音- 打不-_ 故障

前沿拓展：

“人工智能的落地，也要看能不能構(gòu)建完整的環(huán)境，讓人工智能處于相對穩(wěn)定的環(huán)境當(dāng)中，比如在道路上訓(xùn)練好的自動駕駛的汽車，跑不到沙漠上的，因為整個環(huán)境發(fā)生了變化。人工智能還面臨很多復(fù)雜環(huán)境。”

2021中國智造業(yè)年會暨半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)峰會近日在東莞舉行，科大訊飛華南研究院執(zhí)行院長周國華等出席并發(fā)表演講，他介紹，工業(yè)運營中出現(xiàn)故障，運行聲音會呈現(xiàn)明顯異常特征，而抓取這些異常特征可以幫助實現(xiàn)智能運維。

AI落地經(jīng)歷三重“檻”

周國華表示，當(dāng)前人工智能發(fā)展經(jīng)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(lǐng)域機器也是領(lǐng)先人類；單認(rèn)知智能則是人工智能的天花板，能理解會思考、進(jìn)行發(fā)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(xué)習(xí)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(xiàn)在聽起來很舒服，機器在讀寫方面可以戰(zhàn)勝人類。

而在個別領(lǐng)域，人工智能卻非常“累”，尤其是讓機器明確知道該執(zhí)行什么樣的結(jié)果，比如把男女特征告訴給機器，遇到長頭發(fā)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(guī)則不斷被顛覆，所以沒法告訴機器一個規(guī)則，只有數(shù)據(jù)量足夠大，機器就可以歸結(jié)起來，人工智能最大的特點就是可以幫助用戶主動歸結(jié)。

“聽”聲發(fā)現(xiàn)異常，適用場景包括變壓器、開關(guān)柜、電抗器、風(fēng)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(xiàn)場介紹，首先是有對應(yīng)的算法，場景有好的算法可以讓結(jié)果快速呈現(xiàn)，

第二是有足夠多的行業(yè)大數(shù)據(jù)，而且可以很廉價地獲取，不能有任何一個錯誤的數(shù)據(jù)。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(xùn)練算法。這意味著，獲取異常數(shù)據(jù)的成本非常高。

第三是人工智能需要人類專家不斷培訓(xùn)，告訴人工智能，需要學(xué)習(xí)、什么是正確的結(jié)果，人工智能會像小孩子成長，賦能千行百業(yè)。

用聲音監(jiān)測工業(yè)運作異常

目前，人工智能已經(jīng)在客服、車載等方面有諸多落地應(yīng)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(zhì)卷宗電子化。

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

工業(yè)方面，過去質(zhì)檢需要大量人手，而過程中的瑕疵也沒有很復(fù)雜，人工智能學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)正確樣本的特征，反過來發(fā)現(xiàn)運行過程的異常，再讓專家去標(biāo)注、機器處理。

在國家電網(wǎng)的一個應(yīng)用領(lǐng)域，科大訊飛把麥克風(fēng)放在變壓器上面，現(xiàn)在已經(jīng)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(fā)現(xiàn)。此外，在賽輪集團(tuán)輥軸上放置監(jiān)聽器，可以幫忙監(jiān)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(fā)周期，現(xiàn)在兩三天就可以配置出來。”周國華說，在紡織業(yè)給大型機器加了攝像頭，有故障就會報警，可以節(jié)省80%的物料損失。

【記者】郜小平

【作者】 郜小平

【來源】 南方報業(yè)傳媒集團(tuán)南方+客戶端

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