以下是李杰演講實(shí)錄:(內(nèi)容根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理
時(shí)間:2022-03-26 04:33:01 | 來(lái)源:行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間:2022-03-26 04:33:01 來(lái)源:行業(yè)動(dòng)態(tài)
大家好,今天很高興有機(jī)會(huì)來(lái)這邊跟大家分享有關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)和工業(yè)人工智能在這方面的應(yīng)用,題目本來(lái)是選的工業(yè)大數(shù)據(jù),但我想還是以工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能連在一起會(huì)更能夠反映出目前國(guó)內(nèi)這些技術(shù)如何去對(duì)生產(chǎn)力進(jìn)行轉(zhuǎn)型。
我想我的主題今天就放在幾個(gè)領(lǐng)域,一個(gè)就是所謂數(shù)據(jù)怎么來(lái)做分析,它的價(jià)值是什么,一個(gè)就是我們?nèi)绾卫靡恍┬碌募夹g(shù)來(lái)看到一些隱性的問(wèn)題,我看了一下去年來(lái)演講的內(nèi)容,今天我就把一些內(nèi)容都完全不一樣了,從不同的領(lǐng)域跟大家闡述一下,我目前本身還是屬于工業(yè)大數(shù)據(jù),智能維護(hù)系統(tǒng)聯(lián)盟已經(jīng)18年了,上個(gè)星期我和郭董事長(zhǎng),富士康在斯坦福大學(xué)做了人工智能的演講,基本上對(duì)硅谷闡述了未來(lái)人工智能的影響,因?yàn)楣韫热斯ぶ悄鼙容^少,還是技術(shù)比較多,他們很多的年輕朋友都很希望加入富士康來(lái)做這個(gè)事情,這是一個(gè)很不錯(cuò)的機(jī)會(huì)。
這里邊我們也學(xué)到了跟很多企業(yè)合作的經(jīng)驗(yàn),包括中國(guó)的企業(yè),包括華為、富士康、中車等等,在過(guò)去這幾年這幾本書多多少少都發(fā)表了一些,我把它衍生出來(lái),工作大數(shù)據(jù)的比較多,《工業(yè)大數(shù)據(jù)》也闡述了很多的案例。這本書這個(gè)書要出,最晚下個(gè)禮拜,這本書是工業(yè)人工智能第一本書記,為什么《工業(yè)人工智能》我們要用它?因?yàn)槿斯ぶ悄芩且粋€(gè)很成熟的領(lǐng)域,它已經(jīng)有50多年了歷史了,這里邊很多科學(xué)性和使用上,都試著去做,它的絕對(duì)性很差,它的機(jī)會(huì)性很多,你用這個(gè)工具是不是一定有這個(gè)結(jié)果,答案是不一樣的,工業(yè)人工智能,如果說(shuō)這個(gè)手機(jī)上面有一個(gè)刮傷,那就是刮傷,我們的消費(fèi)者不一樣,我們的消費(fèi)者看過(guò)什么東西,你印了什么東西,你有什么興趣可能有四五個(gè)答案,這個(gè)就要從銷售角度去看。
今天為什么要講制造呢?制造里邊它必須是國(guó)家未來(lái)轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ),制造不是經(jīng)濟(jì),是為人們生活要好,經(jīng)濟(jì)只是其中的一部分。有些國(guó)家把制造的知識(shí)人才培養(yǎng)出來(lái),往設(shè)計(jì)端去放,制造是一種知識(shí)跟價(jià)值創(chuàng)造的東西,有的是設(shè)計(jì),有的是材料。去年國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人李克強(qiáng)總理特別講到中國(guó)需要一個(gè)品質(zhì)革命。