2018年7月，李杰教授發(fā)起成立美國(guó)工業(yè)人工智能中心（Industrial AI），該中心是為了在工業(yè)制造領(lǐng)域向大家傳遞一個(gè)新的理念，即“當(dāng)人工智能軟件與數(shù)據(jù)夠多的時(shí)候，我們研究的重點(diǎn)不應(yīng)當(dāng)只放在算法本向，而是如何讓人工智能技術(shù)在工業(yè)系統(tǒng)上落地”。李杰教授用他在40余年研究生涯中積累的豐碩成果和經(jīng)歷，為人工智能落地于工業(yè)制造領(lǐng)域奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)。本書(shū)由李杰教授撰寫(xiě)，系統(tǒng)地介紹了人工智能技術(shù)與工業(yè)系統(tǒng)的結(jié)合，以及許多由著名學(xué)者李杰教授提出的工業(yè)人工智能的定義和概念。今天小編分享李杰教授關(guān)于工業(yè)人工智能的一篇對(duì)話(huà)。
 

不能只是一個(gè)酷炫的噱頭

上書(shū)房：隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富，人們的生活方式和生產(chǎn)方式受到了越來(lái)越多的影響。但相對(duì)來(lái)說(shuō)，人們對(duì)人工智能商業(yè)化應(yīng)用較為熟悉，而對(duì)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(mén)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(wèn)題。

我一直主張把這兩者區(qū)分開(kāi)來(lái)，因?yàn)槿斯ぶ悄軐?shí)際上是以機(jī)會(huì)為導(dǎo)向，而非以問(wèn)題為導(dǎo)向的思維方式。比方說(shuō)，電子商務(wù)網(wǎng)站基于對(duì)客戶(hù)歷史消費(fèi)行為的分析，判斷客戶(hù)可能會(huì)對(duì)某些產(chǎn)品感興趣，隨后在其個(gè)人頁(yè)面精準(zhǔn)投放廣告。這樣的做法追求的是快速反應(yīng)和對(duì)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(guò)任何可能產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的機(jī)會(huì)。但在工業(yè)場(chǎng)景中，問(wèn)題域是有限的，問(wèn)題是可以收斂的。比如在一個(gè)工廠(chǎng)中，不可能存在幾萬(wàn)種質(zhì)量問(wèn)題，如果用人工智能進(jìn)行質(zhì)量問(wèn)題的識(shí)別和預(yù)測(cè)，解決掉某個(gè)質(zhì)量問(wèn)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(lái)講，就是只要給了一模一樣的魚(yú)和固定的烹飪方法，不管哪個(gè)廚師操刀，做出來(lái)的口味都是一樣的。同樣，對(duì)于電力、汽車(chē)、高鐵、機(jī)器人等工業(yè)系統(tǒng)中存在的問(wèn)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。

上書(shū)房：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(duì)。我觀(guān)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(guó)內(nèi)部分企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景還存在一些認(rèn)識(shí)誤區(qū)，比如亞馬遜公司推出的“just walkout超市”，提出的理念是無(wú)感支付，而在中國(guó)落地之后就被曲解成了無(wú)人超市，認(rèn)為這項(xiàng)應(yīng)用的價(jià)值在于“無(wú)人”。試想，如果無(wú)人了，那么顧客在超市中打破東西該誰(shuí)來(lái)清理？難道售貨員的服務(wù)不是有價(jià)值的嗎？無(wú)人之后帶來(lái)的就業(yè)流失該怎么辦？無(wú)人超市雖然看起來(lái)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(shí)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(wàn)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(zhǎng)的動(dòng)力。
 

把“蛋黃”做強(qiáng)，把“蛋白”做大

上書(shū)房：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(guò)許多對(duì)工業(yè)場(chǎng)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(wèn)有哪些數(shù)據(jù)，而不是問(wèn)有哪些問(wèn)題要解決。數(shù)據(jù)的確很重要，但我們?cè)趺慈タ创龜?shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)更重要。

我提倡六分法，即對(duì)于數(shù)據(jù)要分類(lèi)、分割、分解、分析、分享、分憂(yōu)。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�，和人們希望怎么去使用這些數(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(yú)，是蒸還是煮還是煎，是由顧客希望怎么吃來(lái)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(yōu)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(kāi)辟前人沒(méi)有走過(guò)的路。我一直強(qiáng)調(diào)，科學(xué)家要到工廠(chǎng)和基地去，把有用的數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)。

上書(shū)房：中國(guó)現(xiàn)已成為世界第一的制造大國(guó)，擁有完整的工業(yè)門(mén)類(lèi)和產(chǎn)業(yè)鏈，但大而不強(qiáng)的問(wèn)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(lái)什么改變？

