Jay Lee：大家好，我想今天講一些案例，因?yàn)槲业囊槐拘聲R上要出來，《工業(yè)人工智能》，今天主要給大家介紹為什么要重新定義工業(yè)人工智能，和互聯(lián)網(wǎng)什么關(guān)系。我想工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里面經(jīng)驗(yàn)每個(gè)人都不一樣，每個(gè)企業(yè)做法也不太一樣，但是重點(diǎn)一樣，一定要為客戶解決不能解決的問題，或者顧客可以靠你完成得到價(jià)值的問題。不管賣魚還是賣清酒還是輪船高鐵的目的是一樣的。
回到我在91年進(jìn)入美國NSF，大家都知道他是比較中立的，做出來的東西全世界分享，完全是公開的。91年克林頓在任，官員的責(zé)任就是做20年之后的事。每天吃飯談20年之后的事，95年我派到日本，先進(jìn)產(chǎn)業(yè)研究院，就是日本的工研院，我?guī)ト毡镜捻?xiàng)目就是把互聯(lián)網(wǎng)用在機(jī)器上面，這個(gè)就是美國的第一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)+。因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)候日本是用遠(yuǎn)程抓機(jī)器是用衛(wèi)星，95年我代表NSF，這篇文章是唯一可以找到最早的一篇文章，我做發(fā)動機(jī)和電梯的遠(yuǎn)程，道理是一樣的。那個(gè)時(shí)候的速度，那個(gè)時(shí)候的建模一定是這個(gè)東西，為什么要建模，因?yàn)椴豢赡芸繑?shù)據(jù)做決策，不夠的，一定要（英文）做決策，這兩個(gè)為什么放在一起，當(dāng)初這么做出來的。
后來2000年我在98-2000年在美國做研發(fā)總監(jiān)，2000年之后當(dāng)教授，做了智能維護(hù)中心，這個(gè)中心全世界100多個(gè)企業(yè)，誕生了很多的企業(yè)。我今天就講中國的高鐵和中船。
最近這幾年，當(dāng)我寫第一本書的時(shí)候，也是滴水湖這邊寫的，2015年開會，當(dāng)時(shí)上海交大辦了先進(jìn)產(chǎn)業(yè)研究院的工業(yè)大數(shù)據(jù)，講完之后說把書寫出來，這個(gè)書是15年的案例，2001年-2015年的案例整合起來，后面包括智能制造，云上的工業(yè)智能，最新的工業(yè)人工智能下個(gè)月出。
今天講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，基本上是按照歷史看有幾個(gè)轉(zhuǎn)型做法。一種做法就是像互聯(lián)網(wǎng)公司說我也可以加上一個(gè)
應(yīng)用，變成互聯(lián)網(wǎng)+，互聯(lián)網(wǎng)+金融，互聯(lián)網(wǎng)+零售，我用人臉辨識看顧客拿了多少次，多少次不買，根據(jù)零部件的喜好把他技掉。這些是叫做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能轉(zhuǎn)型模式，帶動制造后邊的關(guān)系，這個(gè)叫新制造，工業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)，汽車、鋼鐵、風(fēng)電，他本來做產(chǎn)品的，有問題就加互聯(lián)網(wǎng)，遠(yuǎn)程監(jiān)控你，不行就關(guān)掉。我的質(zhì)量+互聯(lián)網(wǎng)，生產(chǎn)線連在一起，把整個(gè)質(zhì)量的問題找到，我就可以解決生產(chǎn)線的問題。這個(gè)成功率很高。