實(shí)際上這句話它的含義很深,不是講質(zhì)量革命,講品質(zhì)革命,對(duì)中國(guó)制造來(lái)講,或者說(shuō)全世界制造有幾個(gè)等級(jí),一個(gè)是制造的一切的本質(zhì),比如說(shuō)你是做半導(dǎo)體的,做汽車的等,本質(zhì)決定你做什么,這里邊你必須要追求產(chǎn)業(yè)的激情,我做一個(gè)材料就賣掉了,A輪B輪就賣掉了,心態(tài),你就是想炒作市場(chǎng),這個(gè)其實(shí)也沒(méi)有錯(cuò),但是一個(gè)實(shí)業(yè)家講的就是激情,企業(yè)家、生意人是找機(jī)會(huì)賺錢,商人找賺錢的機(jī)會(huì),實(shí)業(yè)家找重生的機(jī)會(huì),火鳳凰,他會(huì)從方向上去燃燒自己創(chuàng)造未來(lái),這個(gè)是實(shí)業(yè)家。
制造的本質(zhì)我在什么樣的影響力發(fā)展到無(wú)限,讓我的產(chǎn)品和價(jià)值體現(xiàn)出來(lái),體制就是說(shuō)我這個(gè)產(chǎn)品可能做得不好,還有很多的空間,那我應(yīng)該怎么解決,素質(zhì)問(wèn)題呢?就是說(shuō)我的使用上面,人的訓(xùn)練的基礎(chǔ)不夠,我使用的工具不夠,我的產(chǎn)品賣給別人,客人使用我的產(chǎn)品的素質(zhì)不夠,這個(gè)問(wèn)題怎么解決?從日本來(lái)講,素質(zhì)就是精益制造,美國(guó)本質(zhì)就是科技創(chuàng)新,對(duì)于中國(guó)來(lái)講需要一個(gè)一致創(chuàng)造的革命,不管是素質(zhì)問(wèn)題還是本質(zhì)問(wèn)題都是素質(zhì)價(jià)值。
數(shù)據(jù)怎么來(lái)形成問(wèn)題的集成知識(shí),慢慢過(guò)去都沒(méi)有累計(jì),現(xiàn)在有了機(jī)會(huì)我把數(shù)據(jù)怎么來(lái)看?可是在很多的產(chǎn)業(yè),一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)應(yīng)用里邊應(yīng)用不單是在數(shù)據(jù)本身,在日本工業(yè)大數(shù)據(jù)是過(guò)去三十年才開(kāi)始崛起的,我記得在五年前,我在日本演講的時(shí)候,很多企業(yè)對(duì)它還有懷疑,2015年我的書出來(lái)以后,很多的企業(yè)開(kāi)始跳,三菱電級(jí)都開(kāi)始出來(lái)了,像小松2000年就開(kāi)始了,日本把人當(dāng)做一個(gè)基礎(chǔ),把人的素質(zhì)變好,維持在一個(gè)穩(wěn)定性,這是日本講的工匠性。德國(guó)是要把體制做好,該做的機(jī)器去做,不用人去做,因此把自動(dòng)化當(dāng)做器匠,所以德國(guó)的基礎(chǔ)是一樣的,日本還注重人的經(jīng)驗(yàn)。美國(guó)是推翻這個(gè)經(jīng)驗(yàn)。
現(xiàn)在出現(xiàn)新的設(shè)計(jì)、新的功能,新的芯片,三個(gè)決定了,對(duì)于中國(guó)來(lái)講很多的數(shù)據(jù)分析變成了問(wèn)題,我怎么分析它,人民讓這個(gè)應(yīng)用端的知識(shí)能夠一直衍生出來(lái),然后我再把這個(gè)問(wèn)題的價(jià)值擴(kuò)展出來(lái),我本來(lái)是做切削的,但是慢慢的做了之后我對(duì)刀具懂了,本來(lái)是不懂得,我對(duì)機(jī)床懂了,刀具也懂了,那么我可以幫助企業(yè)研究新的都是。中車生產(chǎn)當(dāng)中了解了軸承,從經(jīng)驗(yàn)到事實(shí),有經(jīng)驗(yàn)的軸承專家不一定比中車還懂。
