不“局限于”数据共享：跨行业创新的 4 大要点

随着我们迈向由 Web 3.0 和元宇宙塑造的未来，人们将越来越关注企业如何共享或拥有数据。

从预测分析到性能优化，未来蕴藏着无限的创新潜力。但要跨行业无缝共享数据，我们仍然任重而道远。

最近，来自微软（Microsoft）、McKinstry、MovieLabs 和艾默生（Emerson）的专家小组汇聚一堂，讨论了数据问题的方方面面，包括当下现状以及要真正实现跨行业协作所需的努力。有四大关键要点值得关注：

据微软人工智能和创新总监 Susan Etlinger 表示，随着一直以来彼此独立的建筑、工程和施工 (AEC) 以及设计与制造(D&M) 行业逐渐融合，我们面临着超越 API 之外的挑战。由于设计师和工程师衡量成功的标准有所不同，因此我们需要思考交接问题，以及如何在数字化过程中更深入地了解对方的领域。

“这就像是一个人员 API，我们可以将成功衡量标准从一个阶段传递到另一个阶段，”Etlinger 说道，“技术和数据至关重要，但相关人员对标准的理解以及每个人看待世界的方式也同样重要。”

据 McKinstry 产品管理总监 Dace Campbell 表示，“协作”一词经常被简单地视为在一个通用环境中共享数据，这实际上是一种误区。真正的基于任务的共享和协作远不止于此。

“我们具有一定的协作能力，但也十分有限，这取决于我们能否就数据存储方式和位置达成一致，”Campbell 说道，“但这远远不够。我们必须能够密切协作，并集体制定基于共识的明智决策，而当前的工具和工作流尚不足以让我们跨行业充分协作。”

“例如，在进行长途公路旅行时，我们不仅仅需要就谁拿钥匙或走哪条路达成一致，我们还需要主动轮流驾驶，为顺利完成共享旅程增加个人价值，即使这不是我们自己的车也需要如此。”

MovieLabs 的制作技术项目主管 Mark Turner 表示，工程建设与传媒和娱乐 (M&E) 之间存在着超乎想象的跨行业协作机会。这里的挑战在于确定如何处理复杂的数据有效负载内容，例如在两个使用不同文件格式或软件类型的公司之间共享三维模型。

一旦我们能够通过一种开源方法来共享这些数据，工程建设公司便可以利用最初为故事片创建的数百万个 CG 模型来填充建筑设计。同时，工程建设的虚拟环境也可以用于打造更精确的视觉效果场景。

“由于我们彼此孤立，无法在工作流的不同环节之间传递标准的有效负载内容，导致不得不重复构建一系列资产，”Turner 说道。

艾默生自动化解决方案业务部数字副总裁 Brad Budde 指出，庞大的数据量令客户应接不暇。全新 AI 工具有助于排除干扰因素，从而促进更快的决策。但这存在一个问题。

“问题在于，这些行业应用中的数据往往是机密数据或出于国家安全性考虑而受到限制，”Budde 说道，“我们是否可以分享这些数据，如果可以的话，应该如何分享，这些都是很复杂的问题。”

几乎各行各业都在转向数据优先战略。据 Gartner估算，对外共享数据的公司所产生的可衡量经济效益将是不共享数据的公司的三倍。如今，相互联结的高质量数据日益成为一种高价值商品，而成功的组织会设法最大限度地挖掘其价值并借此实现创收。