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AI/IIoT的落地在于重视人的价值

发布时间: 2020/1/21 17:47:40   浏览数:

 

导语:到AI,谈到其实在整个AI实现过程中,人扮演非常关键的角色,并且整个实施中目前大部分的时间都消耗在前期的特征值提取、降维算法选择等问题上,而训练其实只是占据了较少的时间,因此,人在其中扮演的是真正核心的角色,而非AI。

某天与同事聊天,谈到AI,谈到其实在整个AI实现过程中,人扮演非常关键的角色,并且整个实施中目前大部分的时间都消耗在前期的特征值提取、降维算法选择等问题上,而训练其实只是占据了较少的时间,因此,人在其中扮演的是真正核心的角色,而非AI。

为什么重视锄头?

但是,为何大家都在讲AI,大肆宣传AI的价值、处理器、软件、平台等,而不告诉用户其实,行业工艺专家、前期的特征值提取等环节才是关键?造成了一个大家都在炫耀锄头的局面,却忽略了AI本身与产业结合中的难点,让这种投资的决策被轻易进行,而实际上最终却不了了之。

其实倒也很简单,因为处理器、软件与平台是赚钱的,产品化的,而人的知识、经验、行业洞见这些问题是不可见的,没法炫耀,而且不宜过多的炫耀。

所有的利益分析才能解释背后的原因,因为只有这样才符合利益导向。

医生的价值

在很多时候,大家对医院也有很多抱怨,因为他们认为医生都在开药、开检查单,而真正的治疗水平却没有提高,因为,现在的医疗体制其实忽略了医生的工作价值,挂号费算是咨询费,但是,这个费用也就10多块,好的几十块,专家门诊也不过200块钱,因此,医生在这个设计中价值严重被低估,因此,就把开药赚取利润来分配,而药被限制了后,就开检验单,所以现在一进医院就是各种检查先做一遍,什么CT,MRT、血检、尿常规真是随意就给你开张单子,现在医院也就开始比大楼、设备、系统,而忽略了最值钱的是医生,以前有朋友抱怨把医生作为“普通劳动者”—其实,真的说实话,医生并非普通劳动者,不像厨师、司机这样的职业,他们是Doctor,就是和Ph.D(PhylosophyDoctor)一样属于科技工作者,因为医生本身的执业过程就是一个探索未知并寻求解决方案的过程,他们面对的是不确定性、复杂性的问题,根本就不是普通劳动者。

自动化行业的工程师价值

记得和中华工控网老杨聊到“工程师文化”这个话题的时候,当时提到我们应该尊敬工程师这个职业,这是一个本应地位很高的职业,但是,似乎现在工程师所受到的重视并没有那么高,企业为了硬件的采购进行着反复的谈判,但是,如果提到开发费—这个涉及工程师劳动的部分,就不是那么愿意支付,包括软件的费用,似乎软件就应该是送的,硬件才值钱。

实际上软件才是真正的核心竞争力—那些工艺封装、那些凝聚工程师对机器控制与工艺深入理解,凝聚智慧的应用软件,去年开始大家开始热衷于讨论工业软件如何不济,但是,真正重视人的知识、经验、智慧、思考的劳动、软件却没有形成良好的土壤。

因此,在贝加莱这么多年,我们所理解的解决方案,一定是由硬件、软件、机电专家三个构成的,而不是其中任何一项,并且,人其实才是核心环节,因此,如何培养优秀,高效的工程师一直是需要持续投资的,而这种投资对很多企业来说难以想象,因为,实在是巨大的,但是,回报一定是丰盛的,这需要一定的战略定力和延迟满足感。

任何一个机器与系统,其实都是由机械、电气、工艺工程师共同完成的,如何更为高效,都需要大量的收敛性测试验证的过程。

在互联网/AI的发展的今天,IT与OT的融合中,工艺工程师与算法工程师共同跨界合作才能真正的设计出易用、符合制造业行业特性的AI应用。很多时候人们对AI充满了质疑,尤其是工业界的人,这不是保守,而是必须基于他们的专业知识和AI的融合,而AI产业也不必过分渲染夸大AI的作用,真正的AI专家倒是更为审慎和冷静,有时候,这些声音不知道从哪里来的—至少都是来自于外行,而真正AI的工业落地必须基于双方具有深厚专业功底的人的对接,规划、设计、测试与验证、系列化的过程才能真正铺开,而不是一个个的项目,让大家消耗巨大精力而收益不多,然后说“找不到落地的场景”或者制造现场的人讲“AI没什么用”。

重视人的价值才是真正的落地

什么时候我们真正的重视人,而非那些硬件、可以被销售、看得见价格的东西,而真正关注人的价值,以及培养人、好好的发挥人的才华创造价值、给予每个人更好的自由度、给他们更高的职业成就感和荣耀,让他们成为这个发展的主力军,这个产业、这个企业才是优秀的,有前途的。

无论是智能制造、AI、工业互联网,这里都必须重视人的作用,前几天日系公司的朋友提到了日本的IVI的工业互联网模型,我意外的发现,他们的整个流程中包含了大量的人的参与,就像日本人讲的“自働化”是包含人的自动化,而非完全由系统来实现整个智能制造的价格,另外一个日本人做的非常棒的点在于“通俗易懂”,值得学习。

不要离开人谈技术,离开人谈发展,离开人谈智能制造、工业互联网、人工智能。

来源:中国传动网