今天我們講未來(lái)一個(gè)產(chǎn)業(yè),數(shù)據(jù)是制造的一個(gè)大產(chǎn)業(yè),它的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于金融、醫(yī)療。尤其是未來(lái)大的更細(xì)的數(shù)據(jù),比如說(shuō)8K加5G這樣的東西,數(shù)據(jù)會(huì)更大,這當(dāng)中就缺乏一種真正讓它落地的基本的元素,今天我談到ABCDE,這也是我最近在協(xié)助富士康轉(zhuǎn)型,A代表什么?A就是說(shuō)我的人工智能AI,分析。B是BIG DATA, C是云與賽博技術(shù),D是專業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),E是事實(shí)與真相。你要把很多的東西集成在一起,很多的產(chǎn)業(yè)也想轉(zhuǎn)型,包括海爾、西門子,這當(dāng)中最重要的是,硅谷ABC最強(qiáng),最難有的是E,你不懂發(fā)動(dòng)機(jī)、風(fēng)電,你只能用在很多的金融、醫(yī)療、成功一次就拍拍手,在工業(yè)人工智能里邊要成功一百萬(wàn)次才能成功,不是一次兩次。我們要求是很正常的,這里邊今天要談到,聚焦的一點(diǎn),就是中國(guó)企業(yè)有很多的本質(zhì)素質(zhì)問(wèn)題。
我們第一象限怎么改進(jìn),在改進(jìn)中把它的問(wèn)題解決,為什么20個(gè)人做一個(gè)事情,我把一個(gè)人做的事情十個(gè)人做,為什么會(huì)有刮傷,為什么會(huì)有?我找到有原因的部分,看到機(jī)械有問(wèn)題,到時(shí)候我的自動(dòng)化變成智能化,精益化變成信息化。這里邊來(lái)講我轉(zhuǎn)型的空間也是一步步走,因此我們提出了叫做三步走的過(guò)程,第一步走是一到二,在已知的問(wèn)題里邊檢驗(yàn)出問(wèn)題,檢驗(yàn)里邊積累經(jīng)驗(yàn),經(jīng)驗(yàn)變成邏輯,只要有問(wèn)題出現(xiàn)就發(fā)現(xiàn),原來(lái)是有攝像的,模型識(shí)別了我就知道什么問(wèn)題出來(lái)了,那么我就避免掉了。
第二個(gè)二到三,我必須要利用分析找到一些隱性的問(wèn)題,是什么因素造成它變化的,是溫度還是它的參數(shù)兩個(gè)不穩(wěn)定性,還是設(shè)備的衰退性,還是背光的問(wèn)題,把問(wèn)題找到你才知道為什么質(zhì)量不一樣。三到四是說(shuō)我要未來(lái)對(duì)這個(gè)問(wèn)題的深度挖掘,在設(shè)計(jì)端怎么更改,在材料端怎么更改,以舊知識(shí)帶動(dòng)新知識(shí)。比如說(shuō)對(duì)動(dòng)車的軸承懂了,從北邊到南方,一天的溫度和重力不太一樣,那么磨損也不一樣,這個(gè)數(shù)據(jù)有了之后,舊知識(shí)帶來(lái)新知識(shí)。中國(guó)有很多的機(jī)會(huì),全世界都有很多的機(jī)會(huì),因此我們來(lái)看這個(gè)地方德國(guó)用4.0來(lái)代表未來(lái)的成長(zhǎng)。對(duì)很多的企業(yè)有自己的想法,包括日本他把工廠做到極限的精密,很多的產(chǎn)業(yè)一樣。我最近協(xié)助富士康轉(zhuǎn)型,郭董事長(zhǎng)重視六個(gè)流的問(wèn)題,把人的問(wèn)題,過(guò)程的問(wèn)題,物流的問(wèn)題,經(jīng)過(guò)六個(gè)流來(lái)呈現(xiàn),信心流、資金流和技術(shù)流從隱性當(dāng)中挖掘出來(lái)。
