13、AIoT 技术与组织管理：从基础到实践

AIoT 技术与组织管理：从基础到实践

在当今数字化时代，AIoT（人工智能物联网）正逐渐成为推动各行业发展的关键力量。AIoT 不仅融合了人工智能和物联网的优势，还为企业带来了前所未有的机遇和挑战。本文将深入探讨 AIoT 在组织管理、技术执行、开发生命周期、管道概念以及 AI 实施等方面的重要内容。

1. AIoT 组织管理

数字设备运营商的组织架构通常与数字原始设备制造商（OEM）有很大不同。数字设备运营商更侧重于将解决方案与现有资产和业务流程集成，而非单纯的开发工作。以下是其组织管理的几个关键方面：
- 解决方案提供 ：这部分组织架构很大程度上取决于“自制还是外购”的决策。许多情况下，AIoT 解决方案会从外部采购（或来自公司内部的专用 IT 部门），此时所需的组织架构相对精简，主要关注需求和供应商管理。若决定自主开发解决方案，则情况会有所不同。例如，博世底盘系统控制（CC）案例中，成立了一个专门的团队来构建用于制造优化的 AIoT 解决方案。该中央团队支持不同博世 CC 工厂的制造专家，由 AI 和分析专家与各地的制造专家合作，提供定制化的 AIoT 解决方案。
- 解决方案改造 ：当需要为现有资产部署新硬件（如传感器套件）时，解决方案改造就成为一个重大问题，需要合适的组织架构支持。以铁路运营商为例，若要在全国不同火车站的数千部自动扶梯上推广自动扶梯监控解决方案，就必须建立一个专门的推广/改造组织。根据资产的复杂性、运营使用方式和推广规模，这个组织可能相当庞大。关键问题包括：推广/解决方案改造组织需要存在多长时间，以及如何应对初始推广期间的高峰负荷。
- 解决方案利用