 在8月底舉行的2019世界人工智能大會(huì)上，與會(huì)嘉賓和企業(yè)代表紛紛提到了一個(gè)概念——工業(yè)人工智能。 當(dāng)前，以人工智能為代表的第四代工業(yè)革命正快速發(fā)展，一場新產(chǎn)業(yè)變革正在全球展開。在這個(gè) 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，工業(yè)人工智能及其所能發(fā)揮的作用無疑令人期待。 不過，究竟什么是工業(yè)人工智能？它在工業(yè)場景中的應(yīng)用有什么樣的特點(diǎn)？能為企業(yè)解決哪些“看得見”和“看不見”的問題？美國辛辛那提大學(xué)特聘講座教授李杰長期深耕于工業(yè)領(lǐng)域的智能技術(shù)研究，在他看來，只有厘清這些問題，新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用才能幫助中國的智能制造轉(zhuǎn)型之路走得更遠(yuǎn)、更扎實(shí)。 不能只是一個(gè)酷炫的噱頭 讀書周刊：隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用場景的不斷豐富，人們的生活方式和生產(chǎn)方式受到了越來越多的影響。但相對來說，人們對人工智能商業(yè)化應(yīng)用較為熟悉，而對工業(yè)人工智能是什么，還不太了解。您如何定義工業(yè)人工智能？ 李杰：人工智能是一門不斷演進(jìn)的認(rèn)知科學(xué)，它能幫助人們探索生活增加智能化的機(jī)會(huì)；工業(yè)人工智能則是一個(gè)系統(tǒng)工程，它能重復(fù)、有效、可靠地解決工業(yè)問題。 我一直主張把這兩者區(qū)分開來，因?yàn)槿斯ぶ悄軐?shí)際上是以機(jī)會(huì)為導(dǎo)向，而非以問題為導(dǎo)向的思維方式。比方說，電子商務(wù)網(wǎng)站基于對客戶歷史消費(fèi)行為的分析，判斷客戶可能會(huì)對某些產(chǎn)品感興趣，隨后在其個(gè)人頁面精準(zhǔn)投放廣告。這樣的做法追求的是快速反應(yīng)和對情緒的影響，投放的準(zhǔn)確度和確定性并不重要，重要的是不要錯(cuò)過任何可能產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的機(jī)會(huì)。但在工業(yè)場景中，問題域是有限的，問題是可以收斂的。比如在一個(gè)工廠中，不可能存在幾萬種質(zhì)量問題，如果用人工智能進(jìn)行質(zhì)量問題的識別和預(yù)測，解決掉某個(gè)質(zhì)量問題，就是一種突破。 因此，要將人工智能應(yīng)用到工程系統(tǒng)，就要做到標(biāo)準(zhǔn)化。形象地來講，就是只要給了一模一樣的魚和固定的烹飪方法，不管哪個(gè)廚師操刀，做出來的口味都是一樣的。同樣，對于電力、汽車、高鐵、機(jī)器人等工業(yè)系統(tǒng)中存在的問題，工業(yè)人工智能能夠給出重復(fù)、有效、可持續(xù)的解決辦法。 讀書周刊：所以，我們不能將不同的技術(shù)混為一談，甚至亂貼標(biāo)簽？ 李杰：對。我觀察到人工智能“火”了以后，所有人都在談?wù)撍?，許多和人工智能關(guān)系并不太大的技術(shù)和領(lǐng)域也都冠以人工智能之名。 國內(nèi)部分企業(yè)對人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景還存在一些認(rèn)識誤區(qū)，比如亞馬遜公司推出的“just walkout超市”，提出的理念是無感支付，而在中國落地之后就被曲解成了無人超市，認(rèn)為這項(xiàng)應(yīng)用的價(jià)值在于“無人”。試想，如果無人了，那么顧客在超市中打破東西該誰來清理？難道售貨員的服務(wù)不是有價(jià)值的嗎？無人之后帶來的就業(yè)流失該怎么辦？無人超市雖然看起來很“酷”，但它是否符合基本的邏輯和社會(huì)價(jià)值呢？ 所以我認(rèn)為，認(rèn)識新概念、新技術(shù)，不能只是把它作為一個(gè)酷炫的噱頭，也不能視其為“萬能解藥”，而要讓它助力企業(yè)轉(zhuǎn)型，變成創(chuàng)造價(jià)值、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力。 