這是一個非常好的問題，作為一名科技從業者，我來回答一下。

隨著當前大型科技公司紛紛開放自身的人工智慧平臺，基於人工智慧平臺的智慧化應用將逐漸開始落地，在這個過程中，企業也要進行人才結構調整，以適應人工智慧時代對於企業的新要求。

企業的生產場景是決定企業是否需要設立人工智慧技術崗位的首要因素，如果當前企業已經部署了一定的智慧體，此時設立人工智慧相關的技術崗位還是有必要的，一方面能夠更加合理地管理這些智慧體，同時也可以基於這些智慧體進行更大的價值挖掘。由於當前智慧體對於應用場景的要求比較高，所以要想讓智慧體順利應用，人工智慧相關崗位會起到比較重要的作用。

第一：制定企業智慧化發展規劃。企業的智慧化發展規劃是比較重要的，在制定智慧化發展規劃時，一方面要考慮到企業的發展現狀，同時還需要有一定的前瞻性。智慧化規劃是一盤“大棋”，需要考慮的內容和環節還是非常多的。

第二：逐步落地一些智慧化產品。企業在實現智慧化戰略的過程中，要逐漸落地一些智慧化產品，這個過程也會為企業的智慧化發展積累經驗。

第三：進行智慧化知識普及。中心企業進行智慧化改造，一定要考慮到已有員工的知識結構升級問題，而智慧化崗位的從業者，應該承擔起這責任。智慧化知識普及需要一個過程，不進要進行理論知識的普及，還要重視實踐知識的普及。

我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

黃金時期的《南方週末》有一句slogan，叫“在這裡，讀懂中國”。

這就好像很多人會認為紐約就是美國，讀懂紐約就明白了美國。其實你沿著66號公路走一圈，那才是美國。

這個思維有意義嗎？有意義。當你明白真正的中國存在於三四線，甚至四五線城市的時候，你會更加清晰的感知到商業的機會到底在哪。

拿連鎖酒店來說。如家、七天已經在很多三線城市停止了，只保留一家靠近交通樞紐的門店。並且認為沒有向下擴充套件的必要。事實呢？另一些比傳統超低端酒店高一點，價格比如家、七天價格低一點的三四線連鎖酒店品牌，開一家滿一家，利潤回報令人意外。你原本以為已經結束的酒店市場擴張，在三四線城市，以到縣、到鎮的顆粒度在繼續，只不過玩家完全變了。

誰說到了縣裡，到了鎮裡，人就天然的不需要，或者“不配”——擁有連鎖酒店的標準服務？成本不成立，渠道不成立，資源不成立，不代表需求不成立。你不去解決需求，就會被取代，即使你有十萬個理由。

所以接下來，讓我們來看到這樣一個基本事實。

中小企業創造的最終產品和服務價值相當於GDP總量的60%，完成了65%的發明專利和80%以上的新產品開發，提供了80%以上的城鎮就業崗位。

主戰場在哪，一目瞭然。

這些大部分位於三四線城市的小企業，沒有企業運營的管理需求，以及隨之發展的能源資料管理需求嗎？

如果漠視他們的存在，就是主動放棄未來。

未來在哪？從用能的角度切入去看，很多人會認為這些企業沒有價值：太小。不值得投入重資源，而且小企業天然有風險。這個思維鏈條沒問題。只是如果你換一個腦回路，從企業運營角度去考慮，讓能源資料變成檢查生產線、檢查企業運營狀況的抓手，這就是小企業想要而沒人願意給的服務。

中國的小企業先天缺乏管理實踐科學的訓練，但他們又渴望獲得這項能力——你從機場成功學久盛不衰的現象就能看出來。只不過我依然還要強調一句話：管理的第一步是測量，測量需要資料，能源資料正是最忠實的使者。

所以完全可以理解為能源資料是管理的抓手，沒有抓手就無法入手，一切管理行為就容易成為顱內高潮式的自我想象。你也完全可以將能源資料管理理解為這個時代的ERP系統——現在已經很少有企業不知道ERP系統，而且只要是一個上規模的企業都會擁有自己的ERP系統。

同時，從管理實踐科學的角度來觀察，在這個新的時代，管理學也將隨之出現一個新的重要分支：就像曼哈頓計劃催生“專案管理”，中國“兩彈一星”催生系統工程論中國學派一樣，能源資料管理是這個時代的新生產物。我更傾向將其視為管理學、能源科學、資訊自動化的交叉分支。

既然是管理學，往上追溯就會發現很多相通的原型。張迪在最新上線的論文《精益能效管理——能源資料價值的深度挖掘》中，將精益能效管理（ Total Energy Management,TEM）總結為是在全面質量管理（ TQM）、全員裝置保全（ T P M）和精益六西格瑪等國際先進管理方法基礎上所發展起來的，將能源作為一種重要生產要素，將精益管理方法與能源管理實際相結合，並以能源價值（單位能源產出/利潤）為度量的管理方法。

全面質量管理來自於美中國人費根堡姆。全員裝置保全在日本Nippondenso公司首次落地。精益六西格瑪來自於摩托羅拉。然後這些方法遷躍到能源資料管理上依然適用。

●根據能源資料的反饋，他將能源相關損失分為：浪費（對應精益改善）、波動性（對應六西格瑪改善）和不靈活性（對應約束理論）等三類，據此開發相應改進方法。

●根據能源資料的反饋，與精益改善現場七大浪費相對應，也可將現場的各種能源浪費分為過量生產、等待、輸送、過度加工、庫存、返工和移動七大類。

如果有和傳統的管理有什麼不同，那就是資料的實時傳輸會加快PDCA迴圈的速度，人工智慧分析的引入，會讓生產線的動態調整和管理更加理性。

是的，人工智慧分析一定要引入。也許有人會有疑問，其實很多中小企業自己都會有這樣的疑問：我需要人工智慧嗎？

那我換一個提問方式：誰告訴小企業，小企業天生就不配使用人工智慧？

任何技術的進步如果沒有最大限度的改變最廣泛的企業和個人，而只是服務於昂貴的、封閉的的幾個所謂的大專案，那這項技術沒有生命力。

莫欺少年窮。終須有日龍穿鳳。

在網際網路時代，資料量爆炸式增長，沒有人工智慧的話，想獲得有用的知識，如同大海撈針。如果想發展必須涉足人工智慧領域，這個與企業是否設定崗位的關係不是很大，市場上會有大把的企業提供此類的服務，我們採購即可。就像我們想吃豬肉，沒必要養豬一樣。

國家已經將人工智慧作為新基建提出，並投資建設，可見在不遠進來Ai將無處不在。無論公司大小都會用到這些新技術。