鈦媒體8月9日消息，在鈦媒體和ITValue主辦的2019全球數(shù)字價(jià)值峰會(huì)上，潤(rùn)玥科技CEO陳擁軍針對(duì)AI賦能實(shí)業(yè)，特別是實(shí)現(xiàn)裝備制造業(yè)智能制造。以人工智能在農(nóng)業(yè)機(jī)械行業(yè)的應(yīng)用為例發(fā)表了主題演講，他表示，過去農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)功能因受制于傳統(tǒng)邏輯控制技術(shù)的局限性而做不到的事情，未來(lái)可以期望通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)，即全面實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程如耕、種、管、收等各個(gè)環(huán)節(jié)的智慧化作業(yè)。
我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨很多問題和挑戰(zhàn)，他舉例表示，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在化肥、農(nóng)藥多度過量使用的情況，以化肥為例，我國(guó)耕地面積占世界總耕地面積不到7%，但我國(guó)化肥用量已經(jīng)占超過了全球總用量的30%。我國(guó)農(nóng)藥使用量相對(duì)比發(fā)達(dá)國(guó)家也是超量使用，藥劑利用率很低。
原因是國(guó)內(nèi)施肥機(jī)、噴藥機(jī)作業(yè)精度低于國(guó)外高端產(chǎn)品，機(jī)器智能化程度較低，當(dāng)然農(nóng)民作業(yè)操作也比較粗放。以噴藥為例，國(guó)外高端產(chǎn)品作業(yè)可達(dá)到50%-60%的藥劑有效利用率，國(guó)內(nèi)噴藥作業(yè)僅能達(dá)到30%左右的有效利用率，剩下藥劑主要滲入農(nóng)田或隨雨水流入河流，會(huì)污染土壤、河水、地下水，對(duì)作物本身造成農(nóng)藥殘留超標(biāo)。
新的技術(shù)能為產(chǎn)品增加新的功能和特色，比如AI發(fā)展相對(duì)成熟之后，基于AI技術(shù)的噴藥機(jī)就可以識(shí)別區(qū)分農(nóng)作物和雜草，藥劑被精準(zhǔn)噴至雜草上，農(nóng)藥利用率有望達(dá)到80%以上。陳擁軍認(rèn)為，這是新的技術(shù)幫助農(nóng)業(yè)機(jī)械實(shí)現(xiàn)了參數(shù)的精準(zhǔn)智能控制，從而幫助我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加向智慧化、可持續(xù)化的方向發(fā)展。
按照聯(lián)合國(guó)的報(bào)告估算，到2050年的時(shí)候，人口達(dá)到90億或者100億，全球的糧食產(chǎn)量是不夠的，需要增加70%才能滿足全球糧食需求。陳擁軍也表達(dá)了他的擔(dān)憂：“ 我們必須在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中采用更多的新技術(shù)、更高效的作業(yè)機(jī)器以實(shí)現(xiàn)減少土地污染、增加土地肥力、提高糧食單位面積產(chǎn)出且能夠同時(shí)降低作業(yè)成本，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，以應(yīng)對(duì)未來(lái)人類可能面對(duì)的糧食危機(jī)。”
他分析稱，相對(duì)美國(guó)來(lái)而言，我國(guó)目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)作物的種植成本比較高，比如小麥的種植成本約是美國(guó)的三倍，種植成本中人工成本占比較重，中國(guó)農(nóng)村用工成本逐年增加，有些地區(qū)雇傭一個(gè)農(nóng)民工一天的成本達(dá)200元人民幣，農(nóng)業(yè)機(jī)械的作業(yè)效率低會(huì)導(dǎo)致人工成本占比偏高，農(nóng)業(yè)整體作業(yè)成本會(huì)相應(yīng)偏高。美國(guó)多種農(nóng)作物對(duì)比我國(guó)農(nóng)作物具有價(jià)格優(yōu)勢(shì)，我國(guó)從美國(guó)進(jìn)口大豆的經(jīng)濟(jì)原因就是美國(guó)大豆價(jià)格確實(shí)便宜，而且差價(jià)較大。