把“蛋黃”做強(qiáng)，把“蛋白”做大 讀書周刊：有人認(rèn)為，人工智能在工業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用目前十分有限，原因是技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)條件還不成熟，比如缺少數(shù)據(jù)。您同意嗎？ 李杰：我接觸過許多對工業(yè)場景感興趣的人工智能公司，它們有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是會(huì)先問有哪些數(shù)據(jù)，而不是問有哪些問題要解決。數(shù)據(jù)的確很重要，但我們怎么去看待數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)更重要。 我提倡六分法，即對于數(shù)據(jù)要分類、分割、分解、分析、分享、分憂。為什么在分析數(shù)據(jù)之前要有前面幾步？因?yàn)樵鯓尤シ治觯腿藗兿Ｍ趺慈ナ褂眠@些數(shù)據(jù)、達(dá)成什么目標(biāo)息息相關(guān)。好比一個(gè)廚師要烹飪一條魚，是蒸還是煮還是煎，是由顧客希望怎么吃來決定的。但現(xiàn)在有一批“辦公室里的大數(shù)據(jù)科學(xué)家”，他們既不愿意動(dòng)手去找數(shù)據(jù)，也不知道數(shù)據(jù)要怎么用，只是單純地分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，這是令人擔(dān)憂的。 所謂的大數(shù)據(jù)科學(xué)家，絕不應(yīng)該是穿著白大褂，坐在最好的辦公室里，用最高網(wǎng)速計(jì)算機(jī)，去分析別人提供給他的數(shù)據(jù)的形象。真正的科學(xué)家是有冒險(xiǎn)精神的人，敢于開辟前人沒有走過的路。我一直強(qiáng)調(diào)，科學(xué)家要到工廠和基地去，把有用的數(shù)據(jù)挖掘出來。 讀書周刊：中國現(xiàn)已成為世界第一的制造大國，擁有完整的工業(yè)門類和產(chǎn)業(yè)鏈，但大而不強(qiáng)的問題仍然非常突出。人工智能技術(shù)真正應(yīng)用到工業(yè)智能化進(jìn)程中能夠帶來什么改變？ 李杰：屆時(shí)整個(gè)工業(yè)應(yīng)該是“無憂”的，能夠做到包括效率無憂、生產(chǎn)無憂、安全無憂、環(huán)境無憂、成本無憂等。 按照傳統(tǒng)制造的觀念，我們往往是發(fā)現(xiàn)問題后才去解決問題，頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳。一條生產(chǎn)線的問題解決完了，再到另一條，重復(fù)地解決重復(fù)的問題。但在工業(yè)人工智能技術(shù)得到應(yīng)用之后，我們可以把生產(chǎn)設(shè)備存在的問題、問題產(chǎn)生的原因和各種參數(shù)變成一個(gè)學(xué)習(xí)的過程，在問題尚未發(fā)生之前就能夠預(yù)測到，隨后及時(shí)調(diào)整，避免它發(fā)生。這就從原來的問題性轉(zhuǎn)換到了預(yù)防性。這就是我所說的無憂。 我想，下一個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的競爭，是在實(shí)體經(jīng)濟(jì)與基礎(chǔ)技術(shù)中的競爭，不只是虛擬經(jīng)濟(jì)與社交網(wǎng)絡(luò)。有一個(gè)形象的模型叫作工業(yè)價(jià)值的煎蛋模型?！暗包S”能力的提升指的是核心產(chǎn)品的功能性價(jià)值得到提升，比如通過檢測生產(chǎn)線上機(jī)床刀具的磨損程度和剩余壽命，從而避免加工失效和降低刀具成本。而“蛋白”指的是持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的創(chuàng)新服務(wù)，比如發(fā)動(dòng)機(jī)通過遠(yuǎn)程采集數(shù)據(jù)調(diào)整飛行參數(shù)實(shí)現(xiàn)省油，從而降低航油成本，這就叫制造的“蛋白”價(jià)值。人工智能應(yīng)用于工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境中，就是要不斷把“蛋黃”的核心競爭力做強(qiáng)，同時(shí)將“蛋白”的服務(wù)價(jià)值做大。 不是“拿著錘子找釘子” 讀書周刊：在德勤《全球制造業(yè)競爭力指數(shù)》提出的六大制造業(yè)競爭驅(qū)動(dòng)因素中，人才是公認(rèn)的最重要的因素。