IFS为"工业AI"劳动力戴上安全帽
企业云服务平台IFS收购硅谷代理AI专家theLoops，推出"工业AI"概念。该技术旨在创建具备语义环境感知能力的自主AI代理，专门服务于制造、能源、建筑等资产密集型行业。这些工业AI代理能够理解业务职责，遵循行业规则，与人类协同工作，执行实际工作任务而非简单的聊天或辅助功能，为企业带来可衡量的生产力提升和投资回报。
产品差异化在各个行业中普遍存在。我们将商品和服务划分为不同类别，商业世界喜欢按不同的行业垂直领域进行区分，然后在大多数市场中，都会基本明确任何商业产品应归类为企业产品还是消费产品。
在人工智能领域，我们根据任何单个AI应该为我们做什么，以更应用化的方式区分产品差异。有反应式AI，能够尽可能接近实时地响应刺激；有预测式AI，旨在基于过往事件的模式识别创建预测；当然还有生成式AI，它正悄然接管各种角色中的生成器/创造者新角色。
**打造工业AI**
虽然云服务供应领域热衷于区分通用云和行业特定服务（比如营销云），但AI的下一次迭代反映了这一趋势，可能会根据其工作环境而非执行的具体工作或任务来命名。如果企业云服务平台公司IFS如愿以偿的话；该公司已着手尝试创造"工业AI"这一术语，以向其企业资源管理和现场服务管理传统致敬，以及其在处理关键任务资产和流程方面本质上的实践方法。
为了进一步巩固其在这一领域的地位，IFS现已收购了总部位于硅谷的智能体AI专家theLoops。IFS坚持认为，其对theLoops的收购标志着从跟踪工作的企业软件转向构建和部署在现实世界运营企业环境中实际执行工作岗位、任务和更广泛工作流程的功能软件。
据IFS首席执行官Mark Moffat介绍，这不是数字伙伴、虚拟助手或某种带有智能机器人流程自动化内核的古怪工作聊天机器人。他说，这是一个具有安全性和治理功能的企业级智能体AI平台，旨在在应用的工业环境中提供他承诺的"根本性生产力改进和可衡量的投资回报"。
Moffat承诺在工作的工业环境中提供他所称的"真正价值捕获"，他表示，新收购的这家智能体AI公司的加入将有助于创建能够在制造业、能源、公用事业、建筑和工程以及航空航天和国防等行业执行实际工作功能的数字队友。"这些工业智能体AI'工作者'从第一天起就理解他们的业务责任；他们是会说所在行业适当工业语言的智能体。他们能够遵循规则并在工作流程中安全运行，"Moffat说。
**语义环境感知**
对theLoops的收购将使IFS能够创建和交付多智能体环境，其中自主AI智能体既可组合又受治理。它们将"在语义上感知其操作环境"，因此非常适合应用于监管严格、资产密集的行业。IFS现在设想（IFS会说是使能）的工业AI智能体将能够与人类并肩参与真实的企业工作流程；遵守客户定义的安全、数据访问和合规标准；并与集成领域中的专业智能体进行外向协作。
IDC售后服务策略研究副总裁Aly Pinder建议："AI正在颠覆我们的世界，但潜在影响最显著的莫过于工业环境。IFS对theLoops的收购正在解决资产密集型和服务至上行业的巨大机遇，智能体决策将使组织重新思考其数字劳动力，从而改进他们服务自己客户的方式。IFS在其服务的每个行业中都处于有利地位来引领这一转变——带来不仅智能，而且具有情境感知和运营影响力的智能自动化。"
theLoops首席执行官Somya Kapoor（现在在IFS内部保留其职位）谈到了她认为可能是自动化新时代的想法，其中智能智能体永不休息——持续扫描改进机会，制定并执行关键决策以简化运营、增加容量并释放技能工人从事更高价值的任务。据Kapoor介绍，这超越了传统AI的模式识别和预测，实现了真正自主的决策制定和执行。
"我们正在创建理解工业复杂性的自主AI智能体。它们识别所需工作，确定执行路径，并以严格的安全、伦理和规模标准实施软件服务。这不是实验性的；这是变革性的，"Kapoor说。
**工业AI竞争分析**
IFS倡导工业AI标语或口号已有一段时间，但该公司能否在这一领域声称拥有任何实质性的真正领导地位？当然，该公司不仅构建为ERP提供商，还是现场服务管理、企业资产管理和人力资本管理专家，制造项目管理功能在其平台工具集中得以体现。这使得该公司不仅是记录系统和交易系统公司（行业通常如何分类核心ERP参与者），还是现实世界工厂车间的运营系统专家。
但尽管有这一基础重点，IFS并非唯一以工业软件技术闻名的IT供应商。不用找太远就能找到德国工业自动化公司西门子。我的第一份工作就是在西门子的雷达部门，但这里提到该公司是因为其MindSphere物联网AI平台及其在数字孪生、智能工厂方面的传统。
继续在德国，施耐德电气可能不会因为被称为智能建筑和工业自动化公司而感到被冒犯。其AI服务面向包括能源管理和智能制造在内的任务。该公司还以其EcoStruxure平台而闻名，这是一个开放且可互操作的技术架构，旨在为能源管理和运营控制系统带来数字化服务。
十年前，故事聚焦于通用电气（GE Digital）及其Predix平台。重申GE的能力，Predix.io致力于帮助将工业资产通过物联网和更广泛的机械设备世界连接到云端以及彼此连接。它为资产性能管理和运营优化做这些工作，与IFS目前看到的重点并无不同。
这一市场的其他竞争者包括ABB，以其流程优化技术和AI驱动的机器人技术而闻名。博世不仅制造手钻和钻头，还制造工业自动化和移动产品。更专注于预测性维护和资产性能等任务的工业AI的公司有Uptake、C3.ai和SparkCognition。
作为附加说明，记住IBM有专门用于工业应用的Watson AI特定版本；微软有用于工业分析的Azure AI（与包括霍尼韦尔在内的公司合作）；谷歌云有专门用于工业环境中AI增强的基于视觉检测的服务；AWS有其用于自动化质量检测的Lookout for Equipment和Lookout for Vision品牌。
**新的工业智能体？**
IFS实际上是否提出了一种新的智能体AI类别？怀疑者可能会说，可能可以将任何形式的智能体服务定制对齐到任何工作或任务中，这就是为什么智能体服务总是被描述为本质上非确定性的，能够从任何来源（小型和大型语言模型）汲取数据资源，并在持续基础上保持适应性。
相反，更积极的观点可能表明，是的，这是工业AI，因为ERP和现场服务管理公司很多，但很少有公司将其目标垂直领域定义得像IFS这样狭窄专注（该公司的关键行业如上所述，但从第一原则考虑航空航天和工程），这是IFS多年来"积极限制"其专注领域的重点。
将在呼叫中心工作的标准化智能体AI服务应用到石油钻井平台操作中心并不总是明智的；需要的不仅仅是撬棍（虚拟或真实的）来实现这一点。这不是聊天机器人和副驾驶，这是戴着黄色安全帽的AI智能体。
