采用蓝图方法的托管 AI 企业解决方案：工业 AI 集成的范式转变
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发布日期：2025 年 10 月 15 日 / 更新日期：2025 年 10 月 15 日 – 作者： Konrad Wolfenstein
采用蓝图方法的托管 AI 企业解决方案：工业 AI 集成的范式转变 - 图片：Xpert.Digital
未来大型工业项目的代码：为什么人工智能不再是开发而是精心策划的
大公司必须学会放弃控制权——并在此过程中节省数十亿美元
人工智能的开发不再局限于大型项目，而是精心策划。本文所述的托管式人工智能平台打破了以往冗长实施的逻辑，创造了高度定制化的人工智能解决方案，从根本上改变了产业联盟、财团和合资企业的游戏规则。与传统的人工智能项目相比，蓝图方法能够在数周甚至数天内提供可用于生产的解决方案，无需数据共享、无需前期成本，也无需技术妥协。
适合：
工业竞争力的新货币：速度而不失控
在科技公司与科技公司合作、化工公司与工业设备制造商合作开发、领先汽车制造商联合开发软件堆栈的经济环境下，成功不再取决于规模，而是取决于整合的速度。托管人工智能平台恰恰满足了复杂的联盟结构最迫切的需求：快速、安全、可扩展的人工智能实施，能够无缝集成到异构的IT环境中，同时维护每个合作伙伴的数据主权。
问题不再在于人工智能是否会被应用，而是企业愿意以多快的速度转变其创新周期。对于大型工业项目而言，这可能意味着全球性的成功与代价高昂的淘汰之间的区别。
人工智能不再是未来的承诺，而是工业价值创造的核心基石。尽管其理论潜力听起来令人瞩目，但根据麻省理工学院的调查，高达95%的企业人工智能实施最终都以失败告终。原因多种多样：数据质量不足、与现有系统的集成度低、专业知识匮乏，以及最重要的传统人工智能项目冗长的开发周期。在大型科技公司与自动化专家或本地集成商结成联盟的时代，这个问题更加严重。异构的IT环境、不同的数据保护要求以及复杂的治理结构，使人工智能解决方案的实施变得异常复杂，以至于传统方法已不堪重负。
这正是托管人工智能平台的用武之地。它们提供了一种截然不同的方法：它们并非从零开始开发人工智能系统，而是提供完全托管、高度可定制的人工智能解决方案，可在几天内投入生产。一家领先的供应商通过其蓝图模型完善了这种方法——该模型用自动化生成流程取代了传统的需求分析、软件架构和实施阶段。最终结果是定制化的人工智能应用程序，可以无缝集成到现有的ERP系统、制造执行系统，甚至非结构化数据源中。
考虑到大型工业项目的动态变化，这种方法的重要性尤为突出。现代基础设施项目——无论是发电厂建设、铁路基础设施，还是复杂的工业自动化解决方案——如今几乎完全由财团、合资企业或联盟来实施。例如，2025年3月，一家大型能源科技集团与一家国际发电厂设备供应商（EPC承包商）合作，获得了沙特阿拉伯16亿美元的燃气发电厂合同。这种架构至关重要，因为单个公司很少能够涵盖所有必要的能力和资源。然而，它们也带来了巨大的协调挑战，尤其是在数字化转型和人工智能集成方面。
在此背景下，托管人工智能平台赋能了一种全新的技术协作模式。它们为不同的合作伙伴提供了所需的灵活性，且无需将敏感数据泄露给公司。它们允许每个联盟成员访问相同的先进人工智能基础设施，同时完全维护数据主权。此外，它们通过基于成功的定价模式降低了投资风险，企业只有在取得可证明的商业成功时才需付费。
本文系统地探讨了托管人工智能平台如何改变大型工业项目使用人工智能的方式。从人工智能即服务的历史根源，到其技术机制和当前用例，再到关键挑战和未来发展，本文全面描绘了这项技术的图景。文中特别关注联盟、财团、合资企业和分包结构的具体优势——这些正是主导现代工业格局的组织形式。
从孤立的计算机器到协同智能：托管人工智能的发展历史
托管人工智能平台的历史与云计算的发展以及人工智能的普及密不可分。其根源可以追溯到21世纪初，当时领先的云提供商开始提供平台即服务解决方案。这些首批平台首次使开发人员能够在无需运营自身基础设施的情况下部署应用程序。接下来的演进阶段是基础设施即服务，它允许客户独立配置虚拟机和存储。
