讯飞淘云刘庆升：人工智能技术赋能工业互联网的探索 | 智博会

各位领导，各位嘉宾，大家下午好。简单介绍一下自己，我01年开始接触智能语音技术，近十年主要在研究人工智能技术运用于智能儿童硬件产品的方向。

那么为什么跟工业互联网相关？其实这是一个机缘巧合，也是大势所趋，因为我在做儿童智能产品过程中，发现一些生产问题和质量问题。正好一年多前认识海岸线，接触到工业互联网，了解之后发现行业里面有一批人正在去解决我遇到的问题，所以我们18年开始有一些合作和探讨。今天实际上是把之前我和海岸线熊总（海岸线创始人兼CEO Annie Xiong）一道去探讨的，如何把工业互联网应用到人工智能，或者把人工智能运用到工业互联网的思考，向大家汇报。

人工智能技术从被定义出来到现在60多年时间，16年才迎来真正的浪潮，大家发现人工智能的产业方向是能够去落地的，因此全球开始持续加大人工智能的研究和应用。中国很多技术实际是落后于全球的，尤其是美国。但是在人工智能技术上，至少是和全球水平持平的。因此中国在17年、18年都强调了人工智能技术的研发和应用方面的政策。

人工智能三个发展阶段

第一阶段：计算智能，能存会算。

计算能力已经完胜人类，中国的超算、大容量的存储等等，还正在不断的向前发展。

第二阶段：感知智能，能听会说，能看会认。

这是我目前研究的主要方向，现在已经做到比人类更聪明，且不知疲倦。原来制作人工语音合成库，可能需要几百个小时，现在只要几小时就能够达到。

能说这方面，2018全国两会期间，人民日报新媒体中心在人民大会堂使用讯飞听见系统实时转写、翻译，在发音清晰、噪音不强的情况下，汉字的正确率可达到95%。中英文翻译，可以达到大学生六级的翻译水平。

能看会认即图文识别，在机场高铁都有图像识别，人脸识别现在已经很成熟了，现在讯飞可以做到更难的识别——混图文识别。中文和阿拉伯字母，甚至中英混合，准确率达到92%甚至97%以上。目前这套系统已经在很多地方应用，感知智能的水平已经和人类差不多，甚至在很多方向超过了人类的水平。

第三阶段：认知智能，能理解会思考。

阅读理解是认知智能的典型应用，从18年初到19年，用机器做阅读理解已经超过普通人士了，在有数据和逻辑规律的专业领域，机器学习顶尖专家知识的能力已经超过了普通的专业人士。同时让人和机器去看文章，然后给十个问题，让人和机器去回答，机器的正确率接近90%，甚至可能比一般人回答的更快，但唯一的要求是回答的内容也是题目里有的。如果题目里面没有的该怎么办？这其实是常识推理的问题，目前机器在常识推理上相当于一个六岁小孩的水平，刚刚起步。

AI+时代：人工智能改变世界的3要素

目前人工智能技术已经在很多地方应用，它的应用我们总结出来有三个要素。

首先是核心技术，中国的核心技术已经与世界同步，甚至在很多方向领先全球。

第二是行业大数据，必须在行业具体的应用领域中有足够的数据汇演。

第三是行业专家，对核心数据进行标注，告诉机器这是什么问题，是什么意思，这样他就能够去自主学习。

人工智能技术在工业互联网的应用探讨

工业互联网的本质是基于开放、全球化的网络，将设备、人和数据分析（工业互联网三要素）连接起来，通过对大数据的利用与分析，升级工业领域的智能化，降低能耗，提升效率。

另外工业互联网实际是对大数据的利用和分析，既然有大数据，必然有数据采集，也就是感知智能。这其实就是人工智能应用中的三个要素。但是目前人工智能在工业互联网领域的应用状况还没有非常好，后面我们再分析。

把工业互联网分拆，其实是信息和物理的深度融合。

物理就是工业制造的环节。在工业制造环节中，用互联网手段采集数据。其次是数据信息的协同和开放，第三是对海量数据强大的分析能力。

关于物联网采集这个物理过程其实是感知智能，当然现在很多工业现场是用的传感器，但我相信有很多地方传感器不见得在“能听会说，能看会认”上可以起到更多的作用，所以我认为在这个方向当中，感知智能是可以起到很好的作用。

中间这一层互联网，现在已经是很成熟的技术和方案，关键是在最后的大数据，这也是人工智能真正的应用核心。通过计算智能+认知智能，提供对海量数据的强大分析能力。

人工智能在2012年以后快速发展，尤其到16年形成拐点，根本原因是因为它有了海量的大数据，能够去喂养深度学习算法，比如讯飞做语音，积累了几十万小时的语音数据，阿里积累了海量的购物数据，所以它可以做智能推荐。那么在工业互联网也是一样的，有了海量的大数据，经过专家调度和指导，我相信人工智能在这里有很大的作用，而且这些作用是普通人是没办法分析的。

工业互联网发展的当前状态是数字化深化应用。在做完数据采集后，就可以做到数据共享和互联。所以当前的目标实际上是希望能够形成公共的数据互联平台，企业内的互联和跨企业的互联。

那么在互联状态下，未来的目标是用人工智能加入到工业互联网的决策和分析中去，实现工况自感知，工艺自学习，装备自执行，系统自组织。

虽然大家认为可能人工智能要真正去主导工业互联网还有一段时间，但是我作为一个在人工智能方向做了十几年的人来说，我认为人工智能必须在当前阶段就要有规划和参与，因为很多的数据采集的规范分析，对于人工智能在工业互联网的应用有很大影响。

人工智能技术的大致架构，从计算到感知智能的认知，中间是智能数据的主线。工业互联网能够把数据进行开放，协同之后，在开发系统的数据上面，用真正的智能大脑可以做到产品智能、数据智能和业务智能，其中产品智能和数据智能还不是最关键的，关键的是业务智能。

产品智能可以做到无人仓库，无人产线，数据智能可以对仓库设备做运力画像、仓库画像、设备画像等，实际上这些画像和无人仓库、无人产线是为业务智能服务，实现供需的预测、智能分单、全局调度、质量分析、仓储优化、运力优化、道位排程、沙盘推演等，这是未来一定可以用人工智能在大数据的基础上去解决的，这也是我从技术的角度去做的方案设想。

人工智能应用于工业互联网的几点思考

人工智能的大数据不只是数量多的问题，还需具备完备性。

完备性的意思是指数据里必须有分析方向的信息。

工业场景不缺离散数据，而基于海岸线研发的供应链协同平台，让离散数据逐渐完备，形成整体的应用场景，可支持人工智能进入设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，实现描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。我认为供应链管理平台非常重要，不仅能采集数据，还能确保数据的完备性。

人工智能技术当前还处于弱人工智能时代，不能普适的解决问题。我们可以找一个特定问题，选择一个影响整体效率，客户满意度或者利益最大化的一个痛点先解决。

那么即使在解决的过程中，大家也不要把人工智能认为只要应用了就可以立刻有非常好的效果，所有的人工智能技术都是一样，要有个持续迭代的心态和动作，“涟漪效应”是人工智能技术解决问题的重要方法论。

最后，未来希望能够用人工智能技术建设更美好的世界。

谢谢大家。