- 建立行业领先的主权物理 AI 平台即服务，建立在 Cognizant® 智能脊柱
- 统一Cognizant 在八个核心垂直领域的物理 AI 工程、人工智能和行业能力
Cognizant 推出了业界领先的主权物理 AI 平台即服务，这是一种将自主系统从实验转移到核心企业基础设施的集成功能。该产品以 Cognizant Intelligence Spine 为基础，将不同的物理系统（包括工业传感器、物联网设备、工厂自动化和能源基础设施）连接到一个统一的智能结构中，帮助企业在整个运营过程中扩展物理人工智能。
物理人工智能带来了先进的多模态智能，包括视觉、传感、定位和低功耗即时通信进入企业的运营层，使企业能够以更大的可见性和控制力指导实际行动。在工业化以软件为中心的二十年之后，自主系统现在正在扩展到工厂、仓库、农业、医疗保健和移动出行领域，据 Grand View Research 估计，到 2033 年，服务和实用机器人、自动驾驶车辆和人形系统将迎来近万亿美元的机遇。
“从某些方面来说，这是机器人和物理人工智能的 iPhone 时刻，”Cognizant 首席执行官 Ravi Kumar S 说道。 “先进的视觉传感器、精确定位、低延迟安全通信和新的多模式人工智能创新是将人工智能带入物理世界的要素。未来几年，自主系统预计将从实验转向基础设施。作为人工智能构建者，我们的作用是帮助将人工智能驱动的数字智能嵌入物理层和操作层企业拥有自己的资源，因此企业可以放心地指挥实际行动。我们服务的企业正处于拐点，我们已经建立了他们前进所需的认知基础。”
Cognizant 的《新工作，新世界 2026》研究记录了这一转变，该研究发现，体力工作中人工智能的普及速度比长期预测预期的要快。在交通运输领域，人工智能的普及率从 6% 攀升至 25%，在建筑领域从 4% 上升至 12%。该研究还发现，最体力工作中以人为中心的部分现在具有数字化增强的巨大潜力，强化了将人工智能直接嵌入到操作层而不是将其局限于数字系统的理由。
“工程和人工智能能力分布在各个公司和行业中，我们面前的机会是无处不在的，”Cognizant 新任命的物理人工智能全球主管、同时领导该公司制造部门的 Vijay Narayan 说道。物流、能源和公用事业业务。 “将它们结合在一起，让我们为客户提供一种连贯的方式，让人工智能在他们实际运营的地方发挥作用。差异化因素不是单一的模型或传感器。它是连接物理系统观察到的、推理它、采取行动的学科，并将企业拥有和管理的智能作为随着时间的推移而复合的资产。作为人工智能构建者，我们的角色是帮助将智能嵌入到企业的物理和运营层，而不是将其局限于数字系统。我们相信，那些将引领物理人工智能时代的公司不是那些等待概念验证实验成熟的人；他们是那些在当今的物理和操作核心中构建受管理的、可扩展的系统的人，而这正是 Cognizant 所提供的独特优势。”
基于 Cognizant 智能脊柱
物理 AI 的核心挑战不再是构建g 有能力的用例，但可以扩展和连接它们。整个生态系统中人工智能模型和设备制造商的激增，使企业没有共享的上下文、统一的推理层或他们真正拥有的机构知识，这种情况使企业能够感知一切，但对其中的推理却很少。 Cognizant 的论点是，这是一个架构问题。
该公司的答案是 Cognizant Intelligence Spine，这是一个行业领先的主权机构 AI 物理 AI 平台即服务。 Spine 位于物理边缘（包括传感器、摄像头、机器人和 AI 双胞胎）和代理层之间，代理层负责推理和行动，将物理 AI 系统与代理 AI 连接成一个专为企业所有权和治理而设计的单一机构思维。
在物理环境中，失败会带来安全、合规或运营后果，而不仅仅是糟糕的用户体验，这种受治理和主权的方法是对于许多企业用例来说越来越重要。 Cognizant 构建了主权层，使物理 AI 制度化：跨每个系统统一、与代理 AI 连接、受客户规则管理并随着每个决策的深化而深化，因此部署的每个 AI 系统都有助于企业拥有、管理和随着时间的推移而扩展的统一机构智能。
跨八个核心垂直领域的能力
Cognizant 正在跨部门部署此功能，调整其工程、人工智能和行业专业知识以提供生产价值大规模。从预测性维护和关键任务系统集成到临床操作和智能能源网格，这些应用既多种多样又具有影响力。 Cognizant Intelligence Spine 可用于企业参与，可立即适用于八个核心垂直领域，包括：
- 实用程序：电网现代化、野火预防、预防主动资产维护、分布式能源管理。
- 石油和天然气：管道完整性监控、自主检查、安全系统智能、环境合规。
- 制造：自主质量控制、预测性维护、机器人流程集成、产量优化。
- 物流：自主仓库运营、车队智能、最后一英里优化、供应链可见性。
- 交通运输：自主车队运营、基础设施监控、港口运营、实时路由情报。
- 航空航天与国防：自主检查、关键任务人工智能、具有全面机构治理的主权系统。
- 医疗保健与生命科学：自主实验室运营、临床机器人、供应链智能、监管能力可追溯性。
- 缺点用户、零售和消费品：安全关键监控、监管合规自动化、流程检查、数字孪生治理。