但直到2010年代机器学习取得突破，人工智能即服务的真正故事才正式拉开帷幕。2015年至2018年是一个转折点。在此期间，深度学习技术从学术实验发展成为工业应用工具。语音和图像识别领域的巨大进步使人工智能首次能够大规模应用。与此同时，可用数据量呈爆炸式增长，人工智能领域的投资在四年内从2018年的800亿美元飙升至2800亿美元。
主要的云提供商很早就意识到了人工智能的潜力。领先的科技公司在2016年至2018年期间开始提供专门的机器学习和深度学习服务。一家大型科技公司于2018年推出了其专有的语言模型，该模型拥有170亿个参数，是当时同类模型中最大的。另一家领先的科技公司在其首席执行官的领导下，于2016年正式宣布向人工智能优先战略转型。这些发展为后来被称为AIaaS的技术奠定了技术基础。
2018年至2020年期间，人工智能应用的普及度不断提升，行业特定解决方案层出不穷。专业的AIaaS公司专注于行业特定应用，并逐渐确立了自己的地位。AutoML工具显著简化了模型开发和训练流程，即使没有深厚数据科学专业知识的组织也能将AI集成到其应用程序中。AIaaS产品在全球范围内的扩张，以及遍布全球各地的数据中心，确保了低延迟。
然而，真正的范式转变始于2020年，当时大型语言模型和生成式人工智能应运而生。2020年5月，一家领先的人工智能研究公司发布了一个拥有1750亿个参数的语言模型，比这家大型科技公司的模型增加了十倍。该模型首次证明，人工智能不仅可以处理专门的任务，还可以处理复杂的文本生成、代码创建和创意任务。2022年11月，一款知名的生成式人工智能应用程序的推出标志着公众认知的突破——在两个月内，该应用程序的用户数量就达到了1亿，成为有史以来增长最快的消费类应用程序。
然而，这种发展也给工业应用带来了新的挑战。尽管人工智能模型的能力呈指数级增长，但实施过程却日益复杂。企业面临着抉择：是选择大型供应商提供的专有云解决方案（存在供应商锁定风险），还是选择复杂的内部开发，需要大量投资和专业人员。成功率仍然低得惊人——研究表明，85% 的传统人工智能项目会失败，而内部开发的成功率则低至 33%。
在这一紧张的领域，托管型人工智能平台自2023年起成为第三种选择。这些平台将云服务的可扩展性和成本效益与定制解决方案的可定制性相结合，同时又避免了这两种方案的典型缺点。该领域的先驱开发了Blueprint方法，该方法弥合了通用人工智能工具与成本高昂的定制开发之间的差距。该平台通过使用精心设计的规范配置模块化人工智能构建块，能够在几天内（而非几个月）交付定制的人工智能解决方案。
这一发展反映了企业对人工智能认知和使用方式的根本性转变。人工智能已从数据科学实验室中的孤立实验发展成为深度融入业务流程的协同运营智能。关注点已从“我们能否构建人工智能？”转变为“我们能多快高效地使用人工智能？”——这一转变对于工业联盟尤为重要，因为时间限制和风险规避是关键因素。
智能的构建模块：现代托管人工智能平台的技术架构
托管 AI 平台的技术基础与传统软件开发方法有着根本的不同。其核心是蓝图方法——一种将业务需求转化为功能性 AI 解决方案的创新流程。这种方法省去了需求分析、软件架构和实施等传统阶段，代之以基于预定义模块化构建块的自动化生成流程。
该平台的架构由四个无缝衔接的核心技术模块组成。第一个模块包含高级搜索和推理功能，可将非结构化企业数据转换为可搜索的结构化信息。此功能使工业企业能够访问数十年来积累的领域知识，而这些知识此前隐藏在电子邮件、报告和遗留系统中。对于联盟而言，这意味着可以系统地访问和利用来自不同合作伙伴的异构数据源，而无需集中式数据存储。
第二个基石是自动化和人工智能代理。这些自主系统能够执行复杂的工作流程，并根据实时数据做出主动决策。在工业环境中，这些代理可以优化维护间隔、执行质量控制检查，或在无需人工干预的情况下做出供应链决策。这对于联盟结构的大型项目尤其重要，因为这些代理可以跨越公司边界运作，同时与各自的合作伙伴共同掌控关键决策。