未來(lái)不僅在農(nóng)業(yè)機(jī)械行業(yè)等裝備制造行業(yè)，潤(rùn)玥科技希望通過AI技術(shù)拓展賦能更多行業(yè)的終端產(chǎn)品，將AI技術(shù)與傳統(tǒng)邏輯控制技術(shù)進(jìn)行融合，賦予產(chǎn)品現(xiàn)場(chǎng)自主決策的能力，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品更高程度的智能化。“人工智能并不是只能應(yīng)用到一些簡(jiǎn)單的企業(yè)業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)處理上，未來(lái)真正的潛力是應(yīng)用在產(chǎn)品上、是應(yīng)用在場(chǎng)景中以實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)真正的價(jià)值。”陳擁軍說(shuō)道。
以下為陳擁軍演講實(shí)錄，略經(jīng)鈦媒體編輯整理：
我演講的題目是《機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)—賦能實(shí)業(yè)》。我過去主要從業(yè)于裝備制造行業(yè)，從大學(xué)畢業(yè)到現(xiàn)在一直干裝備制造，但我跟IT行業(yè)息息相關(guān)。簡(jiǎn)單介紹一下我的經(jīng)歷，我在國(guó)內(nèi)讀書、國(guó)內(nèi)工作，之后在德國(guó)留學(xué)，在德國(guó)工作，我從事的行業(yè)主要用到是機(jī)械技術(shù)和電子技術(shù)。2013年回到國(guó)內(nèi)做機(jī)械裝備。從畢業(yè)到現(xiàn)在近90%的時(shí)間在德國(guó)和國(guó)內(nèi)做農(nóng)業(yè)機(jī)械，今天主要AI技術(shù)在裝備制造行業(yè)的應(yīng)用落地，以農(nóng)業(yè)機(jī)械為例。
為什么講機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，因?yàn)樵谖覀冄b備制造業(yè)所采用的技術(shù)中，過去控制技術(shù)是基于傳統(tǒng)的邏輯控制，從傳統(tǒng)的邏輯控制發(fā)展到現(xiàn)在基于AI技術(shù)的控制，這是一個(gè)本質(zhì)上的進(jìn)步，并且可以兩者強(qiáng)強(qiáng)結(jié)合。過去我做了很多技術(shù)方面的工作，下面我來(lái)講講技術(shù)人員對(duì)AI技術(shù)的認(rèn)知。
AI只有應(yīng)用到產(chǎn)品才能真正發(fā)揮價(jià)值
人類都是具有強(qiáng)大的想象力的，左邊的是電影《銀翼殺手》，30多年前人類已經(jīng)能夠想象人工智能究竟可以做什么，電影中很多的場(chǎng)景展現(xiàn)了人工智能的未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景，其中影片中人工智能元素也展現(xiàn)了業(yè)界對(duì)人工智能進(jìn)行的三個(gè)分類，ANI是弱人工智能或?qū)Ｓ萌斯ぶ悄?，如影片中地自?dòng)駕駛汽車。AGI是通用人工智能或強(qiáng)人工智能，如影片中的復(fù)制人，能夠做人類可以做的任何事情。還有一類是科幻電影里出現(xiàn)比較多的超級(jí)人工智能，如《復(fù)仇者聯(lián)盟2》里的奧創(chuàng)應(yīng)該是一個(gè)超級(jí)人工智能，鋼鐵俠的助理Javis也應(yīng)該是超級(jí)人工智能。
傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)新技術(shù)的關(guān)注不是技術(shù)是否時(shí)髦，主要關(guān)注技術(shù)本身能為產(chǎn)品帶來(lái)什么價(jià)值。AlphaGo跟李世石的圍棋大戰(zhàn)大家都很熟悉，這是公眾第一次深刻感知到機(jī)器具有自我學(xué)習(xí)能力帶來(lái)的震撼。我們都知道在國(guó)際象棋領(lǐng)域的人機(jī)大戰(zhàn)，1997年IBM的深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當(dāng)時(shí)人類并不害怕，深藍(lán)可以做到對(duì)棋局的窮舉，人們認(rèn)為計(jì)算機(jī)做了本身應(yīng)該能做到的事情。AlphaGo的勝利則不同，圍棋的變化可達(dá)10的170次方，目前計(jì)算機(jī)的算力不可能做到窮舉。AlphaGo的勝利說(shuō)明計(jì)算機(jī)開始具有學(xué)習(xí)的能力。
右圖是AlphaZero對(duì)戰(zhàn) Stockfish, 100場(chǎng)對(duì)戰(zhàn)，人工智能獲得28場(chǎng)勝利，72場(chǎng)平局。Stockfish是目前世界上最強(qiáng)的開源的國(guó)際象棋引擎，人類早就打不過它了。我本人不會(huì)下圍棋，會(huì)下國(guó)際象棋。在國(guó)際象棋領(lǐng)域人工智能技術(shù)的強(qiáng)大更體現(xiàn)人工智能的優(yōu)勢(shì)。今年三月，DeepMind的創(chuàng)始人Demis Hassabis在MIT做了分享，其中講到人工智能AlphaZero更注重棋子的機(jī)動(dòng)性，為此可以舍棄一些東西，比如棄兵。這很類似人類的戰(zhàn)略思想，谷歌放出的AlphaZero比賽的復(fù)盤中分析發(fā)現(xiàn)，AlphaZero一直在追求一種戰(zhàn)略上機(jī)動(dòng)性，這是非常類人化的。人工智能技術(shù)引起了實(shí)業(yè)對(duì)它的重視。
