老牌解决方案厂商稳中求胜，让AI丝滑“内嵌”
与“小步快跑”的清醒异构不同，全球最大企业应用软件厂商SAP选择了另一条AI赋能产业的路径——商业AI，将AI嵌入企业解决方案。
5月10日举行的SAP中国峰会上，SAP全球执行副总裁、大中华区总裁黄陈宏详细阐释了一个愿景——“成为全球第一的企业应用和商业AI公司”，这是自去年推出商业AI之后，SAP首次明确的新未来。
对于服务全球94%五百强企业的老牌IT厂商而言，当AI浪潮席卷而来时，将这种新能力与企业已有的业务流程、运营管理深度融合，在企业已有的系统内释放AI的能力，是SAP自然而然的选择。
全球已有25000个AI客户
目前，SAP在全球有25000个客户已经进入AI场景。
以全球知名的半导体厂商AMD为例，商业AI将其订单交付查询的效率提升了十倍。当订单出现延迟时，以往要倒查14个环节，才能真正找到不能准时交付的原因，至少需要20分钟，如今通过AI打通各个环节，不到1分钟就能完成整个过程。对于有着海量物流和分发任务的制造业企业而言，AI提升了整个供应链的效率。
“再强调一遍，我们不做大模型。”黄陈宏告诉记者，通过BTP业务技术云平台，SAP搭建了AI的Foundation（基础），大模型可以在这一层做适配、训练、协同，“我们对所有AI合作伙伴完全开放，形成一个AI生态底座。”
在此之上，SAP在所有业务流程当中都加入AI功能，从云端ERP到供应链管理、人力资源管理、支持管理、商业网络、客户关系管理、业务平台，都有AI嵌入式功能，并通过商业AI的“智能副驾”Joule打通所有业务，统一调度。从客户层面来看，Joule已经丝滑内嵌入原有的核心业务流程，出现在企业数字化管理的各个环节中，只需对Joule提出需求，便会由系统自动给出结果，真正有效实现业务价值。
一家美国吉他厂商已经是Joule的忠实“粉丝”。在SAP展示的案例视频中，当这家吉他公司准备进军瑞士市场时，老板可以直接询问Joule关于该市场的平均收入和消费洞察情况，并由系统自动推荐最适合的产品类型，进而挑选适合的供应商。等到了实际开店环节，只要对Joule说，“帮我雇佣一个吉他店铺经理”，就能在列表上自动完成符合这一岗位员工的筛选……通过简单的自然语言描述，一个智能副驾打通了六个场景，贯穿了所有SAP业务流程，对于以稳健为主的大型企业而言，这种内嵌式AI显然是变动最小的“人工智能+”。
拥抱AI要打破数据孤岛
不过，目前已落地SAP商业AI的客户都是国外企业，中国暂时还没有企业正式应用。
“一家企业想让AI真正成为驱动引擎是有门槛的，第一，要有完备的数字化核心体系；第二，要能打通所有数据孤岛，将一个企业的所有数据用起来；三是上云。”黄陈宏坦承，中国企业普遍在第二个环节有“短板”。
数据、算力、算法被公认为是影响大模型能力的三大要素，而经过1年半的极速狂奔，数据的重要性在三者间越来越凸显，尤其是当大模型进入产业化周期，在满足企业对于“幻觉率”的低容忍度时，真实数据比算力更加有效。
困扰于很多互联网大厂的数据难题，反而是SAP的最大优势。目前，全球有27000家客户授权SAP用自己的数据进行AI训练，由于这些数据是真实、实时、准确的业务数据，其微调之后的行业大模型或企业大模型具备了更加专业的洞察和智能，同时作为一家欧洲企业，SAP对用于AI大模型训练的数据安全性和私密性治理，执行最高标准。
不过，黄陈宏认为中国第一家落地商业AI的制造业企业已“呼之欲出”，“它是全球最大的制造业公司之一，我们从去年开始已经在一起全面打造AI能力，帮助企业找到正确策略，降本增效，先做企业的AI智慧大脑，再做智慧工厂，最后AI Everything。”
《向AI而行，共筑新质生产力——行业大模型调研报告》中指出，大模型处理特定领域问题或任务的准确性与效率、大模型处理训练数据集之外新样本的能力和大模型训练和应用的投入产出比，很难同时得兼。
如何解开这个“不可能三角”，是一个需要CEO引导的企业战略级工程。
记者观察加速AI引擎背后的“减碳数学题”
通过AI实现制造业的可持续发展，并不是一个可直观的结果。但当生产效率与员工技能传承的效率都被AI提升后，制造业的可持续发展路径被暗中激发出来。
事实上，“减碳”并不仅仅是减少因产品而产生的碳，更多是通过多维度措施，降低整体的资源消耗。
联合国可持续发展目标(SDGs)中，SDG 9（产业、创新和基础设施）、SDG 8（体面工作和经济增长）以及SDG 12（负责任消费和生产）都能够通过AI赋能，共同指向一个更加高效、包容和环境友好的制造业未来。
比如，AI助理通过快速学习和模拟熟练工人的经验，可以减少了新员工培训周期，间接降低了因长时间培训产生的资源消耗，包括能源、材料和人力成本；或者，面对劳动力老龄化和技能传承难题，AI助理可以确保关键技能和经验不随人员流动而流失，保障了产业知识的连续性和创新能力，为制造业的长期发展和人力资源的可持续管理打下基础；再或者，通过供应链的管理，加速了物料全球周转的周期，也能间接减少你的“碳成本”。
国际电信联盟表示，在过去艰难的一年里，人工智能等颠覆式的数字化解决方案带来一线希望，为联合国可持续发展目标（SDG）的进展提速70%。