今天為什么人工智能和大數(shù)據(jù)會(huì)需要有一個(gè)交際?過(guò)去大數(shù)據(jù)的范圍停留在數(shù)據(jù)的分析跟問(wèn)題的呈現(xiàn),人工智能是找出收斂跟發(fā)散中間所產(chǎn)生的機(jī)會(huì),你看不到知識(shí),一個(gè)是控制有關(guān)的,有一個(gè)是跟分析有關(guān)的,這兩個(gè)都有共性的問(wèn)題,四個(gè)核心的問(wèn)題,數(shù)據(jù)DT,分析叫AT,平臺(tái)像云邊緣端叫做PT,最后一個(gè)叫運(yùn)營(yíng)管理叫做OT,人事物里邊所發(fā)生的問(wèn)題,DT就是數(shù)據(jù)端的問(wèn)題,很多數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性,它的背景性,它的所謂質(zhì)量性會(huì)造成所有分析里邊的不合理,比如說(shuō)一條魚不新鮮,再好的廚師煮的魚都浪費(fèi),魚養(yǎng)的背景資料不一樣,它用了很多化學(xué)去養(yǎng)它,再好的廚師也是沒(méi)有用的。所以DT是講它的背景性,AT講分析的工藝,比如說(shuō)我知道它的數(shù)據(jù)因果性,我要知道它的分割性,判決性,我要知道它的預(yù)測(cè)性,我要用不同的軟件,我要用目的性來(lái)看工具,我要吃魚要蒸就要用蒸箱。
PT是平臺(tái),可以儲(chǔ)存食物的地方,微波爐是一個(gè)快速的平臺(tái),但是它不是一個(gè)正規(guī)的烹飪技術(shù),它是一個(gè)快速的。云端把這個(gè)信息分享出去,如果說(shuō)工廠就一個(gè)機(jī)器用,那就不用云,云是為了達(dá)到無(wú)限制的服務(wù),及時(shí)的服務(wù)才用云,不達(dá)到這個(gè)就不需要云。邊緣端掌握到一個(gè)比較所謂,比專業(yè)特征分析,生產(chǎn)優(yōu)化就是在人端,人需要做決定,我需要用工具,我用動(dòng)態(tài)的所謂數(shù)據(jù)的雷達(dá)圖來(lái)呈現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)性,我用預(yù)測(cè)圖來(lái)看我的行動(dòng)性開(kāi)快不快。
我們用數(shù)據(jù)段會(huì)遇到,數(shù)據(jù)的分裂性、優(yōu)劣性,背景性。我們大學(xué)辦了一個(gè)大賽,題目是說(shuō)如此預(yù)測(cè)葉片會(huì)不會(huì)結(jié)冰,風(fēng)電在山里邊運(yùn)轉(zhuǎn),你怎么知道它會(huì)不會(huì)結(jié)冰,但是我的溫度降下來(lái),濕度很高的時(shí)候,就可能結(jié)冰,結(jié)冰的話發(fā)電上不去,如果我不告訴你結(jié)冰,只是告訴你天氣,那你能不能知道葉片的狀況,,我們把這個(gè)叫做智能的管理,預(yù)測(cè)它的情況。我們有12個(gè)團(tuán)隊(duì)被選上,我是做最后的主裁判做點(diǎn)評(píng),這里邊有兩組,一組是完全不懂風(fēng)電的人,他用數(shù)據(jù),答案跟很懂風(fēng)電的是一樣的,指出來(lái)了沒(méi)有絕對(duì)的答案,但有相對(duì)的助力,今天我不是一個(gè)專業(yè)的專家,但是我有數(shù)據(jù)做支撐,那我得到的知識(shí)可能8090%,可能專家也上不去,他還停留在自己的成分,因此有數(shù)據(jù)和專家在一起是最好的結(jié)合。沒(méi)有專家在,有經(jīng)驗(yàn),那也是一個(gè)滿意的結(jié)合,所以前一兩名是有了經(jīng)驗(yàn)之后再做成數(shù)據(jù),所以我們明顯的看到人工智能和工業(yè)大數(shù)據(jù)要結(jié)合起來(lái)才能做到深度的數(shù)據(jù)的挖掘。
