無(wú)人工廠不是AI的終極目標(biāo)，效率才是

　　冷眼觀

　　本報(bào)記者 葉 青

　　“雖然中國(guó)經(jīng)濟(jì)漸漸從制造和產(chǎn)能擴(kuò)張驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化到了科技驅(qū)動(dòng)，但很多企業(yè)依然覺(jué)得大數(shù)據(jù)、人工智能這些技術(shù)距離他們很遠(yuǎn)，真正對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行探索的企業(yè)仍是少數(shù)派，但會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)加入到這個(gè)行列中來(lái)，從企業(yè)的業(yè)務(wù)核心入手，著力解決企業(yè)所面臨的痛點(diǎn)問(wèn)題。”近日，中歐國(guó)際工商學(xué)院終身榮譽(yù)教授許小年分享了他對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)如何運(yùn)用人工智能來(lái)提高效率的思考。

　　為大數(shù)據(jù)而生，也以大數(shù)據(jù)為前提

　　最近，許小年跑了不少企業(yè)，特別是中國(guó)的傳統(tǒng)制造業(yè)。他發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的巔峰期已經(jīng)過(guò)去，但并不意味著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代接近尾聲。“在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的下一波浪潮中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、2B互聯(lián)網(wǎng)方興未艾，互聯(lián)網(wǎng)逐漸演化發(fā)展成為物聯(lián)網(wǎng)。”他說(shuō)，由于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)高出很多量級(jí)，這就使得人工智能成為一項(xiàng)必須的技術(shù)，否則就無(wú)法處理物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的海量數(shù)據(jù)。

　　“人工智能是為大數(shù)據(jù)而生，也以大數(shù)據(jù)為前提。”許小年指出，“對(duì)于很多傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，當(dāng)務(wù)之急不是人工智能立竿見(jiàn)影的直接應(yīng)用，而是數(shù)字化和物聯(lián)網(wǎng)的基本建設(shè)。認(rèn)為去買(mǎi)一項(xiàng)AI技術(shù)、收購(gòu)一個(gè)AI團(tuán)隊(duì)就能解決企業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題，這是不切實(shí)際的想法。”

　　他特別強(qiáng)調(diào)，不要以為數(shù)字化、人工智能的目標(biāo)就是無(wú)人工廠，無(wú)人工廠并不是我們追求的目標(biāo)，效率才是最終結(jié)果。

　　大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)智能如何真正賦能產(chǎn)業(yè)，改變行業(yè)呢？

　　聯(lián)想集團(tuán)高級(jí)副總裁賀志強(qiáng)說(shuō)，從2016年開(kāi)始，聯(lián)想將數(shù)據(jù)智能、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理念服務(wù)推廣到所有行業(yè)中，首先選擇了汽車(chē)行業(yè)。在一家車(chē)廠里，通過(guò)人工智能識(shí)別每一個(gè)車(chē)輛的螺絲松緊度是不是一致，從而提升質(zhì)量穩(wěn)定性。“數(shù)據(jù)智能雖然是一個(gè)艱難的過(guò)程，但是這種改造一旦完成，企業(yè)就會(huì)誕生無(wú)窮無(wú)盡的力量。”

　　下一步最大挑戰(zhàn)是機(jī)器決策

　　雖然人工智能在加速企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程方面還處于探索階段，但這并不妨礙人工智能滲透到我們生活的方方面面。業(yè)內(nèi)專(zhuān)家認(rèn)為，在智慧零售、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域，人工智能已進(jìn)入比較成熟的應(yīng)用模式。

　　人工智能如何助力智慧城市建設(shè)？上個(gè)月，“AI智慧車(chē)站”廣州地鐵21號(hào)線天河智慧城示范站正式落成。據(jù)悉，這是全球首個(gè)基于智能車(chē)站理念設(shè)計(jì)并投入運(yùn)營(yíng)的智慧地鐵示范站。

　　“自主研發(fā)、基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智慧地鐵大平臺(tái)為地鐵裝上‘大腦’。” 新加坡國(guó)家工程院院士、佳都科技副總裁兼全球智能技術(shù)研究院院長(zhǎng)李德紘表示，以智慧地鐵大平臺(tái)為依托，大量運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物識(shí)別等技術(shù)全面提升車(chē)站的數(shù)據(jù)感知能力，實(shí)現(xiàn)車(chē)站運(yùn)營(yíng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。并且所有數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)傳送給地鐵的“大腦”，進(jìn)行智能分析，有效提升車(chē)站信息化水平，降低運(yùn)營(yíng)成本。

　　佳都科技董事長(zhǎng)劉偉透露，“城市交通大腦”，繼落地安徽的合肥、宣城之后，今年將在上海、廣州布局，通過(guò)AI賦能城市交通以探索破解“大城市病”。

　　不過(guò)，眾多專(zhuān)家也坦言，人工智能技術(shù)也面臨著很多挑戰(zhàn)，諸如如何更好整合生態(tài)資源、如何更好落地，這些都是整個(gè)行業(yè)急需攻克的難題。

　　“我給大家潑一下冷水。”倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)系教授汪軍直言，“現(xiàn)在的人工智能和應(yīng)用，其實(shí)不是真正意義上的人工智能，而是機(jī)器學(xué)習(xí)。我們把它概括為模式識(shí)別，指的是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把大量數(shù)據(jù)映射到我們的知識(shí)里，比如說(shuō)有很多圖像，識(shí)別出里面是不是有某個(gè)特定的人臉。”

　　“其實(shí)有很多其他應(yīng)用，不光是模式識(shí)別，更重要的是通過(guò)獲得這個(gè)知識(shí)，再把決策反饋到機(jī)器里，形成一個(gè)循環(huán)。因此，下一步人工智能的方向就是讓機(jī)器能夠做決策，完成從數(shù)據(jù)到知識(shí)，再反饋到數(shù)據(jù)的整個(gè)循環(huán)過(guò)程。”他認(rèn)為，“人工智能接下來(lái)最大的挑戰(zhàn)是機(jī)器決策，強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了非常好的指導(dǎo)方法，但必須借助神經(jīng)科學(xué)、腦科學(xué)的研究，才能真正形成一個(gè)人工智能的系統(tǒng)。”