抽象和数据处理组件构成了第三个技术构建模块。该平台将非结构化内容（例如传感器数据、机器日志或生产文档）转换为可用的结构化格式。此功能对于德国工业企业尤为重要，因为它们通常拥有异构的IT环境，包含不同的数据格式和遗留系统。在化学公司与工厂制造商共同开发脱氢技术的合资企业中，该构建模块可以整合来自化学催化剂开发和工艺装置工程的不同数据源。
第四个组成部分包括现代化功能，将遗留系统转换为人工智能原生软件。这解决了德国工业企业面临的最大挑战之一：在不进行颠覆性系统变更的情况下，将现代人工智能技术集成到现有生产环境中。当三大汽车制造商合作开发互联汽车的开放软件栈时，这些新系统必须能够与数十年前的生产系统进行通信——这正是现代化组件发挥作用的地方。
尽管边缘计算最初设计为云解决方案，但它在平台架构中扮演着核心角色。工业应用通常需要亚毫秒级延迟的实时处理。边缘计算使数据处理更接近传感器和生产设备，从而能够在不受网络传输延迟影响的情况下做出关键决策。在大型项目中，例如由能源供应商与电解器制造商和工业服务提供商等合作伙伴共同建设的氢电解厂，这种边缘计算能力对于控制敏感的生产流程至关重要。
该安全架构遵循零信任原则。由于该平台既可以部署在私有云中，也可以部署在本地，因此客户数据始终处于安全的企业环境中。这一架构决策对于德国工业企业尤为重要，因为它们受到严格的数据保护法规的约束，必须保护敏感的生产数据。当国防科技公司为军事部署提供后勤支持时，所涉及的数据必须满足最高的安全要求——零信任架构确保这些要求得到充分满足，且不留任何漏洞。
该平台的另一项创新技术特性在于其强大的集成能力。它几乎可以连接任何系统：ERP系统、制造执行系统、数据库，甚至非结构化数据源。这种通用连接消除了传统人工智能项目最大的实施障碍之一。对于合作伙伴使用不同IT系统的联盟而言，这种灵活性至关重要。当PEM电解供应商与工业服务提供商合作时，他们的系统必须无缝通信——该平台无需复杂的定制开发即可实现这种互操作性。
模块化架构还支持迭代开发和持续优化。业务需求的变化可以通过调整蓝图立即反映在软件中，无需复杂的重新编程。这种灵活性对于在动态市场中运营并需要快速响应需求变化的德国工业企业至关重要。在诸如胶粘剂专家与聚合物制造商之间为木结构可持续胶粘剂建立的联盟中，技术要求和可持续性目标不断发展，这种敏捷性使其能够持续适应，而无需进行新的开发。
一个经常被忽视但至关重要的方面是该平台与 LLM 无关的特性。虽然许多 AI 应用程序都与特定的大型语言模型紧密绑定，但托管 AI 平台的架构支持在不同模型之间灵活切换。这可以保护公司免受供应商锁定的影响，并确保他们始终能够使用最适合其用例的模型——在快速发展的市场中，这是一个至关重要的优势，因为今天占主导地位的模型明天就可能被淘汰。
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托管人工智能平台 - 图片：Xpert.Digital
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无需数据共享的协作人工智能：行业联盟中的数据主权
工业编排：当今联盟和联盟实践中的托管人工智能
工业编排：当今联盟和联盟实践中的托管人工智能 - 图片来源：Xpert.Digital
托管人工智能平台的实际意义在当前的大型工业项目格局中尤为明显。这些项目目前几乎完全以复杂的合作伙伴关系实施，其组织形式多种多样：联盟将多家公司聚集在一起，组成具有法律约束力的项目共同体，共同开展特定项目；合资企业则针对特定市场或长期合作创建联合公司；分包结构使大型供应商能够承担项目管理，并将子任务外包给专业合作伙伴。
汽车行业是这种新型合作模式的一个典型案例。2025年6月，欧洲汽车行业的11家领先企业签署了一份谅解备忘录，旨在共同开发一个面向互联汽车的开源软件生态系统。该计划旨在基于开放、可认证的软件堆栈开发无差异化的汽车软件，从而加速向软件定义汽车的转型。该计划的特别之处在于：虽然各制造商仍在继续开发各自的用户界面和信息娱乐系统，但他们共享底层基础设施。
