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对话上汽刘峰:老牌车企的数据智能化之路

2018-12-27 06:27 来源: 机器之能

对话上汽刘峰:老牌车企的数据智能化之路

随着技术的不断发展,我们逐渐经历了PC互联网和移动互联网时代,而今更是准备迈步踏入智能互联网时代。在此过程中,大数据技术的应用也从ToC为主的上半场走向ToB的下半场。而随着数据资源的逐渐丰富,智能技术的发展也开始影响人们生产及管理的模式。

然而,大数据和智能技术的概念虽然声名远播,但如何利用它们切实地提升业务效率,乃至改变企业结构,却仍是需要探索的课题。当各式企业在探索如何实现大数据技术落地,实现智能化转型的当下,上汽作为老牌车企已经在大数据技术的开发应用上取得了显著的成果,同时也对于自身在智能互联网时代如何发展完成了明确的定位和规划。 在近期的一次访谈中,上汽的数据业务部副总刘峰与机器之心分享了集团内部对数据和智能技术的独到见解。

机器之心:众所周知,数据处理工作是现今制造业在数字化转型过程中必须面对的挑战,而突破各部门间的数据壁垒则是其中最大的难点。请问上汽是如何应对这项挑战的?

刘峰:数据壁垒并不只简单存在于上汽集团或某个特定企业,它基本存在于每个企业。由于企业部门的工作内容不同,每个部门、每个流程对数据的结构要求也各不相同。由此,所谓的数据壁垒本质上就是一个企业在信息化过程中自然产生的结果。

以上汽集团为例,-90年代,上海大众引进了全套德国大众的SAP方案,但某些固有的流程没有进行本地化,造成个业务流程与信息系统不匹配的管理混乱。为解决这个问题,企业的各部门开始根据业务流程需求自主研发符合本地需求的信息系统,并逐步形成了数量众多的信息系统,这些信息系统很好促进了企业的信息化建设。但由于技术的发展和协同概念的出现,前期信息系统不对更新分裂,大量的数据被分散和重复存放在各个信息系统里,数据壁垒的问题慢慢显现出来。这使得上汽开始思考从整个基础架构层面开始构建类似互联网公司的中台系统。从16年开始,上汽数据部们开始着手搭建基础计算平台,并通过数据标准化,储存统一化,以及流程通用化等多个维度将企业中所存在的信息系统进行解构、规范,并将其作为一项通用信息管理服务进行研发。迄今为止,上汽的数据中台已进行了四次迭代更新。而这种具备通用性的数据管理模式则能够被不同的业务模式下进行使用,从而打破企业之间的数据壁垒。

机器之心:人工智能技术是否能够用于解决数据壁垒的问题?

刘峰:人工智能在数据融合领域是存在局限性的,数据所产生的问题通常存在高度复杂性。如常见的半全角,可信度,缺陷性等问题都不是通过非人工手段可以简单判明的。而很多时候数据的问题,只能依靠有经验的相关业务从业者进行判明。所以就当前而言,在数据融合与录入领域全部应用人工智能技术进行实际操作是不现实的,只能作为辅助。

机器之心:请问推进数据化进程的难点在哪里?

刘峰:这个问题的难点主要集中在保证数据缺陷的不传递性以及企业的一把手对数据重要性的认知。缺陷不传递的原则其实是制造业的通识。由于某些数据缺陷和疏漏是机器无法补全的,因此智能在拥有可信数据源的前提下,必须通过人力去挑出错误数据,而目前也没有一项技术能够完全达成由人工进行操作的效果。因此我们的集团数据平台中,一旦发现某个公司的数据采系统存在缺陷,就会要求他必须整改。这样的原则下,企业的领导如果认识不到数据的重要性,或者说他不意识到未来数字化转型是要靠数据的话,推进数据化绝对不会顺利。

机器之心:我们了解到上汽的智能化转型主要聚焦于智能产品、智慧出行和智能制造领域。能否分享一下上汽在这三个领域的看法?智能产品

刘峰表示虽然很多人觉得智能驾驶或者无人驾驶是智能产品的一个方向,但就上汽内部来看,智能驾驶L1到L5的概念并不重要,真正重要的产品的功能是否实用。真正意义上的无人驾驶还是太理想化,十年之内在中国也未必能真正实现马路上的所有场景的无人驾驶,相关政策也不会这么快就发布。因此开发服务于客户需求的小范围功能的智能应用和产品就显得更加有可行性。在这种情况下,上汽的智能产品策略会更倾向于在车内搭载如自动泊车,或是针对商用场景,如:自动清扫车等此类更加实用和落地的无人驾驶。智慧出行

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