近日，由中國計算機用戶協會工業互聯網與大數據應用分會主辦、中國華能集團有限公司協辦的2018年度工業智能技術應用暨工業互聯網國際年會在上海舉行。

(來源：中國華能)

會上，華能集團首席信息官和信息中心有關人士介紹了華能建設工業互聯網的實踐與愿景，珞璜電廠和四川水電公司相關負責人介紹了工業互聯網在火電、水電等方面的應用與成果。來自國內外行業專家、工業互聯網應用單位代表共計500余人參加會議，小能人也去了，并且非常幸運地采訪到了年會特邀嘉賓、麻省理工學院(MIT)機械工程教授亞歷山大˙斯洛克姆。

左邊這個“大胡子”就是風趣幽默的斯洛克姆教授

在中國工業面臨由粗放管理向精細化管理轉型的時代浪潮中，人工智能(AI)可以發揮什么樣的作用?歐美發達國家在智能制造領域實現了哪些應用?已經拉開序幕的智能化革命會為我們帶來哪些變化?來聽聽MIT斯洛克姆教授怎么說。

人工智能能做什么?

大家提起人工智能就會條件反射地想起打敗李世石的AlphaGo，再之前深藍也打敗了人類國際象棋的冠軍，但是在圍棋和國際象棋領域里超越人類的人工智能，打麻將就不太成。專家解釋說，AlphaGo和深藍的成功歸功于有幾個重要因素：大數據、計算能力、人工智能算法，還有一個很關鍵——合適的應用場景。國際象棋是完全信息博弈，看著很玄乎的圍棋也是，而打麻將需要與人進行更多交互，是不完全信息博弈，對機器來講就很難了。在完成單一任務的時候，機器學習無往不利，在更多需要靈活應對的復雜場景中，人工智能還表現欠佳。

“現在，人工智能能為我們做的最棒的事就是合成程序(SyntheticProgramming)，有了這個我們可以揮揮手，讓電腦自己找到模塊化的硬件和軟件并組裝在一起……人工智能已經可以創造人工智能了。”斯洛克姆教授說。

兩年前，以Facebook為代表的AI業界巨頭開始研究“生成對抗網絡”(GenerativeAdversarialNetworks)。試驗中，電腦在互相“對話”的過程自行中“改良”了英語，創造出一種新的語言。后來，該項目因擔心AI迭代過快、進化方向失控被終止。人工智能已經向我們展示出“可怕”的學習、進化能力。

人類作為人工智能的設計者經常會遺漏一些問題，而人工智能在其指數級進化的過程中反復檢查、自我更正，效率遠高于人類。未來，人工智能也許會憑借自己的努力，一日千里地成長起來。

從人工智能到工業智能

人工智能現在這么火，一方面是我們需要滿足自己對于黑科技的好奇心，一方面是大家都想搶先利用新技術創造商業價值。如何將人工智能技術落地到生產制造中，實現從自動化向數字化、從數字化向智能化轉型的三級跳?這個問題是所有參加本次年會的業內人士都極為關注的。

斯洛克姆教授向我們介紹了幾個歐美在醫療、農業領域的人工智能應用案例。談到智能工廠，他說現在最常見的應用就是利用人工智能預警設備故障，“人工智能會提前判斷出來設備在什么時候需要維護或者更換，然后在故障發生前進行預警，通知工人來檢修。”

如果說以前工廠的設備定期檢修就像是汽車年檢，每到一年(或開到一定公里數)，汽車就要檢測維修一番，換幾個“看上去就要壞了”的零件，同時不保證年中會不會再出問題。現在的人工智能技術就幫我們直接省掉了這個年檢，故障前再精準預警，省時、省錢、安全、貼心!

物聯網、傳感器技術、算法、大數據等不斷發展，為人工智能技術在工業領域落地提供了可靠的感知基礎。人工智能就像是工廠的智能管家，利用其強大的數據收集和計算能力幫我們統籌規劃、嚴格控制管控生產鏈條中的每一個環節，在工業生產這個“合適的應用場景”里，為人類決策提供周全精準可量化的依據。

智能化時代已拉開序幕

“工業智能化時代已經到來，能源、醫藥、農業……智能化變革已經無處不在，”斯洛克姆教授說，“而且技術發展非常迅速，以后可能要人工智能來回答人工智能還能做什么這個問題了。但是有一點是肯定的，智能制造和智能產品可以讓我們的生活更美好。”

“我記得最早的汽車是沒有安全帶的，然后第一輛車配備了安全帶，接著所有車都有了安全帶;一輛車有了安全氣囊，然后所有車都有了安全氣囊;還有后視攝像頭……等待利用AI技術的自動駕駛汽車普及也不過是時間問題。”斯洛克姆教授說。

人工智能將重構所有產業。未來，工廠里的每一臺機組、每一個開關、每個燈泡都在觀察、學習，那么，學習速度、工作效率、準確率都低于人工智能的我們會失業嗎?

斯洛克姆教授給出了他的看法：“機器會取代那些流程重復性工作，把人類從照本宣科的勞作中解放出來，但是那些更有創造性的職業是不可能被代替的，比如藝術家、運動員……現在機器也會寫作，但是電腦寫出來的文章和人類有感而發寫出來的完全不同。更多時候，我們可能是‘交互’關系。比如我喜歡編程，但是我不想真的去寫程序，我就動動腦子，我想要一個這樣的程序，然后電腦就替我寫好了”。

現在的人工智能系統大多應用在數據分析方面，還不能代替人做決策，因為人類處理問題很靈活，大多數時候是“小錯不斷、大錯不犯”，而人工智能還有缺陷，它很客觀也很死板，容易受到數據噪音干擾，可能“小錯不犯，一犯就是犯大錯”。

“目前，人類和機器還需要相互學習，找到需要被‘更正’的行為模式。”斯洛克姆教授說。

如果說工業革命是用機器取代大量人力，互聯網革命是用萬物互聯取代傳統的信息互通方式，那么，人工智能革命就是利用AI和互聯網海量數據實現更為高效的資源配置。經濟學常識告訴我們，高效的生產模式必將淘汰低效的，就如同現代印刷術淘汰雕版印刷，自動化工廠取代手工作坊一樣。

人工智能作為數字技術發展到一定階段的產物，注定會為制造業帶來脫胎換骨的革新。如此說來，人工智能在工業領域的大規模應用也許只不過是一場順勢而為的技術變革。在這場革新中，我們只有兩條路——順應潮流，或被淘汰。