AI热榜 赞助 与印孚瑟斯合作 人工智能可能通过聊天机器人和图像生成器吸引了公众的想象力，但其一些最重要的用例正在远离面向消费者的工具。
在物理基础设施、运营连续性和安全性至关重要的行业中，人工智能正在成为核心运营层。
凭借其庞大的工业系统和源源不断的运营数据，能源行业让我们得以一睹未来的面貌。
在伍德赛德能源公司，人工智能的采用并不是从生成模型或企业副驾驶开始的。
该公司花费数年时间在勘探、钻井、维护和工厂运营领域构建预测分析、优化系统和机器学习工具。
“我们一直拥有来自我们运营的设备、工厂和资产的大量运营数据，”该公司负责数字化的副总裁安德鲁·梅卢尼 (Andrew Melouney) 说道。
“这些为我们创造了非常清晰、非常高价值的用例。
” 对基础设施和治理的长期投资现在正在推动向能够支持复杂工业工作流程的代理人工智能系统的更广泛转变。
Woodside 设计的人工智能系统并不是取代人类操作员，而是为了增强高风险环境中的专业知识。
一个典型的例子是它的“启动顾问”，这是一个人工智能副驾驶，可以帮助运营商管理启动液化天然气（LNG）工厂的复杂过程。
“我们真正在考虑的是，它如何为组织中的人员提供支持，使他们能够做出更好、更快的决策，”Melouney 解释道。
该公司的方法反映了工业人工智能领域正在发生的更广泛的演变：从孤立的实验过渡到基于标准化平台、受管数据和可重复部署模式构建的企业范围系统。
梅卢尼认为，这种转变要求组织重新思考其技术堆栈以及工作本身的完成方式。
“我们不仅仅是将人工智能融入到现有流程中，”他说。
“我们正在深入思考如何重新构想这项工作。
” Melouney 的座右铭变成了：“大处着想，小处原型，快速扩展。
” 随着人工智能系统变得更加自主和互联，那些花费数年时间在炒作之下建立运营基础的公司可能会取得成功。
“我们的目标实际上是建立一个自主企业，我们拥有代理机构，能够与我们的核心工作流程真正深入地互动，”Melouney 说。
本集《商业实验室》是与 Infosys 合作制作的。
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： MIT Tech Review原文链接