SIEMENS山西省朔州市 西门子驱动、电机代理商——西门子华北总代理

今天，2021世界人工智能大会（WAIC）正式开幕，西门子股份公司董事会主席，总裁兼首席执行官博乐仁（Roland Busch）受邀参加大会开幕式并发表演讲。

博乐仁受邀参加WAIC开幕式并发表演讲。

博乐仁指出，数字化转型是所有市场乃至社会经济实现高质量和韧性发展的必由之路。数字化正在推动产业变革，带来更高的生产力、质量和灵活性，以及可持续发展，人工智能在这一变革中发挥着重要作用。而要在人工智能领域取得成功，需要三个先决条件：具备行业知识与经验；建立信任和网络信息安全保障；开展协作，构建生态。

他同时强调，今天，与各方伙伴的精诚合作比以往任何时候都更加重要。大家要以更开放的心态紧密协作，共同构建一个开放的生态，每一方都能作出贡献，同时亦有所收获。

以下为演讲视频及文字全文。

西门子中国

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尊敬的李强书记：

Dear Party Secretary Li Qiang,

衷心感谢您的邀请！非常荣幸参加2021世界人工智能大会开幕式。

Thank you so much for your invitation! It is a great honor to address the opening plenary of the World Artificial Intelligence Conference 2021.

今天，人类正面临严峻挑战——xinguan疫情的持续蔓延、城市化、人口变化，当然还有气候变化。为了应对这些挑战，我们需要推动经济支柱产业的变革。

Humanity is facing huge challenges – the ongoing pandemic, urbanization, demographic change and of course, climate change. To master these challenges, we need to transform the backbone of our economies.

我非常赞赏中国将创新作为“十四五”规划的核心，并致力于推动数字化转型和可持续发展。其实不仅仅在中国，数字化转型是所有市场乃至社会经济实现高质量和韧性发展的必由之路。

I appreciate very much that China has put innovation and progress front and center in its current Five-Year Plan – and is fully committed to digital transformation and sustainability. But not only in China: The digital transformation is imperative for all markets and societies to achieve high quality growth and resilience.

这背后蕴含着巨大的潜力：

The potential is huge:

因此，数字化正在推动产业变革，带来更高的生产力、质量和灵活性，以及可持续发展。

So, digitalization is transforming our industries to achieve higher productivity, quality, flexibility and sustainability.

人工智能在这一变革中发挥着重要作用。而要在人工智能领域取得成功，我们需要三个先决条件：

And Artificial Intelligence is playing a major role in this transformation. To be successful in AI, we need three prerequisites:

那么，行业知识与经验指的是什么呢？

So, what do I mean with domain know-how?

对工业应用而言，如果只是把数据提供给几位专家，让他们做人工智能分析，这是远远不够的。当然，每一位IT公司的人工智能专家都能发现数据库中可能存在的异常。但只有在对系统有着深入了解的情况下，比如理解电机的工作原理以及电机如何与水泵或阀门联动，才能开发出预测机器或系统宕机的智能算法。

For industrial applications it is not sufficient to just give a lot of data to some experts and let them do the AI analytics. Of course, every AI expert of an IT company would find anomalies in a dataset, if there were any. But only if you know the system, if you know how a motor works or interacts with pumps or valves, then you will be able to come up with an algorithm to predict failure of a machine or a system.