通用电气转型的AI卓越中心究竟有多神奇？

技术技能，而业务部门的通才数据科学家可能在深度学习、机器视觉或自然语言处理等细分领域没有足够的专业知识，因而无法充分利用人工智能。此外，允许业务部门做自己的工作导致了大家采用不同的方法来解决同样的问题。

Jeavons说：“非常需要制定通用标准、创建访问数据的通用平台以及设计质量保证流程。”

因此，壳牌公司卓越中心的作用进一步扩大，以招揽更多具备深厚专业技能的人才，并制定标准和政策。

Jeavons表示，如今，壳牌公司使用微软Azure来开展大多数人工智能项目，同时在亚马逊的AWS上开展一些项目。壳牌公司还与D atabricks和C3等数据分析技术公司建立了密切的合作伙伴关系，此外众多合作伙伴还提供更专业的技术能力。Jeavons表示，这有助于壳牌公司加快开发人工智能解决方案的步伐。

对于想要大规模成功部署人工智能技术的组织而言，确立这样一种集中式方法可能是关键。据德勤公司在2020年7月份发布的最新《企业人工智能状况》报告显示，熟练采用人工智能的组织在人工智能技术和供应商选择方面采取集中式方法的可能性要大得多。

德勤咨询公司的负责人Dave Kuder说：“要是没有卓越中心，企业需要在8~10个业务领域进行定制的投资，所有人从不同的方面烦扰IT人员，而且投资效率较低。”他补充道，人工智能卓越中心可帮助企业从简单的项目原型和概念验证进入到大规模部署人工智能。

他说：“过去几年开展的各项工作现在需要加以行业化、强化和实施。人工智能卓越中心发挥着重要作用，它是协调其中一些工作的很好的跳板。”

壳牌的经验表明，开发内部专业知识以及制定通用平台和标准是确立人工智能卓越中心生命周期的第一个阶段。下面不妨看一看人工智能卓越中心如今在如何影响公司企业。

大规模部署人工智能

两年前，QTS数据中心成立了QTS创新实验室，以帮助加快这家数据中心提供商的人工智能进程。

QTS在全球各地运营26个数据中心，负责产品的首席技术官Brent Bensten说：“我们的业务不断发展，但我们在模拟流程方面存在一些低效问题。”

Bensten表示，比如说，工程师过去常巡视QTS的设施，包括面积达数百万平方英尺的数据中心，当面查看所有设备。“举例说，工程师会查看我们的空调面板，记下读数，手写在写字板上，然后回去打勾表明‘一切正常’。企业没有基础的数据点，只表明‘一切正常’。”

（编辑：东莞站长网）

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