托管人工智能平台为此类联盟提供了几个关键优势。首先，它们能够快速开发原型，无需合作伙伴之间冗长的协调流程。每家公司都可以在几天内测试人工智能解决方案，并将其无缝集成到共享生态系统中。其次，每个合作伙伴都维护数据主权——即使两家公司都在相同的人工智能基础设施上工作，一家制造商的敏感开发数据也不必与竞争对手共享。第三，基于成功的定价模式显著降低了联盟合作伙伴的财务风险。
能源领域也呈现出类似的态势。一家大型能源供应商正与欧洲合作伙伴在德国开发可发电的燃气发电厂。该供应商已组建了一个意大利-西班牙联合体，计划在其一处工厂建设一座额定装机容量约为 800 兆瓦的氢能联合循环发电厂。三方签署的合同协议第一步包括发电厂的许可规划。与此同时，该能源供应商正在另一处工厂建设一座 300 兆瓦的绿色氢气电解厂。一家电解槽制造商正在供应一台 100 兆瓦的电解槽，一家工业服务提供商正在负责第三座电解装置的集成以及辅助和辅助系统的规划和安装。
在如此复杂的大型项目中，能源供应商、电解器制造商和工业服务提供商需要协作，这带来了巨大的协调挑战。托管人工智能平台通过创建一个通用的数字基础来应对这些挑战，所有合作伙伴都可以在此基础上开展工作，而无需牺牲各自的技术独立性。该平台可以集成来自各个子系统的实时数据，生成优化建议，并部署跨公司边界运行的自主代理，同时始终保持各自的数据主权。
化工行业也展现了托管人工智能如何在既有的合作关系中创造附加值。一家全球性化工公司与一家多元化工业集团签署了一项联合开发协议，旨在扩大双方在专有脱氢工艺方面的合作。该工艺使用一种极其稳定的催化剂，以丙烷为原料生产丙烯，或以异丁烷为原料生产异丁烯。工业集团专注于工艺开发，而化工公司则专注于催化剂开发。双方的共同目标是通过有针对性地改进催化剂和工厂设计，显著提高该工艺在资源和能源消耗方面的效率。
在这种配置下，托管人工智能平台可以显著加快开发周期。人工智能驱动的模拟可以在构建昂贵的物理原型之前，在计算机上测试不同的催化剂设计和工厂配置。机器学习模型可以分析中试工厂的工艺数据，并识别人类工程师可能忽略的优化机会。自主代理可以接管工厂的持续监控和微调，以确保最高效率。
对于产业联盟而言，托管人工智能平台尤其重要，它能够整合异构数据源，同时保持对敏感信息的管控。当一家粘合剂制造商和一家聚合物专家合作研发用于木结构的可持续粘合剂时，双方都会贡献各自的专业知识：聚合物专家提供基于生物基原料的聚氨酯基材料，而粘合剂制造商则利用这些材料来研发高性能粘合剂解决方案。然而，各自的制造工艺和化学配方都是高度敏感的商业机密。托管人工智能平台使得基于这些数据的人工智能模型的训练和使用成为可能，而无需合作伙伴之间交换原始数据。
当今实践的另一个关键方面是实施速度。传统的人工智能项目通常需要12到18个月才能达到生产就绪状态，而托管人工智能平台则能够在数周甚至数天内完成部署。这种时间节省对于财团而言意义重大，因为延误可能迅速导致成本上升和合同违约金。对于大型项目，例如一家大型能源技术公司在沙特阿拉伯实施的价值16亿美元的发电厂合同（其中包含一份为期25年的维护协议），即使人工智能辅助的预测性维护带来的效率提升很小，也能节省数百万美元。
实际应用也体现在具体的客户成功案例中。一家全球房地产服务提供商报告称，与平台提供商的合作显著提高了其获取有意义洞察和交付客户成果的能力。另一位客户实现了销售提案流程的完全自动化，将处理时间从24小时缩短至仅需数秒。这种效率提升对于工业联盟也至关重要，因为快速的提案准备和精确的成本计算对于获得竞争优势至关重要。
实地测试的创新：来自工业联盟项目的两个案例研究
为了说明托管人工智能平台对于大型工业项目的实际意义，值得详细研究具体的用例，这些用例说明了联盟结构中的具体挑战和解决方法。
第一个应用案例是绿色制氢领域，一家质子交换膜（PEM）电解技术供应商与一家国际工业装置服务提供商达成战略合作伙伴关系，共同在欧洲开发高效的大型项目。此次合作专注于大型电解项目，并结合两家公司互补的能力：一家是领先的质子交换膜（PEM）电解技术供应商，另一家是国际工业装置服务提供商。
此类项目的挑战在于核心电解领域（通常由原始设备制造商 (OEM) 负责）与工厂相关要素（客户通常委托 EPC/EPCM 供应商或工厂集成商负责）之间的接口复杂性。合作伙伴认识到，清晰定义的接口和精心设计的标准化工厂概念能为所有参与方带来显著的附加值。因此，双方合作的核心在于共同开发绿色氢能项目概念，并协调双方的技术和商业接口。