今天為什么要講人工智能?它是一種認(rèn)知科學(xué),我們使用它的時(shí)候有很多的方法去試,試到成功為止,我做到成功,別人的答案不一定跟我一樣,我們用的軟件一樣,但是答案不一定一樣,可見(jiàn)我在實(shí)踐當(dāng)中所用的方法不太一樣。同樣的魚,兩個(gè)廚師做的味道完全不一樣,道理是一模一樣,并不是在于廚師,在鍋,在魚,而是在于工藝的問(wèn)題。一如果說(shuō)身體我有一個(gè)疾病,哪個(gè)醫(yī)療都是這樣的疾病,只是治療的方式不一樣,比如說(shuō)你有腫瘤,醫(yī)生說(shuō)要吃藥,有的人說(shuō)要化療,我的方法可以變,但我的問(wèn)題找到了,工業(yè)講的是絕對(duì)性,就是我必須是絕對(duì)性,速度性、系統(tǒng)性。所以對(duì)于工業(yè)人工智能來(lái)講,為什么工業(yè)領(lǐng)域人工智能很難落地?就是你的決定性不夠,機(jī)會(huì)是有的,因此我無(wú)法接受你。發(fā)動(dòng)機(jī)要起飛,今天好可以工作,明天不好就不工作了,那么這個(gè)是不可以接受的。
我們傳統(tǒng)上一個(gè)人的知識(shí)成長(zhǎng)到了退休之后,下一個(gè)人又成長(zhǎng),他一定會(huì)有一個(gè)斷層,這個(gè)斷層注定了人的系統(tǒng)。人知道多少,人工智能就能幫助我提供多少,人不一定能穩(wěn)定的成長(zhǎng),但是人工智能可以穩(wěn)定的成長(zhǎng)。人工智能它可以學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)當(dāng)中他所產(chǎn)生的這些穩(wěn)定性出問(wèn)題,他可能要很多的誤差才回到一個(gè)成長(zhǎng)點(diǎn),經(jīng)過(guò)這個(gè)設(shè)備,經(jīng)過(guò)維修之后又要重新的訓(xùn)練,因此不是訓(xùn)練一次就可以了,比如說(shuō)我的車子自動(dòng)駕駛訓(xùn)練完了,下次我的傳感器壞了,我的車子壞了,要修,壞了要修才能繼續(xù)開(kāi)下去。工業(yè)人工智能可以一次下去,我有系統(tǒng)化,所以我做的是一個(gè)工業(yè)系統(tǒng),不是一個(gè)軟件系統(tǒng),這里邊更強(qiáng)調(diào)它的所謂系統(tǒng)跟計(jì)算。
左邊是人工智能右邊是工業(yè)人工智能,人工智能我們談到的像機(jī)器人,無(wú)人駕駛,無(wú)人超市這些東西,右邊是屬于工業(yè)人工智能,我們講風(fēng)電、半導(dǎo)體、機(jī)床、切刀等等,工具安不安全預(yù)測(cè)出來(lái),有沒(méi)有污染預(yù)測(cè)出來(lái),你有沒(méi)有質(zhì)量問(wèn)題要預(yù)測(cè)出來(lái),我要求的學(xué)習(xí)方式有很多種,有寬度學(xué)習(xí),有內(nèi)心學(xué)生,其它的學(xué)習(xí)方向沒(méi)有,機(jī)器學(xué)習(xí)跟深度學(xué)習(xí),四個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)飛,每個(gè)數(shù)據(jù)都去學(xué)數(shù)據(jù)這個(gè)關(guān)聯(lián)是不對(duì)的。工業(yè)人工智能能夠代表的是左下方代表的東西。通過(guò)人工智能了解還不存在的問(wèn)題,你懂怎么學(xué)習(xí)呢?人工智能發(fā)現(xiàn)還沒(méi)有預(yù)測(cè)出來(lái)的問(wèn)題,這個(gè)需要專業(yè)知識(shí)。
