键。数字化是日常业务运营和组织进步基础，因此所有领导者——不仅仅是首席技术官和首席数字官——都需发展一套事实标准技能和行为。 理解数字化业务模式 AI和自动化仍远未实现全部潜
软件开发是劳动密集、复杂的过程，需要技能、经验、创造力、细节敏锐度，最重要的是时间。任何能持续减少软件开发过程中冗余流程、任务和延迟时间的工具或方法，都是应用开发者的福音。 当今最受关注的软件开发方法之一是DevOps，专注于敏捷、快速发布周期，通过在开发人员和运维人员交汇处发挥作用。Gartner研究估计，DevOps方法论将普及，到2016年全球2000强组织中25%将采用DevOps。 另请参阅：停机成本高昂：DevOps如何帮你更快修复应用 Gartner预测，因DevOps采用，到2019年50%企业将实施应用发布管理和构建的自动化配置。 令许多开发者惊讶的是，已有解决方案能自动