為什么要做互聯(lián)網(wǎng)，一定有幾個(gè)原因，因?yàn)槿耸鞘虑榈暮诵摹｛溈孙L(fēng)是演講的目的，所以人和麥克風(fēng)要互動，麥克風(fēng)不會告訴人要做什么，需要人有系統(tǒng)管理這個(gè)物。這個(gè)系統(tǒng)就是我們講的今天，一般不懂的人他可以告訴我，他不會直接告訴你，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是管理系統(tǒng)，不是一個(gè)高大上，或者說工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)我們今天要做的一定是解決顧客最大的痛點(diǎn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的公司要準(zhǔn)備好看到最丑陋的一面，否則不要去做。這個(gè)里面數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括分析的技術(shù)，包括平臺技術(shù)，包括OT技術(shù)，這都是很重要的東西。今天講到DT，AT，PT，OT，這幾個(gè)T現(xiàn)在談得最多是PT，我是平臺公司，你和我合作就可以解決了。這是夢想和幻想，做平臺的公司一定自己已經(jīng)成功，自己有一個(gè)平臺，讓我的問題解決，甚至兩個(gè)不認(rèn)識的人在平臺上解決。我們現(xiàn)在很多企業(yè)把平臺當(dāng)成陽臺用，有什么東西放平臺用，平臺基本上云是一個(gè)平臺，有6個(gè)S，分享存儲，分享網(wǎng)絡(luò)，分享計(jì)算機(jī)，這個(gè)是基本的，最重要的是分享資源，不是自己有一個(gè)東西，你用了別人可以用。分享服務(wù)，分享生態(tài)，可以帶動其他很多做生態(tài)的東西，機(jī)器有問題，傳感器公司，維修公司都可以在這里，但是數(shù)據(jù)在我這里，所以誰先拿到數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)是客人的不是你的。所以這個(gè)到底是誰的數(shù)據(jù)，這個(gè)地面來講，這個(gè)變成今天互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)場。
因?yàn)橛脩艉蛢r(jià)值是在這邊產(chǎn)生的，只是看別人愿意不愿意用你的。
比如說軸承APP，我通用工作的時(shí)候，1983年我們有一個(gè)查理專家系統(tǒng)，他只要耳朵一聽機(jī)器，就知道軸承的內(nèi)環(huán)壞了，再一聽，軸承本身外環(huán)不好，內(nèi)環(huán)和外環(huán)和滾珠頻率不一樣，特征不一樣。為什么需要人去看？綠色就是正常的，白色是外環(huán)，黑色是滾珠，藍(lán)色是內(nèi)環(huán)，這個(gè)很穩(wěn)，開始繞了就是外環(huán)問題，我們需要37年專家的問題用一個(gè)振動信號，噪音信號直接出來。你可以全世界用，或者數(shù)據(jù)捐給美國的NASA網(wǎng)站去查一下，現(xiàn)在已經(jīng)超過3萬次下載。我不久前部捐出去了。我要形成一個(gè)APP，任何人只要告訴我什么樣的軸承，什么樣的速度，我直接自動幫你判斷什么問題。黏性和彈性，小軸承大軸承都可以用。我們做工業(yè)大數(shù)據(jù)，工業(yè)人工智能，ABC是基礎(chǔ)，D要高，才可以幫助顧客找到他不了解的問題。重要是用戶和價(jià)值驅(qū)動。這個(gè)是最重要的目的。
現(xiàn)在數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么看？發(fā)動機(jī)起飛了，還是船，高鐵，數(shù)據(jù)很多，第一個(gè)可以找到高鐵，滾珠軸承，中國的高鐵是跑300公里一小時(shí)，中國是200公里以下的軸承自己可以做，200公里以上中國不能做，都是進(jìn)口的。因此要知道可以不可以用，數(shù)據(jù)拿到了，很多公司說我有很多數(shù)據(jù)，我們花了6個(gè)月的時(shí)間，你們的數(shù)據(jù)不能用，你沒有背景資料，這個(gè)已經(jīng)是上億的產(chǎn)業(yè)，因?yàn)楹苌俟究梢宰鲞@個(gè)事。這個(gè)要做人家不能做的事，這個(gè)里面數(shù)據(jù)本身是斷裂，因?yàn)槟脕淼臅r(shí)間不一樣，拿來做的方法也不一樣，數(shù)據(jù)的背景不一樣，輪船當(dāng)成天氣的背景，飛機(jī)起飛的時(shí)候高度、風(fēng)速都沒有。不了解天氣的資料，發(fā)動機(jī)懂再多也做不出來，所以三個(gè)B。第二是三個(gè)R，數(shù)據(jù)的來源性，可以不可以用歷史數(shù)據(jù)，同類型的數(shù)據(jù)做比較呢？第二能不能可以找到關(guān)系，可以找到還不了解的問題，什么樣的風(fēng)速，什么樣的濕度，風(fēng)電葉片會結(jié)冰。甘肅不會結(jié)冰，到安徽會結(jié)冰，因?yàn)樘鞖鉂穸炔灰粯樱窙r和車子的平穩(wěn)度什么關(guān)系，都不知道，因?yàn)閿?shù)據(jù)沒有歸類。所以人很難做決策。
