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[导读]日立在全球雇用逾30万人,年营收逾800亿美元。作为综合型企业,日立对各种市场上都有兴趣,特别是智慧城市和交通。

日立在全球雇用逾30万人,年营收逾800亿美元。作为综合型企业,日立对各种市场上都有兴趣,特别是智慧城市和交通。

日立正专注于制造、交通、智慧能源及公共安全等领域

据Robotic & Automation News报导,日立欧洲、中东和非洲(EMEA)地区社会创新商务长Ram Ramachander近期在伦敦的日立社会创新论坛(Hitachi Social Innovation Forum)表示,日立正专注于制造、交通、智能能源及公共安全等领域。

这四大领域是日立在业务成长、数字化、孵化方面非常注重的领域,Ramachander主要负责用相对较新或全新技术来开发业务概念和模型。比如在智慧能源方面,日立会围绕电动车的整个生态系统展开研究,看看如何在此领域创造机会;在最初孵化阶段后,日立的责任就是将其商业化为真正业务。

对日立而言,公私界线可能会变得模糊,因为日立经常参与大型交通和基础设施项目,而几乎总是需要政府监管机构的批准。

日立为大型铁路车辆制造商,在大多数国家,铁路当然是政治问题。日立近年收购意大利铁路车辆制造商Ansaldo,而Ansaldo与矿业巨擘力拓(Rio Tinto)合作打造自动化货运列车。日立亦计划为欧洲建造子弹列车,然而日立在铁路及其他业务都面临其他欧洲巨擘的激烈竞争。

在工业物联网(IIOT)市场,日立可说是新进入者,最近成立的Vantara企业和Lumada平台,让人联想到GE Digital的Predix平台、西门子(Siemens)的MindSphere,或是ABB的Ability等平台。这类平台基本上可直接监视工业机器,数据可用来分析性能、预测和计划维护需求。

数字化是当今大型企业最重要的趋势之一,企业须优先将业务数字化在未来才能生存。而且企业不仅须考虑如何让产品更有效数字化,还要考虑如何协助客户数字化。日立已将其Hitachi Data System、Hitachi Insight Group、Pentaho这三个企业部门,合并成市值40亿美元的新公司Vantara。

对于当前许多企业来说,人工智能(AI)方案的发展非常重要。AI越好,实施的平台越可能对潜在客户更具吸引力。Ramachander表示,日立有AI能力,日立在日本部署了一些工具,研发人员正在部署大量AI功能。

对日立来说,AI重点不在于工具包,而在于如何加以应用。例如,用于智能视讯应用的日立MPS AI,就能利用AI进行多视角搜寻。这就是用AI来真正解决问题,而不是为了使用而使用。

Ramachander表示,AI仅为物联网(物联网)和大数据堆栈的一部分。首先要使用物联网连接资产,再将资产虚拟化。日立所做的重点是创建数字化分身(digital avatar),如此一来就能监控其行为,并从中撷取所有数据。而将其纳入分析层时,会采用所有外部数据来创建新的预测和预测资产如何实际运作。

日立正在研究德国能源市场,并表示这是如何应用AI的范例。德国约40%能源来自再生能源,因此会造成电网的波动,也对现有市场的石化燃料发电产生负面影响。

日立用物联网连接所有分布式新能源生产资产,并用AI作为大脑,以先进分析方法将天气、需求及市场趋势数据,及进入数据库的所有附加数据与资产行为数据相关联。利用AI决定何时最适合自产能源,何时是从市场上购买的最佳时机,以及何时最好把能源卖到市场。

Ramachander指出,这就是日立使用AI的方式。AI本质上是大脑,物联网则为整个方案的四肢。物联网并非被动监控平台,而是主动控制手段,能用来控制设备。

企业会有两种不同设备,有在本地进行大量处理的智慧设备,也有推动数据进进出出的非智慧设备,但日立想优化这些设备。在一天结束时,优化是在物理层面,而非虚拟层面上进行。

所以,无论在AI和堆栈中做什么,都是为了理解和虚拟化资产本身,了解其行为方式,以及其在不同条件下的表现,预测和预测其行为,然后在合适条件和时间优化其行为。因此,物联网方面不仅仅是连通性,还包括提供资产的数字化表示。

要利用这种控制,机器学习是必要工具。机器学习能从分析数据串流及仿真各种可能场景中不断学习。因此,日立正在不断重新运行这些场景,直到机器学习学到正确场景。

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