AI离工程机械有多远？路漫漫而修远

日前，Kensho 发布了一则“用AI 取代金融分析师”的口号，引发了华尔街的巨震。

Kensho，是一群哈佛、麻省理工的数学家和硅谷极客共同创立的大数据智能分析处理引擎。人们可以向这个引擎提问，比如“iPhone6发布后哪些股票会涨”，他就会在一秒钟之内给出精确的答案，而且准确率非常高。

AI离工程机械有多远？

这个引擎太具有杀伤力了，因为70% 以上的股票分析师将会因它而失业。甚至连高盛也对此项技术大惊失色，联合Google共同入股Kensho，布局人工智能金融领域。

之前整个社会担忧人工智能可能夺走300万卡车司机的工作。但事实证明，现在最该担心的是华尔街的交易员和对冲基金经理。

日新月异的科技发展，已经不择不扣地让人工智能（简称“AI”）成为信息时代的尖端科技。无论是谷歌的“阿法狗”连胜世界围棋大师，还是IBM的“沃森”用10 分钟确诊罕见白血病，都显示出人工智能所不可思议的潜力。如果说，未来10 年有一项技术能够颠覆人类社会，那么非人工智能莫属。

近期，高盛公司发布了一份《人工智能》报告，探讨人工智能的的发展和生态体系。该报告将人工智能定义为：人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。它包括自然语言处理和翻译、视觉感知、模式识别。

在中国，在政府政策方面，发改委联合相关部门已经在 2016 年 5 月 18 号发布了互联网+和人工智能三年实施计划。百度随后很快推出了百度的AI 研究——百度大脑。

该规划确定了在6 个具体方面支持人工智能的发展，包括：资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。规划确立了在 2018 年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统和 AI 基础工业标准化这一目标。

当前，中国的 AI 市场主要分为以下几个领域：基础服务如数据源和计算平台、硬件产品如工业机器人和服务机器人、智能服务如智能客服和商业智能、技术能力如图像识别和机器学习。

根据 iResearch 的报告，语音和图像识别分别占有当前中国 AI 市场的60% 和 12.5%。71% 的中国 AI 公司集中在应用开发上，其他的则聚焦在算法上，其中 55% 是计算机视觉，13%在自然语言处理，9% 在基础机器学习。

如今，我们已经能够清晰地感知到，在需要大量记忆和重复性劳动的领域，人工智能将不可避免地大规模替代人工。诚如创新工场董事长、创业教父李开复所说：未来十年，翻译、简单的新闻报道、保安、销售、客服、助理、司机等领域的人工，将会被人工智能全部或部分取代。

与生活与娱乐领域相比，工程机械显然是一个AI 渗透的“慢行业”。当前国内外的工程机械巨头虽然都在积极开发更加智能化和互联化的设备和服务，但是还停留在十分初级的阶段。比如基于工厂层面的智能制造，应用了大量更智能的机器人和智能化流水线；基于服务方面的大数据和物联网实现智能化维修保养服务仍停留在设想阶段；基于施工场景层面的智能化施工，通过现场3D 测绘和信息化实现多机遥控或无人驾驶联合施工等。据悉，日本在地下水施工等公共事业特殊工况方面已经有相关的智能化施工要求。

卡特彼勒去年提出了“智能机器时代”的口号，沃尔沃在瑞典也推出了X1 无人驾驶矿车等施工设备和方案，国内工程机械企业在智能制造、物联网和工业4.0 方面也在朝着人工智能的终极目标在跟进探索。目前工程机械行业最前沿的AI 在对设备要求较高的采矿场景中尝试智能施工，但是仅限于特定区域的小范围试验阶段。

总体来看，工程机械行业距离真正的人工智能还很遥远。因为工程机械是生产资料，智能化设备较高的成本压力将不可忽视；同时，工程机械往往在野外施工，工况极其复杂，智能化对定位精度要求很高，相应地对数据传输速度要求极高，这在不同的野外作业环境下往往难以保证；另外，大型设备还牵涉现场人员安全等诸多问题。而在智能化故障诊断和服务反馈方面，更是需要先解决行业大数据库和价值链变革的屏障。

所以，站在当下来看，AI 取代金融分析师或卡车司机或许触目可及，但是AI 想要淘汰工程机械操作手或许仍将漫漫而修远。

责任编辑：Yaodl