我們2017年信通院（音譯）辦的，我給他們建議辦一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，美國2008年開始競賽，怎樣看風(fēng)電會不會結(jié)冰，當(dāng)時(shí)1600個(gè)團(tuán)隊(duì)，最后選了12個(gè)團(tuán)隊(duì)，6個(gè)團(tuán)隊(duì)做皮帶損傷，6個(gè)團(tuán)隊(duì)做風(fēng)電結(jié)冰，富士康有3個(gè)團(tuán)隊(duì)，你們做手機(jī)怎么搞這個(gè)東西，因?yàn)樗麄冋f做大數(shù)據(jù)很強(qiáng)，不搞風(fēng)電可以預(yù)測出來，我就更了解富士康，慢慢發(fā)現(xiàn)，這個(gè)里面我們可以合作很多，就協(xié)助他們做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
后來我到富士康捐出這個(gè)數(shù)據(jù)之后，華為用云平臺，一個(gè)是物流，一個(gè)是刀具，就是蘋果手機(jī)刀具怎么斷裂怎么損耗可以預(yù)測出來，全部都是高校來參加，沒有企業(yè)界。中國企業(yè)界自己獨(dú)當(dāng)一面搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)真的很難，第一沒有時(shí)間，第二沒有環(huán)境，數(shù)據(jù)給你分析時(shí)間都沒有。有的說我有，你有工具，但是沒有顧客的數(shù)據(jù)，有顧客的數(shù)據(jù)的沒有工具。
人工智能八幾年開始使用，最近改變幾年國內(nèi)炒作特別大，他們可以從互聯(lián)網(wǎng)+到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，到云再到CPS，再到人工智能連續(xù)做。納米1993年的時(shí)候做，納米搞了將近20年，現(xiàn)在博士生都找不到工作，納米還談嗎？沒有錢。AI再搞十年也沒有錢，因?yàn)樽霾怀鰱|西怎么有錢。大家要清楚一個(gè)領(lǐng)域不能炒過了，中國的錢現(xiàn)在遠(yuǎn)大于全世界，但是人臉辨識全去了，轉(zhuǎn)換聲音全去了。簡單的取代之后省的不多，這個(gè)地方是人工智能最大的挑戰(zhàn)，有的人說拿面包算多少錢，老是看同樣的節(jié)目，不高興。
所以未來我們?nèi)斯ぶ悄芡顿Y的可能性，可成長性，但是可用性很難驗(yàn)證，我可以用好還需要你投資嗎？我直接找客戶馬上用了為什么要你投資。以前搞
機(jī)器人(15.430, -0.01, -0.06%)，機(jī)器一故障半個(gè)小時(shí)，你損失的錢你來賠。所以機(jī)器人一個(gè)個(gè)死。我可以用你的，但是如果判斷損失你要承擔(dān)，我不敢，那叫什么人工智能。數(shù)據(jù)和人工，這個(gè)要讓人和更聰明，這個(gè)是讓機(jī)器更聰明，但是數(shù)據(jù)環(huán)境會變，不是固定的，要辨別出來什么地方出問題。所以用在很多方式里面解決一個(gè)系統(tǒng)工程，怎么驗(yàn)證這個(gè)系統(tǒng)可以不可以用。所以當(dāng)初工業(yè)人工智能，維基百科是我寫的。人工智能是認(rèn)知科學(xué)，我怎么用人的圖象自然語言，用在醫(yī)療還是辨識，所以他的成功率是有的，但是怎么讓他的成功率不受到任何的變化的干擾。國外的人工智能并不是解決一個(gè)奇幻的問題，問題解決完之后，可以重復(fù)解決很穩(wěn)定，可以傳承下去。
比如說我退休，有人取代我，但是比我以前稍微好一點(diǎn)，但是好不到哪里去，所以不同的專家不一樣，人工智能用訓(xùn)練的方式可以做，但是每次零部件要更換，系統(tǒng)有變化都要重新做，老系統(tǒng)和新系統(tǒng)無法自動覆蓋。所以必須要做自動調(diào)整，他可以一直做調(diào)整。這個(gè)里面需要這種東西。我們要看哪一種方式適合解決什么問題。