在这种情况下，托管人工智能平台可以发挥多项关键作用。首先，它可以通过从历史项目数据中提取模式并提出最佳配置建议，显著加快标准化工厂设计的开发速度。其次，它可以充当智能中间件，实时转换和交换数据，从而实现两个合作伙伴系统之间技术集成的自动化。第三，它可以在规划和执行阶段持续监控项目参数，并在潜在问题导致代价高昂的工期延误之前及早发出警报。
该平台尤其重要的是其能够跨项目聚合知识，且不泄露敏感数据。两家公司正在建立非排他性战略合作伙伴关系，这意味着双方还可以与其他合作伙伴同时合作。托管人工智能平台可以整合不同项目的洞察，并得出通用的最佳实践，而无需在竞争企业之间共享特定项目的细节。这使得整个项目组合能够持续学习和改进，同时又不影响商业敏感性。
切实的效益在规模化发展中也显而易见。两家公司都坚信，绿色氢能将在能源市场转型中发挥核心作用，相关利益相关方之间的合作方式将是推动氢能经济发展的关键。鉴于未来几年乃至几十年全球对绿色氢能的需求预计将大幅增长，合作伙伴看到了开拓这一市场的巨大商机。凭借互补的技能，他们可以为这一转型做出重要贡献。托管式人工智能平台将显著促进这一规模化发展，使成熟的项目模式可复制，并大幅缩短新项目的交付周期。
第二个用例来自汽车行业，与上述软件计划有关。欧洲汽车行业的11家领先公司（包括汽车制造商和主要供应商）正在共同推动一项开源计划。该计划的目标是基于开放、可认证的软件堆栈开发无差异化的汽车软件，以加速向软件定义汽车的转型。
挑战显而易见：每家制造商都拥有数十年来开发的高度复杂的IT系统和生产基础设施。同时，这些公司在市场上竞争激烈，必须保持各自的差异化优势。因此，软件联盟特意专注于驾驶员或乘客无法直接感知的组件，例如车辆组件的身份验证、组件之间的通信，以及与云服务、用户界面和更高级别操作系统的通信。制造商专属的用户界面和信息娱乐系统将继续内部开发，并保持彼此完全可区分。
通过此次合作，两家公司希望降低软件开发成本，同时缩短新车型的交付时间，以保持在全球市场的竞争力。该模块化平台旨在支持自动驾驶，并将于2026年向其他行业参与者开放。预计将节省数亿美元的开发成本，首款搭载该技术的量产车型计划于2030年上市。
在这种复杂的场景中，托管式人工智能平台可以作为通用的技术基础，实现多项关键功能。首先，它可以充当中央编排层，协调来自不同合作伙伴的不同软件组件的集成，而无需他们披露其专有代码。该平台将作为智能中间件运行，标准化接口并确保兼容性，同时每个合作伙伴都保留各自的开发工具和流程。
其次，该平台可以实现高级测试自动化。确保与11家不同公司开发的软件堆栈的兼容性和可靠性是一项巨大的挑战。AI代理可以持续执行自动化测试，识别潜在的不兼容性，甚至在问题进入生产系统之前生成建议的解决方案。这对于与自动驾驶相关的安全关键部件尤其有价值。
第三，该平台可以实现所有合作伙伴公司的知识聚合。如果一个合作伙伴找到了某个技术问题的具体解决方案，人工智能可以将其抽象化，并提供给其他合作伙伴，而无需披露该合作伙伴的具体实施细节。这将促进集体学习，同时保持竞争优势——众所周知，这种平衡在联盟中很难实现。
第四，基于绩效的托管AI平台定价模式可以降低联盟合作伙伴的财务风险。企业无需在AI基础设施上进行大量的前期投资，只需为可验证的成果付费，例如缩短开发时间、提高代码质量或加快测试周期。这对于目前因电气化和软件转型而面临巨大财务挑战的行业来说尤其具有吸引力。
这两个用例都体现了一个共同的模式：联盟中的大型工业项目需要在协作与竞争、标准化与差异化、速度与勤勉之间取得平衡。托管人工智能平台提供了技术基础设施来协调这些相互冲突的需求。它们能够快速创新而不会失去控制，共享资源使用而不会泄露商业机密，集体学习而不会削弱竞争优势。
硬币的另一面：托管人工智能实施中的风险和争议
