巴斯夫全球供应链与物流专业中心的 Markus Kiffl说：“我们部署自动化并不是为了自动化而部署。人工智能的一大重点是将大数据转化为智能数据。我们通过使用人工智能进行发票验证和其他平凡但重要的任务，直达运营层面。要做到这一点，需要改变人员和行为的思维方式。应用人工智能和其他形式的数字化没有模板。展望未来，我认为人工智能将提供数据库湖之间的链接。”
壳牌墨西哥湾深水团队的 Esme Fantozzi
表示：“能源格局正在迅速变化，人工智能将成为我们跟上变化步伐的关键推动因素。”人工智能不会独自发挥作用。传感器和跟踪技术将成为人工智能的主要数据提供者。他指出：“要实现这一切，我们必须开始将数据视为资产。我们还没有做到这一点。展望未来，我认为人工智能将在预测性维护中发挥关键作用。”
第三次尝试——自动驾驶汽车在行驶
这里的结论是令人惊讶的。
自动驾驶汽车的故事远不止使用人工智能来指挥公路车辆的行驶 越南电子邮件列表 无需人类参与。这是麻省理工学院机械工程系研究副主任约翰·伦纳德博士的观点。伦纳德还是丰田研究院自动驾驶研究副总裁。他指出了影响自动驾驶汽车发展的七个关键问题：
技术
经济的
就业
道德
合法的
安全
环境的
这是一份相当长的清单。而其中隐藏的真相令人震惊。听了 Leonard 45 分钟的演讲后，我清楚地认识到，自动驾驶汽车更有可能在 10 年后而不是 5 年后普及。作为一个写过一些关于这个主题的文章的人，我不得不承认我从未预见到这一点。
第四场座谈会——谈论对话式商务
想想 Alexa、Siri 和 Google Home。麻省理工学院自动识别实验室主任 Brian Subirana 博士解释说，我们不仅处于该技术的早期阶段，而且还处于将其嵌入供应链的早期阶段。
但潜力巨大。Subirana 称对话式商务具有颠覆性。相比之下，他认为从路线优化到实时运营的许多其他进步都只是渐进式的。有关对话式商务发展轨迹的更多详情，请参阅本期 NextGen 对 Subirana 的采访。