解开人工智能赋能行业的神秘面纱

在我们周围每一个领域，无论产品是先进还是普通，越来越多似乎都能看到人工智能（AI）的影子。利用人工智能来为产品赋能，已经成为很多制造商新的研发方向，然而，对于大多数人而言，并没有被告知人工智能的作用，也没有说明表示制造商凭什么可以信心十足地做出这样的主张。计算如何进行编程，人工智能是如何实现的？今天我们一起来谈谈这个问题。

要想实现人工智能，首先要满足两个要素：1）能够测量某些参数并且了解测量结果的含义；2）学习能力。第一个要素涉及计量学，也称为计量科学研究。第二个要素称为机器学习（ML），它让系统能够辨别不同于预期结果的测量值，并且在不需要明确编程的情况下改变操作。

实现人工智能的条件

1、数据收集能力
计量学侧重于深入了解某种特定的测量。这种测量既可能是像电压、接地或温度测量一样简单而独特，也可能像飞行器控制面或复杂的制造装配线一样具有多模态功能。

测量深度：无论是测量单个参数还是测量多个参数，测量精度决定了能够达到哪种程度的可编程能力。例如，以1/10伏的精度测量3伏系统就不会像以1/1000伏的精度测量同一个系统那样有洞察力。

数据馈送：测量数据只有在可用于数据馈送时才对算法有帮助。在上面的示例中，如果传感器能够以1/1000的精度进行测量，但受到数据总线的限制，其数据馈送输出只能精确到小数点后一位，那么额外的精度就不能为算法所用。

多个数据馈送：在可能的情况下，测量的参数越多，做出的决策就越有效。举个例子，如果能够以1/1000的精度测量电压和温度，就能够将温度变化与电压波动联系起来。

2、进入机器学习
机器学习会把来自多个源头的数据提供给用以模仿人类学习方式的算法，从而逐步提高算法的准确性。获得数据馈送后，还需要三个基础模块才能实现机器学习：解释数据的算法、具有响应式结果的预期结果表、反馈环。

算法：一个机器学习系统的真正“智能”体现在它能够获取数据馈送输入，运行一组计算/指令，并解释输出。解释指的是它能够分辨输出计算是否在预期范围之内，然后根据该输出执行新命令。在前面的示例中，如果不仅电压测量结果远超预期范围，而且温度也高于标称值，那么算法可能会启动内部风扇。

预期结果和响应式结果：预期结果可以是数据馈送输入与一系列响应式命令组合而成的“查找”表。表格越全面，ML就越成熟、越有价值。交互性更高的ML可以执行一步步变更，例如根据实时感知数据改变无人机的航向，从而避开障碍物，这一操作同时需要持续的感知和不断的调整。

反馈环：它允许系统验证其操作是足够的还是需要进一步改进，并且能够帮助系统调整参数，从而提高未来的性能。

增添多个针对大型系统不同方面的ML功能，增加更多传感器数据，从而在更复杂的系统层面实现机器学习。先进的ML可以在遇到新的传感器输入组合时将其添加到“查找表”中，制定其它类型的响应式结果指令，并衡量执行的响应的充分度。这些就成为了自我调整算法，从数据中获取知识，从而预测结果。训练的算法越多，输出结果就越准确。

3、人工智能
既然拥有了可训练的算法，那么就在很大程度上可以实现AI交付。该过程需要从一系列ML引擎中获得输出，然后将它们与充足的准则和迭代相结合，以便算法做出实时决策。当AI算法处理数据、迭代、考虑新数据进入的迭代响应，以及使用组合来选择输出时，它就进入了决策状态。这个永无止境的循环促使AI不断学习并提高决策质量。整个过程既可能像电压和温度传感器回路一样非常简单，也可能像攻击型无人机的飞行控制系统一样复杂。

人工智能的DNA标记

如何预测AI算法的性能？就像了解人类一样，可以通过DNA标记来了解AI算法。从最基础的层面来看，具有人工智能的机器能够仿真人类感知信息、处理信息和对信息做出反应的方式，并针对给定的条件修改工作流程，从而代替人类参与决策循环。从本质上讲，可以查看三个常见的DNA标记：
测量和仿真的效果：了解制造商的测量能力，了解他们是否拥有创建数字孪生环境所需的充足知识和经验。

算法、分析技术和洞察力：开发人员对信号核心特征的了解程度以及这种程度与预期响应的关系将决定预期结果“查找”表的深度。

工作流自动化知识：从系统层面上理解多次迭代的ML输出如何协同工作，从而优化预期结果。

有鉴于此，人工智能算法的质量与以下两个方面有关系：深度——理解指定测量领域中测量结果的能力；广度——人们拥有的深度知识所涵盖的技术和标准的数量。由此可见，如果实施得当的话，人工智能并不是一种被过度炒作的新兴技术。相反，工程师可以借助它来管理复杂性呈指数级增长的新设计。

正如未来学家Gray Scott所言，“到2035年，人脑不可能也没有办法与人工智能机器相匹敌。”工程师们意识到了这一点，并且开始将ML和AI融入他们的系统。人工智能的诞生要归功于充满智慧且积极进取的工程师。他们了解测量科学，充分理解为开发人员创建数字孪生可能会得到的系统特性，并志在让工程走上新台阶。

人工智能与数字孪生

应用软件在过去这几十年发生了巨大的变化，最值得一提的当属软件的应用大幅提速。硬件和软件结合的趋势让产品的开发需求以一种全新的方式融合到一起。新的“满足关键需求”的应用必须囊括更强的实时处理能力、及时决策和很高的可用性，且要求平台始终能够生成正确的决策。这种结合形成了对ML和AI的初始需求，进而支持实现预期的大规模采用和增长。

虽然大部分人认为AI主要是一种终端用户需求，但AI业已成为实现更快产品设计和开发的必要条件。从最早的芯片组设计、电路版图一直到最终产品验证，仿真软件成为了仿真复杂接口和环境不可或缺的工具。这些仿真器被称为数字孪生，它们是能够以虚拟形式充当“已知良好信号”的过程、环境条件或协议。在测试领域，数字孪生可能是一个简单的信号发生器，一个完整的协议发生器，或者是一个完整的环境模拟器。数字孪生让开发人员能够快速创建更丰富的测试条件，从而在发货之前完成产品验证。高性能数字孪生通常包含它们自己的AI引擎，这使得它们能够自动进行故障诊断，并对新产品设计展开回归测试。

由于新产品中会有大量功能和自主决策，因此转向人工智能驱动的开发就变得很有必要，这种开发模式会采用自动化测试功能和数字孪生。在基本的设计原则下，会指明产品的特性和功能，然后设置单独的测试进行验证。接口标准不仅数量多还相当复杂，因此手工构建几乎行不通。使用数字孪生的话，开发人员能够在更短的时间内编写更多的功能测试集。同时，AI功能会根据发现的内容自动执行测试，并基于当前状态预测可能需要的操作。

AI和数字孪生的发展目前还处于早期阶段，这意味着很多产品会提出很多要求。无论考察的AI是位于研发实验室，还是在使用的云应用软件，或者是自动驾驶汽车中，它的存在都有原因。

（本文整理自是德科技全球企业和产品营销副总裁Jeff Harris的投稿文章）

来源：荣格-《智能制造纵横》

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