你在中國(guó)看到的東西都在左下角,科達(dá)訊飛,手指紋等等,你要找到這一套很少。實(shí)際上未來(lái)一個(gè)工業(yè)國(guó)家要轉(zhuǎn)型講的是右上方。
這個(gè)是數(shù)據(jù)常用的方法,我就不講細(xì)節(jié)了。我們來(lái)看案例,怎么來(lái)協(xié)助制造轉(zhuǎn)型,一個(gè)是體制問(wèn)題,今天這個(gè)企業(yè)的體制不好,我怎么讓它變得好?它的質(zhì)量、效率怎么提質(zhì)增效,我們?cè)诟皇靠档涅i鼎,這個(gè)是做軟版,這里邊的數(shù)據(jù)是不完整的。這里邊可行性與重要性,你要把每個(gè)秩程發(fā)生的影響最大,我從25個(gè)過(guò)程里邊有三百多個(gè)裝備里邊找到重要的點(diǎn),1234,一個(gè)是頻率多,重要性低,一個(gè)是頻率低重要性高。比如說(shuō)電路的過(guò)程,還是什么什么的過(guò)程,最后我設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析就滿足這個(gè)過(guò)程,最后做成第二步,把這個(gè)數(shù)據(jù)重要性找到之后我來(lái)做分析,重要的數(shù)據(jù),不重要的數(shù)據(jù)你不用找它,你看到改進(jìn)前和改進(jìn)后很明顯就知道。這個(gè)過(guò)程是一個(gè)很長(zhǎng)的過(guò)程,但是它也是必然要走的一個(gè)數(shù)字化過(guò)程。
第三個(gè)就是效益性,你到了2015年11月,我們把這個(gè)廠54個(gè)小時(shí)不停機(jī),然后看能省多少錢,這個(gè)工廠現(xiàn)在是全世界第一做軟版的。我們還做了一個(gè)鋼廠,它沒(méi)有傳感器,完全是老舊的設(shè)備,你怎么做大數(shù)據(jù)呢?它有很多手寫的資料在里邊,我加了幾個(gè)傳感器,這里邊我把數(shù)據(jù)重新的編寫,把人寫的重新編寫,也做四宮格,然后做數(shù)據(jù)分析,哪些好哪些差,這個(gè)廠一年省下了一千萬(wàn)到五千萬(wàn)不必要的浪費(fèi),這個(gè)廠在山東。很多數(shù)據(jù)科學(xué)家在辦公室等著進(jìn)來(lái),你要了解這個(gè)數(shù)據(jù)怎么來(lái)的,所以一個(gè)醫(yī)生要實(shí)習(xí)三五年。一個(gè)數(shù)學(xué)科學(xué)家你在辦公室等,機(jī)會(huì)很好給你了,你要解決工業(yè)的問(wèn)題必須要下工廠,解決海洋問(wèn)題你必須到海里去,你不可能只是在辦公室搞研究。
半導(dǎo)體的產(chǎn)業(yè),比如我們知道這個(gè)廠,有80個(gè)傳感器,我怎么把這個(gè)因果歸類出來(lái),我們跟三星合作的時(shí)候,三星說(shuō)我找不到問(wèn)題,只是知道問(wèn)題的出發(fā)點(diǎn),我把問(wèn)題歸類,然后看傳感器的問(wèn)題,我們用一個(gè)叫做傳感器的關(guān)系圖來(lái)代表,這樣我就貝葉式來(lái)計(jì)算(音),我可以算出來(lái)那個(gè)數(shù)字跟我要的東西最有關(guān)系的,這個(gè)把人的素質(zhì)的問(wèn)題解決了,體制的問(wèn)題解決了,因?yàn)轶w制問(wèn)題不好浪費(fèi),那這個(gè)精確率99%,三星也很高興。
