音- 打不-_ 故障

前沿拓展：

“人工智能的落地，也要看能不能構建完整的環境，讓人工智能處于相對穩定的環境當中，比如在道路上訓練好的自動駕駛的汽車，跑不到沙漠上的，因為整個環境發生了變化。人工智能還面臨很多復雜環境。”

2021中國智造業年會暨半導體產業峰會近日在東莞舉行，科大訊飛華南研究院執行院長周國華等出席并發表演講，他介紹，工業運營中出現故障，運行聲音會呈現明顯異常特征，而抓取這些異常特征可以幫助實現智能運維。

AI落地經歷三重“檻”

周國華表示，當前人工智能發展經歷了3個階段，首先是運算技能，人工智能要能寫會算還能存儲；感知力方面，很多領域機器也是領先人類；單認知智能則是人工智能的天花板，能理解會思考、進行發散性思考情況下人工智能是很弱的，你愿意和5歲小孩子聊天都不愿意和智能音響聊上5分鐘。

周國華談到，早在2012年，語音合成超過了人類平均水平，以學習強國App為例，通過央視主持人的合成聲音，原本聽完一整段人工智能播報會很累，而現在聽起來很舒服，機器在讀寫方面可以戰勝人類。

而在個別領域，人工智能卻非常“累”，尤其是讓機器明確知道該執行什么樣的結果，比如把男女特征告訴給機器，遇到長頭發的，大概率是一位女性；遇到化妝的，大概率也是女性。但這些規則不斷被顛覆，所以沒法告訴機器一個規則，只有數據量足夠大，機器就可以歸結起來，人工智能最大的特點就是可以幫助用戶主動歸結。

“聽”聲發現異常，適用場景包括變壓器、開關柜、電抗器、風車等 通訊員/受訪者 科大訊飛 供圖

“人工智能不是萬能的，有明顯的邊界，什么樣的場景能夠落地？”周國華現場介紹，首先是有對應的算法，場景有好的算法可以讓結果快速呈現，

第二是有足夠多的行業大數據，而且可以很廉價地獲取，不能有任何一個錯誤的數據。他舉例說，對自動駕駛而言，最難的是什么，是不允許拿交通事故來訓練算法。這意味著，獲取異常數據的成本非常高。

第三是人工智能需要人類專家不斷培訓，告訴人工智能，需要學習、什么是正確的結果，人工智能會像小孩子成長，賦能千行百業。

用聲音監測工業運作異常

目前，人工智能已經在客服、車載等方面有諸多落地應用。如通過“AI+司法”，可以用語音識別替換速記員的部分工作，幫助紙質卷宗電子化。

AI+客服方面，周國華說，現在打電話給海底撈，90%的問題已經通過人工智能客服解決；在教育領域，人工智能識別題目里面涵蓋的知識點，能判斷出學生哪些知識點沒有掌握好，同時含有相關知識點的題目自動推送到學生前面。

工業方面，過去質檢需要大量人手，而過程中的瑕疵也沒有很復雜，人工智能學習后就能判斷問題是什么。周國華說，我們先獲取正確的樣本，讓人工智能學習正確樣本的特征，反過來發現運行過程的異常，再讓專家去標注、機器處理。

在國家電網的一個應用領域，科大訊飛把麥克風放在變壓器上面，現在已經運營了4萬多個小時，它能夠分辨汽車開過去的聲音，也知道鞭炮的聲響，異常聲音都可以發現。此外，在賽輪集團輥軸上放置監聽器，可以幫忙監測故障。

“通過機器人智能交互平臺，原本在特定場景下需要一到三個月的開發周期，現在兩三天就可以配置出來。”周國華說，在紡織業給大型機器加了攝像頭，有故障就會報警，可以節省80%的物料損失。

【記者】郜小平

【作者】 郜小平

【來源】 南方報業傳媒集團南方+客戶端

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