【背景】本文為西門(mén)子股份公司首席運營(yíng)官、首席技術(shù)官及管理委員會(huì )成員博樂(lè )仁（Dr. Roland Busch）在世界經(jīng)濟論壇期間發(fā)表的署名文章。博樂(lè )仁（Dr. Roland Busch），西門(mén)子股份公司首席運營(yíng)官、首席技術(shù)官及管理委員會(huì )成員。

無(wú)需編程就可以自行組裝東西的機器人，工廠(chǎng)里具備自我優(yōu)化功能的生產(chǎn)線(xiàn)，列車(chē)和風(fēng)機基于運行數據和人工智能（AI）技術(shù)自主發(fā)出維護的請求，比當初設計和建造這些系統的工程師預測得更準確。如果我們有辦法訓練人工智并使之工作，上述種種科技進(jìn)展就會(huì )成為真正的機遇。

毫無(wú)疑問(wèn)，隨著(zhù)人工智能的興起，人們工作的世界將繼續變化。今天，機器人仍然局限于所謂的“三‘D’工作“，即那些笨重（Dumb）、污糟（Dirty）和危險（Dangerous）的任務(wù)。

然而，根據最近對未來(lái)工作的研究顯示，這一限制很快將會(huì )被打破。到2030年，全世界將有多達3.75億人需要學(xué)習并從事一種新的職業(yè)，這相當于每三名雇員中就有一名要轉換職業(yè)。這種轉變不僅僅會(huì )影響那些從事所謂“簡(jiǎn)單”工作的人，律師、醫生和工程師也難免受到?jīng)_擊。

領(lǐng)先市場(chǎng)研究公司預測一致認為，就大多數工作而言，高達50%的任務(wù)是可以實(shí)現自動(dòng)化的。機器不僅能完成這些任務(wù)，而且能比人類(lèi)完成得更好更快。這帶來(lái)什么好處呢？人類(lèi)可以從這些繁瑣的工作中解放出來(lái)，我們將有更多的時(shí)間來(lái)評估結果，為客戶(hù)和患者提供建議，或者對員工的能力進(jìn)行甄選和培養。

將洞察從數字世界轉移到現實(shí)世界

令人充滿(mǎn)擔憂(yōu)的“人與機器之爭”是具有誤導性的。如果你仔細想想，會(huì )發(fā)現兩者并未向“對立”的方向發(fā)展。事實(shí)上，當我們今天談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r(shí)候，我們在討論的是人類(lèi)的人工智能的發(fā)展。

我們可以把人工智能看作一個(gè)“黑盒”：把知識放進(jìn)盒子里，然后一點(diǎn)一點(diǎn)越放越多。但就目前而言，我們最終還只能從盒子中拿出我們給它的東西。因此，在人工智能時(shí)代，“跳出思維框架”將被賦予全新的意義。對我們來(lái)說(shuō)，將會(huì )有兩個(gè)重大的發(fā)展：

首先，人工智能的發(fā)展仍面臨桎梏。但在未來(lái)，機器將越來(lái)越多地進(jìn)行獨立學(xué)習?？梢哉f(shuō)，它們將掌握“跳出思維框架”的能力。

其次，可以理解的是隨著(zhù)人工智能逐漸介入我們的生活，人們會(huì )感到恐懼和焦慮，我們不得不認真對待這種恐懼情緒。但是必須銘記的一點(diǎn)是，人類(lèi)一直引導和推動(dòng)人工智能的發(fā)展直到今天，未來(lái)也必將由人類(lèi)主導。

舉個(gè)例子：盡管深藍在1997年戰勝了加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），但到目前為止，人們仍需要開(kāi)發(fā)能夠在戰略游戲中充分利用其潛力的人工智能。今天，無(wú)論是人類(lèi)還是“傳統的”人工智能都無(wú)法擊敗AlphaZero機器人——無(wú)論是在國際象棋，還是在更復雜的游戲比如圍棋或將棋中。

然而，如果沒(méi)有人類(lèi)的智慧來(lái)設計這個(gè)系統的架構，AlphaZero將永遠不可能被開(kāi)發(fā)出來(lái)。這證明了人與機器之間不是對抗，而是合作關(guān)系。

今天，虛擬助手為我們預約理發(fā)師、人工智能自動(dòng)在網(wǎng)上下訂單似乎具有開(kāi)創(chuàng )性的意義。但這真的是一項有價(jià)值的創(chuàng )新嗎？誰(shuí)真正從中受益？歸根結底，受益的主要還是電商或市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)平臺本身。

但是，有一種形式的人工智能，我們所有人都可以從中受益：將人工智能集成到工業(yè)過(guò)程中，在工業(yè)規模上創(chuàng )造價(jià)值。

這一變化已然開(kāi)始。為了實(shí)現這一目標，工業(yè)企業(yè)正在努力吸引和挖角彼此的人才。同時(shí)具備專(zhuān)業(yè)知識和獨立學(xué)科的人便成了重要的人才，比如，數據科學(xué)家同時(shí)具備物理或工程知識。這類(lèi)人現在炙手可熱，因為只有他們才能夠將人工智能采集的關(guān)于列車(chē)的數據轉化為對現實(shí)世界有益的信息。