我們來(lái)看素質(zhì)問(wèn)題,素質(zhì)的問(wèn)題,今天如果產(chǎn)品出去之后,顧客沒(méi)有用他在做的事情,我告訴你不要這樣做,你非要這樣做,我們跟上銀合作的時(shí)候,上銀的董事長(zhǎng),說(shuō)我的羅鋼絲(音)剛是最好的了,但是客戶說(shuō)我的這個(gè)有問(wèn)題。他說(shuō)想試試看能不能找到問(wèn)題,我們根據(jù)扭力電跟所謂的承受力,我可以算出來(lái)所謂的絲感進(jìn)來(lái)出去不一樣,最后我們有一個(gè)東西都可以放在APP里邊去,上銀現(xiàn)在每一個(gè)人都可以看到絲感有什么問(wèn)題,你沒(méi)有加潤(rùn)滑油,一看是紅色的就可以看出來(lái)有什么問(wèn)題,是沒(méi)有上潤(rùn)滑油。利用素質(zhì)不好的背景把問(wèn)題挖掘出來(lái),你不要騙我,一騙我就知道,現(xiàn)在這樣的技術(shù)就可以讓很多不知不覺(jué)的把事情呈現(xiàn)出來(lái)。
日本也是一樣,日本上我的工匠很好,比如說(shuō)這個(gè)清酒,清酒因?yàn)橄碌挠瓴灰粯?,水不一樣所以釀造出?lái)的酒也不一樣,他就想怎么把人的因素打掉,他們也用了機(jī)器學(xué)習(xí),今天我把這些米研磨之后,研磨30%之后,根據(jù)今年的雨季來(lái)做最好的設(shè)計(jì),這里邊把人的因素打掉,把它變成質(zhì)量是質(zhì)本,這個(gè)酒賣四五十美金一瓶,所以它必須要有質(zhì)量。最后談到本質(zhì)的問(wèn)題,很多的企業(yè)要轉(zhuǎn)型,本質(zhì)要變,因?yàn)橐獜膬r(jià)值出發(fā),這個(gè)是唯一的案例,去年我講過(guò)一次,我跟中船合作也是本質(zhì)的問(wèn)題,中船是做船舶,你要知道用船之后產(chǎn)生的數(shù)據(jù),包括它的水紋包括路線,它的水流,夏天臺(tái)風(fēng)很多,我怎么看船舶風(fēng)浪對(duì)它的影響,對(duì)阻力的影響,我看我的參數(shù),我就可以算出來(lái)影響怎么樣,這樣我就可以做到這個(gè)船在開(kāi)的時(shí)候,數(shù)字船在右邊,我可以繼續(xù)的計(jì)算它,我就可以切掉一些路線,可以省掉一些油費(fèi)。這個(gè)是在去年12月中國(guó)的第一艘智能船出海了。
這里邊我們可以看到今天我剛講了幾個(gè)案例,今天要應(yīng)用,我們工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用是一個(gè)系統(tǒng)工程,絕對(duì)不是一個(gè)數(shù)學(xué)工程,它也不是一個(gè)數(shù)據(jù)工程,它是一個(gè)數(shù)據(jù)加上算法,加上專業(yè)知識(shí),ABCDE,所以我們的過(guò)程一定是1234,沒(méi)有1的時(shí)候你不能跳到2,精益都不懂,你想進(jìn)入到大數(shù)據(jù)精益制造,怎么可能,你說(shuō)我是一個(gè)完全鄉(xiāng)下來(lái)的農(nóng)夫要做半導(dǎo)體的工作,這是不可能的事情。他一定是1234走過(guò)來(lái)的,這里邊代表著你的執(zhí)著,你的激情,你的專家的知識(shí),專家很多,專業(yè)很少。
所以,在人工智能里邊很多叫人工智能專家,我是聽(tīng)不懂,什么叫人工智能專家?因?yàn)槿斯ぶ悄苁强茖W(xué)領(lǐng)域,我是材料專家,我也聽(tīng)不懂,什么是材料專家,材料專家有半導(dǎo)體,有玻璃,有人的生物材料,你是哪個(gè)材料專家,有人說(shuō)我是人工智能,但是我聽(tīng)不懂。每個(gè)東西都是太陽(yáng)叫起來(lái),沒(méi)有公雞人一樣得起來(lái)。沒(méi)有專業(yè)知識(shí),最后人工智能是不可能落地的,落地成功也只是一個(gè)機(jī)會(huì),它絕對(duì)不是必然,所以我們?cè)谝话愕念I(lǐng)域,在BAT領(lǐng)域可以做,但工業(yè)領(lǐng)域很難做。所以我想這本書有機(jī)會(huì)的可以看一下,講的都是工業(yè)案例,這里邊也有很多過(guò)去我們所犯的錯(cuò)誤,還有學(xué)到的一些經(jīng)驗(yàn),今天我就講到這里,謝謝各位!