消灭浪费，是GEI的使命

GEI认为，人工智能在工业领域发展的过程中，有三个必不可少的要素：

1、全时物联：就是类似于生物的神经网络，是信息传递的通道，安全、高效和全天候。这是最基础的要素，也是最普通、最大众化的工具之一，最终会廉价到近乎免费。所以，在物联的范畴上，是没有可持续的商业价值的。

2、有效数据：有效数据是小数据，也就是信息变量，不是大数据。海量的大数据绝大部分都是“垃圾”数据，能称为有效数据的，可能百万分之一、千万分之一都不到。智能生物会敏感并保存它感兴趣的信息变量，也会忽视和遗忘其他信息变量，这说明智能生物对有效数据是有选择的，人工智能也应该如此。问题的关键是如何识别有效数据，这在工业领域中是需要有各个垂直行业的专业知识的。从这点可以看出，在工业领域，人工智能的发展，暂时还只能是行业+AI。也许将来某个时刻，人类对工业领域的行业性进行了重新定义，换句话说，统一了行业有效数据的识别手段，那么才有可能进入AI+行业的阶段。而在统一各个行业有效数据的识别手段上，应该会有不错的商业价值。

3、应用场景：人工智能的应用场景，这是大任务。想举一反三，不代表就能够举一反三，人工智能必须要有能让它不断进化的应用场景。能够不断自我进化，这是生物体，尤其是智慧生物体的特性，也是人工智能的特性。同一个工业使用环境，也会有千千万万个应用场景，那么不同工业领域，不同应用环境，不同的使用习惯呢？这些应用场景才是海量和有价值的，它们是人工智能进化的温床。

基于专业知识和行业深度理解的GEI人工智能算法，是由外来数据和内在任务共同塑造的智能模型，模型的空间通过价值函数、决策函数、感知、认知和任务计划等来表达。在工业生产环境复杂多变的应用场景中通过练习来获得过程自动化，并在云平台上建立灵活多变的智能体系，使得GEI人工智能算法在自适应、自学习的过程中不断进行自我进化。

GEI基于人工智能算法的气体能源管理平台，本质上属于工业互联网中的工业控制系统，把工业设备、人、信息系统和生产数据紧密联系在一起，不间断地为制造型企业创造节能量。

随着互联网和新一代信息技术的不断渗透和蔓延，占据工业互联网“控制大脑”地位的工业控制系统原有相对封闭的使用环境逐渐被打破，开放性和互联性越来越强，使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能，系统一体化、设备智能化、业务协同化、信息共享化、决策需求全景化、全部过程网络化等成为工业控制系统的发展趋势。未来，保障工控系统安全将会成为企业打造智能工厂实现智能制造的核心要素。GEI在充分发挥既有产品在企业节能减排等方面的作用之外，还会开展工业控制系统安全数据采集和监控系统、分布式控制系统等关键技术和产品的研发，为提升我国工控安全的核心竞争力，为实现“工控系统的智能安全守护者”这一愿景而不断努力着。