在信息爆炸的時(shí)代，我認(rèn)為人工智能并不是只能應(yīng)用到一些簡(jiǎn)單的企業(yè)業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)處理上，未來(lái)真正的潛力是應(yīng)用在產(chǎn)品上、是應(yīng)用在場(chǎng)景中以實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)真正的價(jià)值。人工智能的概念出現(xiàn)比較早，1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上提出了“人工智能”的概念，人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的時(shí)間，也經(jīng)歷了人工智能的寒冬。2012年開始數(shù)據(jù)量，算法的成熟和算力的提高，人工智能的技術(shù)及應(yīng)用開始爆發(fā)。對(duì)于工業(yè)界來(lái)講，終端芯片算力的提高才能使終端場(chǎng)景應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)，比如NVDIA TEGRA、Jetson TX2等芯片。
人工智能技術(shù)的未來(lái)潛力巨大，各行業(yè)都開始積極投入。對(duì)我個(gè)人觸動(dòng)比較大的是2018年的一個(gè)新聞，大眾汽車欲以120億歐元的對(duì)價(jià)收購(gòu)10%的WAYMO股份的，如此高的出價(jià)讓人震驚。大眾愿意出如此高的對(duì)價(jià)收購(gòu)一家做無(wú)人駕駛的公司的股份是看好基于人工智能技術(shù)的無(wú)人駕駛汽車的巨大潛力。我們來(lái)對(duì)比一下大眾汽車和WAYMO。大眾汽車的2017年財(cái)報(bào)銷售收入是一萬(wàn)八千多億人民幣，員工人數(shù)是64萬(wàn)，中國(guó)的用戶超3500萬(wàn)，世界500強(qiáng)第7位。
WAYMO成立10年，員工1000人左右。摩根斯坦利給出WAYMO的估值是1770億美元，約是大眾市值的兩倍，也就是說(shuō)兩個(gè)大眾汽車才抵得上一個(gè)WAYMO。我職業(yè)生涯中做過很多投融資并購(gòu)的項(xiàng)目，我個(gè)人對(duì)企業(yè)估值很敏感，估值可以用不同的估值模型進(jìn)行測(cè)算，但最終價(jià)值的實(shí)現(xiàn)要靠交易的實(shí)現(xiàn)。如此高的估值對(duì)我個(gè)人震動(dòng)很大，我們姑且不評(píng)價(jià)摩根斯坦利的估值是否接近其本身實(shí)際價(jià)值，但大眾的實(shí)際出價(jià)使估值由虛轉(zhuǎn)實(shí)。無(wú)論如何，當(dāng)人們看到的一種新技術(shù)，更多的是去看新技術(shù)未來(lái)能為企業(yè)所帶來(lái)的價(jià)值。高估值可以看做是對(duì)人工智能技術(shù)未來(lái)無(wú)限潛力的認(rèn)可。企業(yè)估值也一樣，比如對(duì)企業(yè)估值是對(duì)未來(lái)的現(xiàn)金流進(jìn)行折現(xiàn)。
這個(gè)頁(yè)面截取我之前學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的時(shí)候看的MIT的一個(gè)公開課，MIT的教授講講基于人工智能的無(wú)人駕駛，將為社會(huì)帶來(lái)巨大的收益，比如減少交通事故損失，降低交通擁堵成本。下面我給大家展示一下目前基于人工智能技術(shù)的無(wú)人駕駛能夠做到的程度，左邊這個(gè)視頻我去年參加NVDIA GTC會(huì)議我用手機(jī)錄的視頻，右邊的視頻是我截取的今年4月特斯拉舉行的自動(dòng)駕駛發(fā)布會(huì)上的一段視頻。無(wú)人駕駛大家感覺可能離我們比較遙遠(yuǎn)，但是隨著技術(shù)的成熟，監(jiān)管法規(guī)的到位和放開，無(wú)人駕駛很快會(huì)出現(xiàn)到我們的生活中。