第一個(gè)中國船舶(19.580, -0.05, -0.25%)案例，我要做中船互聯(lián)網(wǎng)，因?yàn)轫n國做，韓國第一，那個(gè)時(shí)候中國還不是第一，要做什么，要做船的監(jiān)控，泵，軸承，船最大的問題就是耗油性，當(dāng)時(shí)根據(jù)船舶的位置每天角度的變化，根據(jù)阻力可以找到關(guān)系，現(xiàn)在整個(gè)團(tuán)隊(duì)出來了，已經(jīng)民營化了，我們做的時(shí)候可以一年省掉6%的油費(fèi)。第一條智能船是2017年12月6日正式成立，不是賣船?？梢再u船的管理和服務(wù)。有幾個(gè)人聽過寬度學(xué)習(xí)？他是我們經(jīng)驗(yàn)犯錯(cuò)出來的，很多東西在運(yùn)轉(zhuǎn)，有很多風(fēng)電在運(yùn)轉(zhuǎn)，但是要監(jiān)控每個(gè)風(fēng)電嗎？高鐵有兩個(gè)轉(zhuǎn)向架，每個(gè)轉(zhuǎn)向架有4個(gè)電機(jī)，一比就可以很快知道哪一個(gè)風(fēng)電好不好。
阿斯同（音譯）高鐵，高鐵在動，很多的數(shù)據(jù)從輪轂出來，高鐵十幾節(jié)，一節(jié)有兩個(gè)轉(zhuǎn)向架，很長，我們當(dāng)時(shí)做了整個(gè)群的監(jiān)控，這個(gè)里面根據(jù)速度變化爬坡加速減速找到類似性，就可以找出哪一個(gè)好哪一個(gè)不好。中車我知道哪一個(gè)電機(jī)不好，哪一個(gè)節(jié)車箱什么問題，一比較就出來了，再看哪一個(gè)電機(jī)不好。有一天比如說中車的車子出來之后，動車和諧號，哪一節(jié)信號一出來一比知道哪一個(gè)節(jié)哪一個(gè)電機(jī)不好，集中在這個(gè)電機(jī)和其他的電機(jī)做比較，哪一個(gè)最差，把整個(gè)的系統(tǒng)變得可以做整個(gè)集成，中車可以很快找到不好的電機(jī)，這個(gè)就是寬度學(xué)習(xí)。
下一個(gè)案例就是講電池，電動車也是一樣，特斯拉有2000多個(gè)電芯，我們上海交大先做，電池充放電的時(shí)候會變，我要找到電池是哪一個(gè)電池，在云上面直接做運(yùn)算，不要存數(shù)據(jù)，云上就完成。充電的時(shí)候就知道電池什么問題。那個(gè)時(shí)候韓市長特別來看，未來的電池信息基地，建模，這個(gè)就是我們講的智能大數(shù)據(jù)，2010年開始做的，現(xiàn)在有十個(gè)專利，我們等企業(yè)碰，碰了之后找他們。然后用云做電子的很少，只有兩個(gè)。
我們講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的案例，我們?nèi)ツ陞f(xié)助富士康申請了燈塔工廠，全國有17個(gè)，因?yàn)楦皇靠涤?7萬的機(jī)床，18000條線，如果要做這個(gè)事，數(shù)據(jù)量是足夠大，要靠人群做，數(shù)據(jù)量大，所以工業(yè)云怎么把邊緣上智能化加強(qiáng)。物端不用這么快，做故障或者遠(yuǎn)程，不需要馬上做決策的東西。我們用了很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件預(yù)測生產(chǎn)當(dāng)中的問題，問題可以預(yù)測出來，最后關(guān)燈工廠，目的并不是把人去掉，是把人的憂慮去掉，富士康目前有8個(gè)熄燈工廠。目前全世界有16個(gè)，今年有7個(gè)，第一年有9個(gè)，今年7個(gè)富士康和西門子總共16個(gè)，海爾是去年?；旧献钪匾褪羌性谶吘壎耍磥碓趺纯?。
最后我們現(xiàn)在有一個(gè)問題，人工智能找不到人，請不起人，留不住人。我們建立一個(gè)產(chǎn)業(yè)學(xué)院，專門培養(yǎng)人才，我?guī)透皇靠底龅臅r(shí)候只有30多人搞AI，現(xiàn)在有1000多人。
傳統(tǒng)人工智能是傳統(tǒng)科學(xué)，永遠(yuǎn)不會停，但是工業(yè)人工智能比較解決過去的問題和未來的問題，人工智能不能解決過去的問題，但是工業(yè)人工智能一定要解決過去的問題，高鐵、車輛、風(fēng)電，深度學(xué)習(xí)，寬度學(xué)習(xí)都要有。