一个关键问题关乎数据质量和治理。托管人工智能平台承诺能够处理非结构化和异构数据源。然而，基本原则仍然适用：糟糕的数据会导致糟糕的人工智能结果。一项研究表明，42% 的企业领导者担心他们没有足够的专有数据来有效地训练或调整人工智能模型。在联盟中，数据碎片化加剧了这个问题：相关信息分布在不同的合作伙伴之间，以不同的格式存储，并且通常无法被共享的人工智能模型访问。
数据孤岛进一步加剧了这一挑战。在企业联盟中，不仅各个组织内部存在技术孤岛，合作伙伴之间也存在法律和商业壁垒。即使托管的人工智能平台在技术上能够整合不同的数据源，保密协议和竞争担忧也常常会阻碍必要的数据共享。这削弱了人工智能的核心优势：从海量、多样化数据集中学习的能力。
第二个问题领域涉及人工智能决策的透明度和可解释性。许多人工智能模型如同黑匣子，其决策过程难以理解。这一点在能源或国防技术等受监管行业尤为重要，因为这些行业的决策必须合理且可审计。当联盟项目中的人工智能代理做出关键决策时——例如调整化工厂的生产参数或调整发电厂的能量流——所有合作伙伴都必须理解并能够理解做出该决策的原因。
《欧洲人工智能法案》将于2025年8月逐步生效，该法案将显著收紧这些要求。高风险人工智能系统必须遵守严格的文档记录和透明度义务。托管人工智能平台必须确保其系统满足这些要求——当人工智能跨越公司边界运营并做出影响多个独立法律实体的决策时，这将是一项复杂的任务。
第三个风险涉及安全和网络攻击面。人工智能系统显著扩大了企业的攻击面。对抗性输入可以操纵人工智能模型，导致错误或有害的决策。在关键基础设施受到控制的工业联盟中，此类攻击可能造成灾难性的后果。氢电解项目中受损的人工智能系统可能会绕过安全机制，导致危险的运行状况。
人工智能代理的自主性加剧了这一挑战。当代理被授权独立执行操作（例如金融交易、系统修改或运营调整）时，在人类监督介入之前，被操纵或错误的决策可能会造成深远的影响。托管人工智能平台必须实施强有力的防护措施，限制其自主性，并确保关键决策需要经过人类批准。
第四个问题涉及组织惰性和接受度。即使是技术先进的人工智能解决方案，也常常会因为缺乏用户采用和组织阻力而失败。在联盟中，这一挑战更加严峻，因为不仅需要说服单个公司，还需要说服协调一致的合作伙伴网络。如果联盟中的某个合作伙伴拒绝该人工智能解决方案或未能有效利用，就可能影响整个项目。
组织之间的文化差异加剧了这个问题。一家以工程师为主导决策流程的德国机械工程公司，其文化与一家敏捷的科技初创公司或一家官僚主义结构的能源供应商有着根本的不同。托管人工智能平台必须适应这些不同的环境——这一挑战往往被低估。
第五个风险涉及算法偏见和公平性。人工智能模型可能会继承并延续其训练数据中的偏见和扭曲。在工业应用中，这可能导致系统性次优决策。例如，如果一个用于劳动力规划的人工智能系统正在某个联盟项目中进行训练，而历史数据显示某些群体的代表性不足，那么人工智能可能会延续并放大这种偏见。
最后，还有一个根本问题：成本透明度和投资回报率。虽然托管人工智能平台宣传基于成功的定价模型，但如何准确衡量成功以及由谁来控制这一衡量标准，往往仍不明确。在联盟中，成本通常根据复杂的公式进行分配，因此将人工智能产生的收益分配给各个合作伙伴可能会引发争议。如果人工智能优化将联合流程的效率提高了15%，那么这项收益将如何在技术供应商、工厂集成商和运营商之间分配？
这些挑战并不意味着托管人工智能平台不适合工业联盟。然而，它们确实凸显了谨慎的尽职调查、强有力的合同保障措施和切合实际的预期的必要性。成功的实施不仅需要卓越的技术，还需要深思熟虑的治理结构、明确的责任划分和持续的监控。
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托管人工智能生态系统的未来发展
智力视野
托管人工智能生态系统的未来发展——图片来源：Xpert.Digital
托管人工智能平台的开发才刚刚开始。一些趋同的趋势表明，未来几年生态系统将发生根本性变化，这将对产业联盟和大型项目产生重大影响。
最突出的趋势是 Agentic AI 的兴起——自主的数字工作者能够在极少的人工干预下执行复杂任务。一家领先的市场研究公司预测，到 2026 年，超过 30% 的新应用将包含内置的自主代理。这些代理能够设定目标、做出决策、检索知识并基本独立地完成任务。对于工业联盟而言，这可能意味着代理可以经常跨越组织边界运作——例如，一个代理可以通过自主地与多个合作伙伴的系统交互来优化合资企业的供应链。
