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李学：AI、5G等新技术赋能，道阻且长
来源：ENI经济和信息化网 作者：李学
2020-12-09 17:59:00
5G相对4G而言，性能方面具有质的提升，但5G在制造工厂内部，应用还比较有限，目前很多工厂内部还是基于局域网的通讯网络架构，5G在网络性能提升方面，相比局域网，技术优势无法体现。
随着人工智能、5G，大数据等新技术的快速推进，在汽车业已经产生了诸多的应用场景。但在李学看来，有些场景并非真正意义上的人工智能，这其中有一些是出于技术及应用成熟度的局限，也有一些因为业务本身还不未能对数据形成认知，还为能达到通过人工智能对数据进行训练和学习，并产生对业务进行指导价值的知识。
在人工智能应用方面，智能驾驶工程可以说是车企比较典型的应用场景。在生产制造领域，人工智能的应用场景目前还比较有限，目前在很多制造工厂内部，较为成熟的应用场景是机器视觉引导和质量检测，像基于深度数据学习和模型训练的预测性维护、基于大数据分析的工艺过程质量预防还在试点和探索阶段。
在大数据应用方面，车企在研发、生产、营销方面都有很多可以落地的场景。比如，以多年积累的数据为基础，进行工艺参数优化、物流运输路径优化，并通过建立数据模型进行预测性维护等，但在实际落地方面，依然基于智能驾驶需要采集处理大量、多类别数据的需求比较显性，因此在研发领域大数据的应用最为广泛，整体应用方面大多应该还处于试点的阶段。
此外，5G作为当下的行业热点，5G相对4G而言，性能方面具有质的提升，但5G在制造工厂内部，目前应用还比较有限，目前很多工厂内部还是基于局域网的通讯网络架构，5G在网络性能提升方面，相比局域网，技术优势无法体现。在自动驾驶领域，5G通讯可能会带来显著的效果。
对于新基建加速推起的新技术热潮，李学强调，汽车行业的数字化转型并非是强调新技术导入越多越好，新技术在导入时，一定是为了解决企业的问题和痛点，技术不是目的，不是企业数字化转型追求的目标，在技术多样化发展的当下，企业在数字化转型过程中，一定要保持清醒的头脑，企业应该根据自己的实际需求，理性选择。
数字化转型需要重构企业文化