一旦數據被”翻譯“，鐵路運營(yíng)商可以收到關(guān)于哪些列車(chē)部件必須在什么時(shí)間前更換的直接指令。預測性維護、風(fēng)險分析、備品備件的供應情況和各個(gè)國家對其境內行駛的列車(chē)的法規要求已經(jīng)被納入這一由人工智能實(shí)現的分析報告中。只有人類(lèi)才有這種能力，將隱藏在數字世界中的洞察轉化到現實(shí)世界里，讓人工智能得以發(fā)揮出最大優(yōu)勢。

這也是為什么雖然工作的標準提高了，但我們依然保持專(zhuān)業(yè)技藝、聘用技能嫻熟的人工。西門(mén)子位于德國慕尼黑附近的Allach工廠(chǎng)，在制造和維護機車(chē)時(shí)，機械師和焊接工所做的工作精度達到十分之一毫米，只有經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)人士從人工智能中獲得洞察，才能保證列車(chē)的可用性。

助力工業(yè) 4.0更上一層樓

現在，工作發(fā)生著(zhù)演變，產(chǎn)生三種不同的變化。新的工作被創(chuàng )造出來(lái)、過(guò)時(shí)的工作逐漸被淘汰，而留下的許多工作正在發(fā)生著(zhù)改變。

為了使人工智能應用實(shí)現盈利，公司——包括大公司、中小型企業(yè)，甚至商人都必須能夠以廣泛和有利的方式部署人工智能。

我是指工業(yè)人工智能，即人工智能與專(zhuān)業(yè)知識的融合。西門(mén)子致力于建立一種“數字伙伴”關(guān)系來(lái)促進(jìn)人類(lèi)智能的發(fā)展。

為人類(lèi)提供支持的人工智能應該被廣泛應用。然而，要將這項技術(shù)變?yōu)楝F實(shí)不僅需要投資研發(fā)，還需要教育和技能的發(fā)展。

西門(mén)子每年花費超過(guò)5億歐元用于培訓，數字技能是我們所有培訓計劃的一部分。然而，技能的發(fā)展需要開(kāi)始的更早：技能的獲得必須從學(xué)齡前的基礎階段開(kāi)始，在小學(xué)和中學(xué)教育中得到提高，并最終在大學(xué)中加以深化和專(zhuān)業(yè)化。

要成功地塑造第四次工業(yè)革命并在數字時(shí)代保持國際競爭力，就需要工業(yè)、政治、科學(xué)和勞工組織的領(lǐng)導者們作出巨大努力。

德國 “工業(yè)4.0” 倡議的成功就是有力的佐證。其他國家也制定了類(lèi)似的倡議和計劃，以促進(jìn)當地的價(jià)值創(chuàng )造和工業(yè)數字化升級，例如，中國制造業(yè)升級、“美國制造業(yè)計劃” 、“印度制造”和“埃及2030愿景”等。

工業(yè)人工智能可以為第四次工業(yè)革命提供巨大的推動(dòng)力，并將“工業(yè)4.0”和同類(lèi)倡議提升到一個(gè)新的水平。

超越偶然——提高生產(chǎn)力

最新研究表明，未來(lái)12年內，人工智能有可能為全球國內生產(chǎn)總值（GDP）帶來(lái)年均1.2%的增長(cháng)。因此，人工智能所帶來(lái)的收益將超過(guò)蒸汽機所帶來(lái)的0.6%的增長(cháng)效應，以及信息與通信技術(shù)的傳播所帶來(lái)的增長(cháng)。

回顧過(guò)去200年來(lái)全球國內生產(chǎn)總值的發(fā)展，我們看到，近幾年和幾十年來(lái)，這一趨勢日益呈指數級增長(cháng)。造成這種增速的一個(gè)關(guān)鍵原因是科技的進(jìn)步。

科技對社會(huì )發(fā)展、經(jīng)濟、生產(chǎn)力和社會(huì )進(jìn)步有著(zhù)直接影響。特別是在最近，我們看到了大量創(chuàng )新和科技的積累。這非同尋常，因為創(chuàng )新本身“可遇不可求”。我的意思是，許多創(chuàng )新和開(kāi)拓性的技術(shù)發(fā)展都是偶然產(chǎn)生的——例如，微波爐的發(fā)明、聚四氟乙烯的開(kāi)發(fā)或X射線(xiàn)的發(fā)現等等。

然而，除了這些例子之外，創(chuàng )新從根本上來(lái)說(shuō)是建立在試錯原則的基礎上的，包括先行假設、設置測試、識別錯誤等等。這種方法非常浪費，因為在你達到目標之前，必須進(jìn)行一系列的嘗試。人工智能在這里則會(huì )帶來(lái)巨大的影響。

