CEAP2020主题报道 | 走进科学之揭开AI的神秘面纱

- CEAP 2020 主题报道 vol.3 -

2020年7月，CEAP夏令营以“后疫情时代绿色经济复苏的企业机遇”为主题，引导中国高校优秀大学生聚焦于后疫情时期中小企业可持续发展，于苏州多家企业参与实地调研、实习，同时接受多位全球可持续发展领域专业导师的线上指导，进行可持续商业案例实践。

CEAP夏令营开营一周后，营员们对自己实习的企业有哪些观察，项目过程中有哪些收获，让我们一起来看一看。

营员 | 思必驰小组成员 马静怡 刘思璇 周天悦 邓睿

2020年7月20日，绿色光年邀请了上海交通大学苏州人工智能研究院副院长、苏州交驰人工智能研究院有限公司副总裁廖鹏老师，与我们进行线上交流。讲座主要分为两个部分：第一，上海交通大学苏州人工智能研究院概况；第二，人工智能在工业场景中的落地应用。接下来是我们在本次讲座中的学习笔记，与大家分享。

上海交通大学苏州人工智能研究院背景简介

2017年5月12日，上海交通大学与苏州市人民政府签约共建了上海交通大学苏州人工智能研究院。不同于高校研究院专注底层技术研发和人才培养，上海交通大学苏州人工智能研究院的职责则是商业化科研成果、培养产业化人才与项目。

战略愿景：依托上海交大的科研力量及高端人才,全国权威学会、行业组织及联盟的资源支撑,和苏州及长三角地区的产业生态基础与政策支持，形成产业枢纽、技术枢纽、创新枢纽及资金枢纽，打造国际领先的智能人机交互技术创新与产业聚集高地。

*更多详细信息请见 http://www.ai-research.cn/*

人工智能在工业场景中的落地应用

01

何谓‘人工智能’

人工智能（Artificial Intelligence), 英文缩写为AI，其最初是在1956年美国计算机协会组织的达特茅斯学会上提出，至今已有60多年历史。人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科，是研究、开发、用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。概括而言，人工智能是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。

到目前为止，人工智能共经历了三次热潮。受制于有限的算力、算法及数据，前两次人工智能浪潮并没有激起很大的浪花。但自2016年AlphaGo战胜李世石以来，人工智能逐渐引起人们的关注。与此同时，政府也出台了很多相关政策来加快、加强、深化人工智能产业的发展。

如果说互联网的价值是通过优化和创造信息存储、传递的方式重新组合生产要素，重构已有的商业模式；人工智能的主要贡献则是通过升级生产要素（例如劳动、土地、资本、员工、领导者才能）来推动产业升级。

02

AI为企业创造价值的模式

AI可以取代重复性简单劳动；创造数字时代新物种（如翻译机）；突破人类极限 （如遥感）；利用已有数据来激活业务和商业流程（机器人流程自动化）；精准匹配并找到被忽视潜在逻辑与联系；提供全新的人机或服务交互模式；辅助人类进行智能决策。

03

AI的主要应用技术

NLP 自然语言处理定义：

自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。

应用场景：

CV计算机视觉技术：

定义：计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

应用场景：

04

为什么要将人工智能运用于工业场景

人口红利降低、劳动力成本提升、精益生产迫在眉睫；环境不确定性；制造业信息化改造逐步深入，企业逐渐夯实AI落地基础；提高生产效率；改善质量稳定性；降低能耗成本；提升设备稳定性；提高危险工业场景的安全性

05

从AI到智能制造的应用

主要包括：语音AI技术应用、计算机视觉应用及机器学习应用

语音AI技术应用使机器与人的语音交互沟通成为现实。通过语音交流，解放工人的双手实现效率提升；同时面对大规模的厂房，语音交流可以实现远程操作，进一步提升工作效率。

基于计算机视觉对生产中常见缺陷进行技术检测的技术，是计算机视觉在工业制造领域落地较快的应用之一。其被广泛用于加工件的尺寸测量与定位、工序间自动化、检测等工序。相对人眼，AI的处理能力明显提高，同时可以24小时工作，提高了工厂效率。随着加工元器件越来越小，肉眼难以观察，需要借助8K影像技术实现作业，而AI在这样的场景中效率比人工更加突出。

机器学习则能实现从数字工厂到智能工厂的转变。机器学习是实现人工智能的一种方式，主要是设计和分析机器学习算法，使得计算机自动’学习‘—即自动分析和从数据中获取规则，并使用规则来预测未知数据，主要应用包括数字双胞胎、预测性维护、车货匹配等。

*遍布工业/制造业全生命周期的智能化改造需求*

以声纹识别技术在工业质检中的运用为例，空调噪音在生产线上易淹没于工厂内嘈杂的设备噪音，需要在下线后在安静的环境中单独检测，而基于声纹识别技术的智能质检方案，可以对剔除背景音的声音数据进行分析，实现空调噪音的在线质检，算短产品生产周期，为产品上市赢得先机。

06

如何与人工智能共舞

当前仍然处于弱人工智能阶段，人工智能技术是有边界的，只能取代人类某一部分能力；第二，定制算法模型是有成本的；第三，与物联网结合应用，事半功倍；第四，从手动到人机耦合再到全流程智能化，需考虑边际成本与边际效益；第五，企业是否要搭建自己的AI算法团队可从自身需求、成本角度出发，企业也可和科研院所进行产业合作，实现定制化开发；第六，人工智能应用落地一般先在政府层合作、应用，再到大型企业、小型企业，最后才应用于消费端。

07

商业伦理

随着人工智能的快速发展，人们也越发关注技术使用涉及的道德风险和隐私安全问题。例如，在抗击新冠疫情的过程中，许多国家开发的追踪系统涉及到数据隐私问题，政府则需要在有效控制疫情和保护隐私间做出取舍。社会资源、信息需求、人们对数字基础设施的安全性信任度等多种因素的差异化使得提出一个适用于所有情形的建议尤其困难，但重要的是国家间在安全和保障等方面达成共识，建立全球范围内强大的信息共享文化与学习平台，推动不同文化、国家间的对话沟通，来应对人工智能领域的伦理困境。

结语

廖鹏老师的讲座让我们感触颇深，尽管人们对AI还有诸多疑虑，AI发展还有许多问题，但我们相信AI的存在不会取代人类，而是会为各行各业带来新技术、新工具，革命性地提升人类生活的质量和工作的效率，开启一个全新的创新时代。

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- CEAP 2020 专题 -

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