但現(xiàn)在許多企業(yè)面臨的是招不到、找不齊、留不住人才的困境。對于工業(yè)人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)，您有何建議？ 李杰：我認(rèn)為除了在基礎(chǔ)科研領(lǐng)域投入大量資源之外，還應(yīng)注重產(chǎn)學(xué)研的融合和產(chǎn)業(yè)型研究人才的培養(yǎng)。工業(yè)人工智能不是“拿著錘子找釘子”，而是要去場景中了解真實(shí)的生產(chǎn)，因此理論和實(shí)踐的融合是人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。 我把產(chǎn)業(yè)型研究人才的培養(yǎng)分為4個(gè)P的階段，即理論研究（principle）、科研實(shí)踐（practice）、解決問題（problem-solving）和獨(dú)當(dāng)一面（profession）。 以我在2000年發(fā)起成立的智能維護(hù)系統(tǒng)中心為例，在理論研究的訓(xùn)練中，中心注重思維框架、算法理論、工業(yè)領(lǐng)域知識和建模工具的培養(yǎng)。在科研實(shí)踐方面，中心有許多來自工業(yè)界的真實(shí)問題和真實(shí)數(shù)據(jù)，學(xué)生們要利用所學(xué)知識去解決一個(gè)被明確定義的問題，對產(chǎn)業(yè)界形成有益的借鑒。在解決問題方面，學(xué)生每年要花至少3個(gè)月的時(shí)間到企業(yè)實(shí)習(xí)，完成一個(gè)完整項(xiàng)目的方案設(shè)計(jì)、功能開發(fā)、系統(tǒng)實(shí)施和優(yōu)化過程?？偟膩碚f，學(xué)生要在工作中不斷培養(yǎng)能力，逐漸成長為產(chǎn)業(yè)型的科研領(lǐng)軍人才。 讀書周刊：一方面要培養(yǎng)高端人才，但另一方面，有人擔(dān)心工業(yè)人工智能的應(yīng)用會(huì)讓一部分產(chǎn)業(yè)工人失去工作。您怎么看？ 李杰：成為一個(gè)工業(yè)制造大國是為了讓人們享受智能化帶來的成果，而不是讓人們失業(yè)。工業(yè)人工智能的應(yīng)用其實(shí)是讓工人也學(xué)到新東西，增強(qiáng)他們的知識和能力，讓他們從普通工人變成技師。從這個(gè)意義上說，工業(yè)人工智能不是在剝奪工作，而是創(chuàng)造新的就業(yè)和新的產(chǎn)業(yè)。 讀書周刊：您在書中公開了許多案例數(shù)據(jù)，同時(shí)鼓勵(lì)人們在閱讀之后加入工業(yè)人工智能沙龍，形成一個(gè)工業(yè)社群。這是出于什么考慮？ 李杰：我希望能夠形成一個(gè)社區(qū)，進(jìn)行工業(yè)知識、資源的集成和整合，推動(dòng)智能化的落地。過去30年里，中國經(jīng)歷了飛速發(fā)展，但在這個(gè)過程中也損失了一定的工匠經(jīng)驗(yàn)和知識。而工業(yè)人工智能可以助力中國將這些經(jīng)驗(yàn)和知識從數(shù)據(jù)中重新彌補(bǔ)回來，并且得到更快的沉淀和更好的傳承。因此，我希望本書的讀者能夠在對工業(yè)人工智能有了全面理解后，將相關(guān)知識實(shí)際用于自己的工作場景中，嘗試突破傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)生產(chǎn)的限制，創(chuàng)造出更大價(jià)值。 目的是帶動(dòng)國家層面的發(fā)展 讀書周刊：有專家認(rèn)為，當(dāng)今世界正處于由信息和自動(dòng)化驅(qū)動(dòng)的第四次工業(yè)革命浪潮中，您認(rèn)為在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻，中國應(yīng)該如何把握機(jī)會(huì)，坐穩(wěn)這趟“頭班車”？ 李杰：中國在人工智能應(yīng)用方面的確是領(lǐng)先的。如果我們用馬斯洛需求層次理論來看，在當(dāng)前的中國社會(huì)，人工智能在滿足生理需求、安全需求、社交需求這前三層需求方面的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟了：無論人在哪，送餐軟件都會(huì)風(fēng)雨無阻地把餐食送到人們面前；不管是在小巷中還是商場里，監(jiān)控?cái)z像頭的人臉識別技術(shù)讓罪犯無處遁形；抖音、快手等短視頻平臺為人們提供了廣闊的機(jī)會(huì)和舞臺，讓普通人得以享受明星般的關(guān)注和待遇…… 但我認(rèn)為，工業(yè)人工智能的應(yīng)用目的并不只是做一個(gè)生活方式層面的改變，而是帶動(dòng)國家層面的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展。