一家全球咨询公司已在各部门部署了50多个AI代理，预计到今年年底将运营超过100个代理。一家AI代理提供商为其代理提供基于业绩的定价，并表示：“只有交付真正的成果，我们才会获得报酬。” 这种模式有望成为托管AI平台的标准，并进一步降低工业联盟的财务风险。
第二个重要趋势是人工智能系统情商的不断提升。对话式人工智能集成了情商，能够更好地理解和响应人类情感，从而提升用户体验。对于工业应用而言，这意味着人工智能系统不仅能提出技术优化建议，还能考虑对成功实施至关重要的组织和人为因素。人工智能代理可以检测到联盟团队内部对拟议流程变更日益增长的抵制，并提出破坏性较小的替代方案。
第三个重要趋势是数据主权和以隐私为中心的人工智能。随着企业对生成式人工智能的投入不断增加，人们对数据隐私风险的认识以及保护个人和客户信息的需求也日益增强。这将导致人们更加关注以隐私为中心的人工智能模型，这种模型的数据处理在本地或直接在用户设备上进行。一家大型科技和硬件公司通过优先考虑数据隐私来脱颖而出，其他人工智能硬件制造商和开发商很可能在2026年效仿。
这对于工业联盟尤其重要。能够基于联合数据训练人工智能模型——即模型与数据交互，而不是数据与模型交互——可以解决合作伙伴之间数据共享的根本挑战。人工智能模型可以从化学公司、工厂制造商和其他合作伙伴的数据中学习，而这些公司无需披露其原始数据。
第四个趋势涉及用于分析和模拟的合成数据。除了生成文本和图像之外，生成式人工智能正越来越多地被用于生成理解现实世界、模拟各种系统以及训练其他算法所需的基本数据。这使得银行能够在不损害真实客户数据的情况下模拟欺诈方案，并允许医疗保健提供者在不损害患者隐私的情况下模拟治疗和试验。
在工业联盟中，合成数据生成可以彻底改变新流程的开发和测试。合作伙伴可以联合使用反映其真实系统属性的合成数据来训练人工智能模型，而无需泄露敏感的运营信息。这将在保护商业敏感性的同时促进协作创新。
第五个趋势是AIaaS市场的持续整合和标准化。全球AI即服务市场预计将从2024年的160.8亿美元增长到2030年的1050.4亿美元，复合年增长率为36.1%。一家市场研究公司预测，该市场规模将从2025年的202.6亿美元增长到2030年的912亿美元，复合年增长率为35.1%。
大规模的市场扩张可能会导致整合加剧，一些平台将占据主导地位，而另一些平台则会退出市场。对于行业联盟而言，这意味着需要谨慎选择供应商，不仅要考虑当前的能力，还要考虑长期的可行性。同时，日益成熟和标准化的进程将促进集成，并可能降低平台之间的切换成本。
第六个关键趋势是行业专业化。金融服务、保险、医疗保健和制造业等受监管行业正在引领人工智能的应用。这些行业拥有强大的治理和数据保护基础，使得向人工智能的跨越成为一项规模虽小但影响深远的投资。托管人工智能平台将越来越多地为特定行业开发专门的解决方案，这体现了对各自工作流程、挑战和监管环境的深刻理解。
对于工业联盟而言，这可能意味着创建专门针对多合作伙伴项目需求的平台——具有综合治理机制、数据保护框架和考虑到联盟结构复杂性的计费模型。
第七个趋势涉及与5G和物联网等新兴技术的融合。未来的机遇在于开发更具定制化的人工智能解决方案、改进数据保护，以及与物联网和5G等新兴技术的融合。对于需要实时协调数千个传感器和执行器的大型工业项目而言，这种融合可能带来变革。人工智能代理可以直接与边缘设备通信，做出毫秒级的决策，并不断从生成的数据流中学习。
最后，第八个趋势表明软件商业模式正在发生根本性转变。人工智能的整合可以开启新的收入模式——例如基于使用量和基于成功率的定价——这些模式提供了更大的灵活性，并与客户获得的价值更加紧密地契合。一家企业工作流云平台提供商已经实施了基于使用量和基于成功率的定价模式，允许客户按自动化事件解决率或人工智能驱动的工作流付费，同时将定价与缩短的工单解决时间和降低的人工成本挂钩。
