印度Cognite喺班加羅爾搞AI：工業界嘅ChatGPT點煉成？

如何Cognite在班加羅爾建立其“工業AI的ChatGPT”

在Guru Ananthanarayanan的領導下，該公司旨在將印度中心打造成擴展其自主AI框架Atlas AI的研發樞紐。

Cognite是一家全球工業AI和數據公司，於3月在班加羅爾擴展其業務，建立新的全球能力中心（GCC）。該公司最早在奧斯陸設立，隨後在德克薩斯州和日本設立辦公室，現在決定將印度作為吸引頂尖AI和機器學習人才的最佳地點。

Cognite專注於為資產密集型行業（如製造業、石油和天然氣以及能源）提供定制的數據和AI解決方案。這些行業運作時需要處理複雜的IT和運營技術（OT）系統，要求能夠無縫訪問各種數據來源。

在去年8月被任命為Cognite印度的董事總經理後，Ananthanarayanan表示，該公司希望將印度中心打造成擴展其自主AI框架Atlas AI的研發樞紐。

“大型工業公司擁有多個IT和OT系統——SAP、Salesforce、ServiceNow、SharePoint文件夾、物聯網傳感器、SCADA（監控控制和數據採集）系統、可編程邏輯控制器等，”Ananthanarayanan告訴AIM。“服務技術人員可能需要訪問10到15個不同的系統以收集相關數據。”

使用Cognite，最終用戶可以簡單地登錄並用自然語言查詢複雜的數據集。這個AI驅動的平台能夠跨系統檢索相關信息，進行分析並提供可行的見解，使工業AI對於製造和能源公司來說如同使用ChatGPT般直觀。

Atlas AI的形狀

Cognite的AI框架圍繞三個核心領域構建——資產性能、預測可靠性和運營效率。AI不僅可以預測故障，還可以提出多種解決策略及其預期影響。此外，它還能實現自主執行，減少手動干預的需求。

“對於像Aker BP、ExxonMobil、Yokogawa和Vedanta這樣的公司，Cognite的AI持續監控傳感器數據，以在故障發生之前預測問題，”Ananthanarayanan表示。“它不僅限於預測，還提供解決方案選項並自主執行，確保運營不間斷。”

Cognite的創新策略中一個重要部分是Atlas AI，這是一個無需編碼的自主AI框架。“通過Atlas AI，商業用戶只需輸入請求，即可生成一個針對特定資產的根本原因分析代理，”Ananthanarayanan進一步提到。“AI在後台處理編碼，生成一個持續監控並提供見解的代理。”

Atlas AI整合了來自OpenAI、Meta和Anthropic的多個大型語言模型，根據問題陳述動態選擇最合適的模型。“這種方法確保企業無需專業的AI專業知識即可利用先進的AI解決方案，”他補充道。

與針對多個行業的通用AI平台不同，Cognite專注於針對資產密集型行業（如製造業、石油和天然氣以及能源）的AI解決方案。

“可以把它想像成一般醫院和神經外科專科中心之間的區別，”Ananthanarayanan解釋道。“我們不是一個萬能的AI平台。我們是工業AI的專家，為製造和能源公司提供針對性的解決方案。”

Cognite的行業特定專業知識使其能夠構建專有知識圖，將不同系統中的數據進行上下文化。“工業數據高度不一致。同一個壓力罐在不同系統中的稱呼可能不同，”他指出。

“我們的算法能夠智能地映射這些不一致，為用戶提供資產的統一視圖，”他進一步說。“這就像是工業AI的ChatGPT。”

為何選擇班加羅爾？人才優勢

Cognite選擇在班加羅爾建立印度GCC的決定源於該市豐富的人才資源和深厚的AI及數據工程專業知識。該公司計劃在2025年底之前招募超過150名工程師，專注於AI/ML、數據科學、軟件工程和工業領域專業知識。

“雖然浦那和海得拉巴也被考慮過，但班加羅爾無與倫比的人才密度使其成為理想選擇，”Ananthanarayanan表示。“對於像OPC UA協議專家這樣的利基角色，即使在全球範圍內也很稀缺，班加羅爾擁有大量的人才庫。”

隨著AI驅動的自動化重塑工作角色，Cognite正在招聘不僅具備專業技能，還能帶來自己的AI代理的工程師。“我們現在招聘的個體不僅僅是編碼者，還能帶來AI驅動的工具以提高他們的效率。”

“我們不僅僅是一個後端開發中心。印度將主導從概念化到實施的端到端產品擁有權，”Ananthanarayanan堅定地表示。

在這篇報導中，Cognite的未來展望和其在工業AI領域的專業化發展不僅展示了其在技術上的創新，也反映了對人才的重視和市場需求的敏銳洞察。隨著AI技術的日益普及，企業如何在競爭中保持優勢，關鍵在於能否有效整合這些新興技術和專業人才的力量。

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