李杰：屆時(shí)整個(gè)工業(yè)應(yīng)該是“無(wú)憂(yōu)”的，能夠做到包括效率無(wú)憂(yōu)、生產(chǎn)無(wú)憂(yōu)、安全無(wú)憂(yōu)、環(huán)境無(wú)憂(yōu)、成本無(wú)憂(yōu)等。

按照傳統(tǒng)制造的觀(guān)念，我們往往是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后才去解決問(wèn)題，頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳。一條生產(chǎn)線(xiàn)的問(wèn)題解決完了，再到另一條，重復(fù)地解決重復(fù)的問(wèn)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(wèn)題、問(wèn)題產(chǎn)生的原因和各種參數(shù)變成一個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程，在問(wèn)題尚未發(fā)生之前就能夠預(yù)測(cè)到，隨后及時(shí)調(diào)整，避免它發(fā)生。這就從原來(lái)的問(wèn)題性轉(zhuǎn)換到了預(yù)防性。這就是我所說(shuō)的無(wú)憂(yōu)。

我想，下一個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，是在實(shí)體經(jīng)濟(jì)與基礎(chǔ)技術(shù)中的競(jìng)爭(zhēng)，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。“蛋黃”能力的提升指的是核心產(chǎn)品的功能性?xún)r(jià)值得到提升，比如通過(guò)檢測(cè)生產(chǎn)線(xiàn)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(guò)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(jìng)爭(zhēng)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”

上書(shū)房：在德勤《全球制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)》提出的六大制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(duì)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(chǎng)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(wèn)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(shí)和建模工具的培養(yǎng)。在科研實(shí)踐方面，中心有許多來(lái)自工業(yè)界的真實(shí)問(wèn)題和真實(shí)數(shù)據(jù)，學(xué)生們要利用所學(xué)知識(shí)去解決一個(gè)被明確定義的問(wèn)題，對(duì)產(chǎn)業(yè)界形成有益的借鑒。在解決問(wèn)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(kāi)發(fā)、系統(tǒng)實(shí)施和優(yōu)化過(guò)程�？偟膩�(lái)說(shuō)，學(xué)生要在工作中不斷培養(yǎng)能力，逐漸成長(zhǎng)為產(chǎn)業(yè)型的科研領(lǐng)軍人才。

上書(shū)房：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(guó)是為了讓人們享受智能化帶來(lái)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(shí)和能力，讓他們從普通工人變成技師。從這個(gè)意義上說(shuō)，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)。

上書(shū)房：您在書(shū)中公開(kāi)了許多案例數(shù)據(jù)，同時(shí)鼓勵(lì)人們?cè)陂喿x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(shí)、資源的集成和整合，推動(dòng)智能化的落地。過(guò)去30年里，中國(guó)經(jīng)歷了飛速發(fā)展，但在這個(gè)過(guò)程中也損失了一定的工匠經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。而工業(yè)人工智能可以助力中國(guó)將這些經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)從數(shù)據(jù)中重新彌補(bǔ)回來(lái)，并且得到更快的沉淀和更好的傳承。因此，我希望本書(shū)的讀者能夠在對(duì)工業(yè)人工智能有了全面理解后，將相關(guān)知識(shí)實(shí)際用于自己的工作場(chǎng)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(guó)家層面的發(fā)展

上書(shū)房：有專(zhuān)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(guó)應(yīng)該如何把握機(jī)會(huì)，坐穩(wěn)這趟“頭班車(chē)”？

李杰：中國(guó)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(lái)看，在當(dāng)前的中國(guó)社會(huì)，人工智能在滿(mǎn)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(wú)論人在哪，送餐軟件都會(huì)風(fēng)雨無(wú)阻地把餐食送到人們面前；不管是在小巷中還是商場(chǎng)里，監(jiān)控?cái)z像頭的人臉識(shí)別技術(shù)讓罪犯無(wú)處遁形；抖音、快手等短視頻平臺(tái)為人們提供了廣闊的機(jī)會(huì)和舞臺(tái)，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(guó)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(shí)成長(zhǎng)，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(guó)家并沒(méi)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(guò)多地受到外界的影響，而是找到自己成長(zhǎng)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(kāi)中國(guó)工業(yè)之路，自主掌握更多技術(shù)、突破更多瓶頸，中國(guó)對(duì)世界的影響會(huì)越來(lái)越大。

上書(shū)房：作為中國(guó)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(duì)“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(zhǎng)期關(guān)注許多上海制造企業(yè)，在我看來(lái)，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(chǎng)的技術(shù)化程度最高、工人的知識(shí)化程度最高、生產(chǎn)過(guò)程中的環(huán)保程度最高、成本最具有競(jìng)爭(zhēng)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(shì)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(guó)際化大都市，明確自己的定位和目標(biāo)，有所為有所不為。

（刊于2019年9月7日解放日?qǐng)?bào)讀書(shū)周刊）