对于工业联盟而言，此类模式可以显著简化成本分配。合作伙伴无需就投资和风险分担达成复杂的前期协议，只需根据实际实现的效益付费——例如节省的工时、降低的能源成本或提高的生产率。这不仅可以降低财务风险，还能更好地协调激励机制：所有合作伙伴都将直接受益于成功的人工智能实施。
这些融合趋势预示着未来托管人工智能平台将成为产业协作不可或缺的编排层。它们不仅提供技术基础设施，还将充当合作伙伴之间的智能中介，平衡合作与竞争，在不泄露机密的情况下聚合知识，并实现跨项目边界的持续学习。那些能够及早预见这一发展趋势并投资建设相关能力的联盟将享有显著的竞争优势。
系统分类：托管人工智能对工业合作意味着什么
对托管人工智能平台的分析揭示了大型工业项目设计和实施方式发生了根本性的范式转变。关键发现可以从多个维度进行系统化。
首先，这些平台实现了前所未有的人工智能集成速度。传统的实施需要12到18个月，错误率高达85%，而基于蓝图的方法能够在几天或几周内提供可用于生产的解决方案。这对于工业联盟来说具有变革意义，因为延误会直接导致成本增加和合同违约金。这家能源技术集团在沙特阿拉伯的项目规模达16亿美元，工期为25年，充分表明即使是微小的效率提升也能产生巨大的财务影响。
其次，托管人工智能平台解决了多合作伙伴项目中数据主权的根本困境。零信任架构以及本地或私有云部署选项，使企业能够在不泄露敏感数据的情况下使用人工智能。这在化学公司与工厂制造商合作开发催化剂等场景中尤为重要，因为每个合作伙伴都必须保护高度敏感的商业机密，同时又需要紧密的技术集成。
第三，这些平台使高级人工智能功能的获取更加民主化。以前，只有拥有庞大数据科学团队和充足预算的公司才能有效利用人工智能，而如今，托管式方法也使中型企业和专业供应商能够访问企业级人工智能。在联盟中，大型总承包商通常会与众多小型分包商合作，这可以平衡技术不平衡，并实现整个供应链的真正数字化集成。
第四，基于成功的定价模型改变了人工智能投资的风险结构。企业不再需要承担高额的前期投资，而只需为可证明的商业成功付费。在当前的经济环境下，这一点尤其具有吸引力，因为工业企业面临利润压力，投资决策越来越受投资回报率的驱动。汽车制造商软件联盟明确致力于降低开发成本——基于成功模型的托管人工智能平台将支持这一目标。
第五，与 LLM 无关的架构能够确保面向未来，这在快速发展的市场中至关重要。公司不受特定模型或供应商的束缚，能够灵活应对技术突破。这可以避免那些依赖过时技术、随后不得不进行昂贵迁移的组织遭遇同样的命运。
第六，这些平台解决了联盟内人工智能治理的组织挑战。通过集成审计跟踪、透明机制和合规功能，多合作伙伴项目可以满足日益严格的监管要求，例如《欧盟人工智能法案》，而无需每个合作伙伴各自建立治理结构。
然而，忽视已发现的风险和挑战是幼稚的。供应商锁定风险、数据保护和安全问题、透明度和可解释性问题以及组织采用方面的挑战依然存在，需要认真应对。成功的实施不仅需要卓越的技术，还需要深思熟虑的合同协议、健全的治理结构、持续的监控以及所有联盟合作伙伴对组织变革的承诺。
最终的评估必须细致入微。托管人工智能平台并非万能药，无法自动解决所有工业人工智能集成挑战。然而，它们代表着比传统方法更显著的进步，并解决了许多导致人工智能项目高失败率的结构性问题。对于工业联盟和大型项目而言，它们在“自行开发”和完全依赖通用云服务这两个极端之间，提供了一个务实的中间地带。
这些平台的战略重要性在未来几年可能会持续增长。到2030年，市场规模将从160亿美元增长到1000亿美元以上，代理人工智能的日益复杂化以及持续的标准化进程，都表明生态系统正在走向成熟。那些在这些平台上积累早期经验并构建相应能力的公司，将占据有利地位，引领下一波工业创新浪潮。
对于德国工业企业（传统上在机械工程、化工和汽车制造等领域处于领先地位）而言，托管人工智能平台可能是在日益数字化的世界中保持全球竞争力的关键。大型化工企业、汽车制造商和能源供应商与其合作伙伴的案例表明，这些公司已在积极致力于协作创新的未来。托管人工智能平台可以而且应该成为这一未来不可或缺的一部分——它并非取代人类的专业知识和企业家判断力，而是一个强大的倍增器，从根本上提升协作创新的速度、精度和可扩展性。