在數字時(shí)代，成功取決于速度和規模。如果在哪個(gè)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)遠遠領(lǐng)先于人類(lèi)，那就是模塊處理數據，然后快速檢測和排除錯誤。簡(jiǎn)而言之，人工智能具有幫助我們避免錯誤和克服偶然性的能力，這一點(diǎn)可以佐證麥肯錫的研究?！扒把毓P記：用模型分析人工智能對世界經(jīng)濟的影響”表明，到2030年，人工智能將為全球增加13萬(wàn)億美元的附加值。

具有專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識的AI

目前，西門(mén)子在工業(yè)人工智能領(lǐng)域扮演著(zhù)開(kāi)創(chuàng )性的角色，因為我們很早就認識到時(shí)代的發(fā)展方向。我們的人工智能專(zhuān)家取得的成功可以追溯到1995年。人工智能與專(zhuān)業(yè)知識的結合改變著(zhù)我們的業(yè)務(wù)。

與鐵路運營(yíng)商使用的方法不同，我們的服務(wù)不僅是追蹤和修復損壞的部件，確保了列車(chē)的可用性，甚至讓列車(chē)在與飛機的競爭中勝出。

我舉一個(gè)例子，馬德里和巴塞羅那之間的高速鐵路由西班牙國家鐵路公司Renfe運營(yíng)，火車(chē)車(chē)程需要兩個(gè)半小時(shí)，而乘坐飛機的話(huà)純飛行時(shí)間是一小時(shí)二十分鐘。如果再出現十五分鐘或以上的延誤，火車(chē)乘客將得到全額退票。

為了確?；疖?chē)的可靠性，Renfe與西門(mén)子成立了一家合資企業(yè)，借助先進(jìn)的人工智能數據分析為列車(chē)提供服務(wù)。到目前為止，每2300次旅行中只有一次因技術(shù)問(wèn)題而造成嚴重延誤。結果如何呢？Renfe表示，10年前當鐵路線(xiàn)投入運營(yíng)時(shí)，只有20%的旅客選擇鐵路出行，而今天，這一比例超過(guò)了60%。

西門(mén)子現在雇傭了大約800名數據分析和人工智能專(zhuān)家。近年來(lái)，他們在工業(yè)環(huán)境中取得了許多基于人工智能的成功，例如：

將連續運行的算法集成到生產(chǎn)過(guò)程中，以此為基礎來(lái)提供工業(yè)服務(wù)。通過(guò)對工藝數據的不斷收集和分析，我們能夠不斷地對機器模型進(jìn)行再培訓，并提高預測性分析的準確性。這減少了30%以上昂貴的質(zhì)量檢測，例如X射線(xiàn)檢測；

采用自動(dòng)分析燃氣輪機運行數據、環(huán)境條件和部件特性的算法。這種方法將維護間隔延長(cháng)30%，成本降低16%；

在醫療領(lǐng)域應用人工智能，西門(mén)子能夠幫助醫生評估數以千計的X光片，從而確保為患者提供更可靠的診斷和更好的治療；

為鋼廠(chǎng)提供極其復雜的、基于人工智能的質(zhì)量控制。這種自主學(xué)習系統現在已經(jīng)成為一個(gè)經(jīng)典的解決方案；從1995年以來(lái)，它已在全球30家鋼廠(chǎng)中運行。

更重要的是，人工智能創(chuàng )造了新的商業(yè)模式。以Renfe為例：西門(mén)子不是向客戶(hù)提供備件，而是銷(xiāo)售列車(chē)正常運行時(shí)間。

對于機床制造廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，同樣如此。人工智能使他們能夠極大地提高分析和預測機器損耗的能力。這些信息有助于建立一種基于機器使用情況的業(yè)務(wù)模式。

引領(lǐng)數字轉型走向成功

在目前圍繞人工智能的討論中，有一個(gè)方面沒(méi)有得到應有的關(guān)注。雖然人工智能將對GDP的進(jìn)一步發(fā)展起到?jīng)Q定性作用，但經(jīng)濟也必須轉型，以適應數字化的轉型。這些變化要求勞動(dòng)人口的活動(dòng)不再是勞動(dòng)密集型，而轉為技能密集型。價(jià)值將通過(guò)技能和生產(chǎn)力來(lái)創(chuàng )造。

社會(huì )的穩定要通過(guò)經(jīng)濟發(fā)展來(lái)實(shí)現。一流的市場(chǎng)研究者們的預測也是如此，如果能夠得到正確和長(cháng)期地應用，人工智能技術(shù)具備提振國家GDP的能力。

目前我們正處于人工智能發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻：即將進(jìn)入指數性增長(cháng)。還有很多潛力有待開(kāi)發(fā)。

“工業(yè)4.0”讓我們成功地開(kāi)始了數字化轉型，而工業(yè)人工智能則把轉型提升到一個(gè)全新的水平。我們可以克服錯誤和偶然、推動(dòng)創(chuàng )新、提高生產(chǎn)力和效率、實(shí)現技術(shù)和社會(huì )的進(jìn)步。