工業(yè)人工智能的作用是加速知識成長，幫助人們超越自己，促進(jìn)合作式創(chuàng)造，加快實(shí)現(xiàn)第四層的尊重需求和第五層的自我實(shí)現(xiàn)需求。就好比瑞士，這個(gè)國家并沒有大的制造業(yè)，而是堅(jiān)持在制藥和精密機(jī)械領(lǐng)域深耕。它不用靠其他人提供很多資源，也不會(huì)過多地受到外界的影響，而是找到自己成長的路徑，創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值和文化價(jià)值。 相信隨著工業(yè)人工智能打開中國工業(yè)之路，自主掌握更多技術(shù)、突破更多瓶頸，中國對世界的影響會(huì)越來越大。 讀書周刊：作為中國近代民族工業(yè)的發(fā)祥地，“上海制造”因品質(zhì)精良享譽(yù)海內(nèi)外，“上海制造”也承載著幾代人的深刻記憶。進(jìn)入新時(shí)代，上海提出了打響“上海制造”品牌的目標(biāo)。針對“上海制造”發(fā)展高端制造，邁向全球產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈高端，您有什么建議？ 李杰：我長期關(guān)注許多上海制造企業(yè)，在我看來，目前上海發(fā)展智能制造、高端制造，高度智能化只是一個(gè)手段，更關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)“上海制造”的目標(biāo)。這個(gè)目標(biāo)可以是多種多樣的，比如工廠的技術(shù)化程度最高、工人的知識化程度最高、生產(chǎn)過程中的環(huán)保程度最高、成本最具有競爭力等等。恰恰是這些目標(biāo)體現(xiàn)了“上海制造”的內(nèi)涵，突出了“上海制造”不同于其他地方的制造業(yè)的特點(diǎn)和優(yōu)勢所在。 要在世界打響“上海制造”品牌，還是要立足于上海這座國際化大都市，明確自己的定位和目標(biāo)，有所為有所不為。 書摘 為AI提供新場景 毋庸置疑的是，AI技術(shù)已經(jīng)在許多領(lǐng)域解決了一些難題并開始創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，這些領(lǐng)域包括電子商務(wù)、金融科技、安防和移動(dòng)支付等，有些領(lǐng)域甚至已經(jīng)開始出現(xiàn)整合的趨勢，未來會(huì)有新的巨頭誕生；但是AI在工業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用還十分有限，人工智能科學(xué)家們可能會(huì)將原因歸結(jié)于人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)條件還不成熟，數(shù)據(jù)、計(jì)算能力和算法這三個(gè)核心要素在工業(yè)系統(tǒng)中還不具備。我們接觸過許多對工業(yè)場景感興趣的人工智能公司，我發(fā)現(xiàn)他們都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是會(huì)首先問我們有哪些數(shù)據(jù)，而不是問有哪些問題要解決。我想這是因?yàn)殡p方的視角不同，過去的人工智能應(yīng)用更關(guān)注從數(shù)據(jù)的視角出發(fā)，尋找數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系和應(yīng)用機(jī)會(huì)；而工業(yè)更需要從問題出發(fā)，是以解決問題為導(dǎo)向的價(jià)值創(chuàng)造。 工業(yè)場景為AI技術(shù)提供的新機(jī)會(huì)和新視角： （1）工業(yè)為AI技術(shù)提供了新的價(jià)值視角，從過去以機(jī)會(huì)為導(dǎo)向的發(fā)散型應(yīng)用，轉(zhuǎn)變?yōu)橐詥栴}為導(dǎo)向的收斂型應(yīng)用。 （2）AI技術(shù)的應(yīng)用需要更多聚焦在解決過去還沒有解決的問題上，而不是創(chuàng)造新的需求或者換種途徑解決已知的問題。 （3）工業(yè)場景中的問題更加具象，有更加明確的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，解決工業(yè)場景中的問題將為A I技術(shù)提供一片新的應(yīng)用藍(lán)海。 中國制造需要一場品質(zhì)革命 中國制造需完成一場品質(zhì)革命，如果對品質(zhì)革命進(jìn)行更深入地分解，我們認(rèn)為品質(zhì)革命應(yīng)該要解決三方面的問題，分別是制造的素質(zhì)、體質(zhì)和本質(zhì)問題。素質(zhì)問題涉及人的能力、組織文化和管理能力。這方面全球做得最好的是日本，他們靠的是工匠，傳承方式是組織文化。體質(zhì)問題涉及設(shè)備、系統(tǒng)和流程，也就是德國一直保持的優(yōu)勢領(lǐng)域，靠的是“器匠”，傳承方式是工藝標(biāo)準(zhǔn)和裝備的設(shè)計(jì)制造能力。本質(zhì)問題涉及創(chuàng)造客戶價(jià)值，這是美國企業(yè)最看重的地方，靠的是“技匠”，傳承方式是以技術(shù)授權(quán)為基礎(chǔ)的協(xié)同創(chuàng)新、使用場景中的數(shù)據(jù)和連續(xù)的服務(wù)創(chuàng)新。 工業(yè)人工智能給中國制造帶來的機(jī)會(huì)，應(yīng)該在于迅速提升制造的素質(zhì)、體質(zhì)和本質(zhì)。例如通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化人的工作流程，用數(shù)據(jù)建立更好的參考性和關(guān)系性，使人的經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蜓杆俜e累和傳承；利用數(shù)據(jù)使制造系統(tǒng)中隱性的問題顯性化，使設(shè)備的健康狀態(tài)透明化管理、過程參數(shù)更加穩(wěn)定以及綜合效率更加協(xié)同和優(yōu)化；以數(shù)據(jù)為媒介提升用戶使用端的價(jià)值，幫助用戶提升產(chǎn)品（或裝備）的功能性和可靠性，優(yōu)化用戶的使用成本，提升用戶的運(yùn)營效率，在產(chǎn)品的全生命周期中創(chuàng)造新的服務(wù)模式，提升企業(yè)的可持續(xù)盈利能力。這些才是中國制造需要A I技術(shù)解決的問題。 并不是通用人工智能的簡單復(fù)用 關(guān)于工業(yè)智能系統(tǒng)的定義到底是什么，在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界存在許多不同的觀點(diǎn)。大家一直試圖在技術(shù)或者解決方案層面定義什么是工業(yè)智能系統(tǒng)，但是卻忽略了一個(gè)根本性的問題，即工業(yè)系統(tǒng)到底需要什么樣的智能，有哪些問題和挑戰(zhàn)是以往的方法解決不了的，而人工智能又為什么能夠解決這些問題。有一句諺語“每一只公雞都說太陽是它叫醒的”，照耀萬物才是太陽的目的，但是沒有一只公雞會(huì)說萬物生長是它的功勞。我認(rèn)為，工業(yè)人工智能也是一樣，它的存在不應(yīng)該是為了一些數(shù)據(jù)科學(xué)家用來證明人工智能的無所不能，更不是用來顛覆原有的工業(yè)系統(tǒng)，而是解決那些工業(yè)系統(tǒng)中還沒有被充分認(rèn)知的不可見問題。 工業(yè)人工智能并不是通用人工智能技術(shù)在工業(yè)場景中的簡單復(fù)用。工業(yè)場景中問題的碎片化、個(gè)性化和專業(yè)化的特點(diǎn)，決定了工業(yè)智能落地需要依靠計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能領(lǐng)域知識的深度融合。與傳統(tǒng)的基于專家規(guī)則或機(jī)理建模的方式不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)智能技術(shù)的一大優(yōu)勢是通過基于數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的洞察和依據(jù)建立預(yù)測性分析，建立對不可見問題的管理手段，探索復(fù)雜事物之間的關(guān)系性，并在這個(gè)過程中不斷積累新的知識，形成可以持續(xù)傳承和迭代的智能系統(tǒng)。 |
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