上周，Petuum作为唯一的白金赞助商在OSIsoft PI World上第二次亮相。

作为Petuum团队的最新成员之一，也是PI World的首次参与者，这里是学习的好地方。本周的一些亮点包括我们与CEMEX的一次会议，以及我们在希尔顿酒店45楼举行的工业人工智能自动驾驶仪启动派对。

虽然许多与会者在数字化转型过程中采取了不同的步骤，但我注意到他们的论述中关于为什么我们无法挖掘人工智能真正的潜力的一致性。以下是我的一些关键收获：

1.业界尚未就人工智能的定义达成共识。

我从Petuum的首席技术官何启荣（音译）那里听到了一个最好的解释，他拥有该学科的博士学位。综上所述：人工智能是一种包罗万象的实践，包括几个不同的计算专业（如自然语言处理、计算机视觉、深度学习等），许多问题都需要这些能力的结合来解决。

虽然这解释了人工智能的各种方法，但并不能解释我们遇到的另一个困惑点。一些人认为人工智能和高级分析是一样的，但事实并非如此。高级分析可以让您获得更高的可视性和洞察力，但人工智能可以将您的操作完全提升到下一个级别。

人工智能有潜力改变你的业务规模。它从我们的错误和多年的经验中吸取教训，使运营商能够同时控制更多的变量，并使您的“黄金日”具有可重复性和一致性。

在Petuum，我们的目标是“使人工智能产业化”。无论我们是帮助您管理一个麻烦的过程，还是我们是定义全球工业4.0计划的一个组成部分，我们都希望让任何组织都能访问这些人工智能功能。Petuum的方法将我们的人工智能平台与预先制作的人工智能产品组合在一起，这些产品经过精心调整，可跨多个垂直领域使用，包括工业、金融服务、医疗保健等。

2.我们共同意识到数据是我们企业的新基础。我们正在勇敢地尝试收集和管理更多的信息。但是，现在我们有了它，我们如何实际使用它呢？

我们可以将其分解为一个简单的目标，您试图解决什么业务问题？是否存在没有确定根本原因的间歇性故障？您是否在努力减少排放量，以在不影响产量的情况下遵守法规？与您如何聘请具有特定能力的员工，我们还需要了解手头的任务，然后才能部署人工智能框架。

数据有几种形状和大小。由于动态和不断变化的业务环境，人工智能解决方案必须对输入不可知，并且能够提供实时处方。虽然可以利用数据来创建分析或报告，但这些老化模型不符合人工智能的潜力，很可能不会给您灌输改变组织流程或脱离运营舒适区所需的信心。

最后，数据只有在理解它如何与您的资产和人员交互时才有价值。Petuum的主题专家来自化工、食品和饮料、能源等行业，他们对您的痛点有着共同的理解，可以帮助将需求转化为功能解决方案。

当我们收到电子邮件时，Petuum团队总结说，PI World为我们的下一次约会感到非常自豪和兴奋。我们的目标是如何利用人工智能解决下一个复杂的问题，我有一种感觉，明年我们将有更令人兴奋的新闻和见解来分享。