近年来，通过各种人工智能/机器学习（ML）平台、框架和工具箱，在资本密集型行业中，对人工智能技术的民主化使用进行了大量投资。IoT Analyt20ics发布的《人工智能市场报告2020-2025》估计，到2025年，全球工业人工智能市场规模将达到725亿美元。普华永道（PwC）估计，到202130年，这项技术对中东地区的潜在经济影响将达到3200亿美元，该公司将制造业、金融、教育、公共服务和制药行业列为该地区人工智能的最大发展机会。

专注于年将业务成果

尽管基于AI的用例的启用已在加速，但这并不一定转化为可观的商业价值，尤其是在工业领域。根据埃森哲的《人工智能：按比例构建》研究，近69％的工业组利用织高管承认他们知道如何试行计划，但他们难以在整个企业范围内扩展其工业人工智能战略。

到2021年，我们将看到工业组织转向以业务为先的思维模式，更加强人工调将人工智能技术应用于特定领域的工业挑战，并将重点放在业务成果上。虽然探索和识别工业人工智能支持的用例可能很有趣，但任何组织策略的出发点从来都不是智能技术。它将从确定业务问题、公司目标和战略目标开始。

专注于自动化

劳动力的转移以及随之而来的专业知识的流失，推动了在整个流程行业实现知识共享自动化的需提高求。这产生了对更多智能应用程序的更大需求-但具有讽刺意味的是，缺乏内部数据科学技能是采用AI的最大障碍之一。

在新的一年中，将会有更多的工业组织通工业过部署针对性的嵌入式工业AI应用程序来增加投资，以降低AI采用的障碍，这些应用程序将数据科学和AI与专用软件和领域专业知识相结合。这将是克服技能生产不足的关键，并且将大大减少对数据科学家的依赖，因为数据科学家实际上是短缺的。这些嵌入式AI应用程序将使用户能够在整个工业资产生命周期中以更高的准确性20，质量，可靠性和可持续性来高效，成功地执行其特定领域的操作。

专注于资产优化

为了在当今瞬息万变的市场中壮成长，公司必须同时跨利润，经济，可持续性21等业务目标优化其资产和流程。通过在2021年采用工业AI，无需数据科学专家就可以实施下一代资产优化解决方案，这意味着工业组织可以为运营中的安全性和生产力年将达到新的水平打开大门。

在整个工厂中，随着时间的流逝，将创建半自主和自治过程，因为实时数据将被收集，汇总，调节并送入智能丰富的应用程序中，以评估方案，获利用取见识并推动持续的运营改进。此外，由AI和机器学习提供支持的认知指导系统将使人员跨关键操作授权，扩展其能力，以便他们可以更快，更准确地做出决策。综上所人工述，到2021年，生产力提升将是工业AI在资本密集型流程工业中的最大收益。