裝備制造業(yè)來(lái)更希望把人工智能的技術(shù)用在產(chǎn)品上。傳統(tǒng)邏輯控制技術(shù)和人工智能技術(shù)不同。我過去的工作中寫過工業(yè)控制程序，無(wú)論是工控程序還是軟件程序，過去的程序是通過很多if then else語(yǔ)句，嵌套循環(huán)來(lái)實(shí)現(xiàn)功能。人工智能時(shí)代已經(jīng)不一樣了，通過不斷的收集數(shù)據(jù)、積累數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，用合適的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得出結(jié)果。人工智能技術(shù)能夠使設(shè)備或者說(shuō)最終的產(chǎn)品能夠具有學(xué)習(xí)能力以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)自主決策的能力。
下面我想展示兩頁(yè)ACCA專業(yè)洞察報(bào)告《機(jī)器學(xué)習(xí)》的內(nèi)容。簡(jiǎn)單介紹一下ACCA，ACCA是最具先進(jìn)性的國(guó)際專業(yè)會(huì)計(jì)師組織，我本人也是ACCA特許公認(rèn)會(huì)計(jì)師，是ACCA會(huì)員。ACCA做的很多東西是比較前沿的，在全球范圍內(nèi)做了很多關(guān)于人工智能技術(shù)及其應(yīng)用的企業(yè)調(diào)研和研究。
受調(diào)研的企業(yè)中，38%的企業(yè)現(xiàn)在還沒有計(jì)劃做AI的應(yīng)用，這個(gè)比例看似很大，我們需要看已經(jīng)開始嘗試做的，24%的企業(yè)已經(jīng)開始討論和嘗試AI應(yīng)用，17%的人工智能應(yīng)用項(xiàng)目已經(jīng)接近完成或者已完成GO-LIVE。我們?cè)倏纯幢徽{(diào)研企業(yè)面臨的普遍的人工智能應(yīng)用的困難是什么，多數(shù)企業(yè)認(rèn)為是人才的匱乏、成本、數(shù)據(jù)的缺失等等。當(dāng)然這些困難是可以克服的。當(dāng)技術(shù)是變革性的，企業(yè)則必須以變革性的態(tài)度和方法來(lái)應(yīng)對(duì)。對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)而言更需要積極應(yīng)對(duì)技術(shù)變革，不變革可能會(huì)使企業(yè)消亡，變革才可能找到新的出路。
用AI等技術(shù)創(chuàng)新賦能中國(guó)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展
舉例來(lái)講考慮人工智能在裝備制造行業(yè)的應(yīng)用，以農(nóng)業(yè)機(jī)械為例。首先來(lái)看看農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本身，從目前階段來(lái)看，人類的溫飽問題已經(jīng)基本解決了。但是按照聯(lián)合國(guó)的報(bào)告估算到2050年的時(shí)候，世界人口可達(dá)90億或100億，目前的全球糧食產(chǎn)量將是不夠，糧食產(chǎn)量需要增加70%才能滿足全球糧食需求?？筛魍恋孛娣e是有限的，我們必須在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中采用更多的新技術(shù)、更高效的作業(yè)機(jī)器以實(shí)現(xiàn)減少土地污染、增加土地肥力、提高糧食單位面積產(chǎn)出且能夠同時(shí)降低作業(yè)成本，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，以應(yīng)對(duì)未來(lái)人類可能面對(duì)的糧食危機(jī)。
目前我國(guó)糧食進(jìn)口量比較大，當(dāng)然，目前糧食進(jìn)口主要用于飼料，比如大豆。從耕地面積和人口的角度來(lái)看，我們用占世界7%的耕地養(yǎng)活了占世界22%的人口，這是值得我們驕傲的事情。耕地是稀缺性資源，未來(lái)對(duì)土地的保護(hù)更加重要，通過新技術(shù)對(duì)土地實(shí)現(xiàn)保護(hù)性耕作是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵。
過去我們希望能夠做到的，但是機(jī)械作業(yè)功能因受制于傳統(tǒng)邏輯控制技術(shù)的局限性而做不到的事情，可以期望未來(lái)通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)，全面實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程如耕、種、管、收等各個(gè)環(huán)節(jié)的智慧化作業(yè)。
我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨很多問題和挑戰(zhàn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥多度過量使用，以化肥為例，我國(guó)耕地面積占世界總耕地面積不到7%，但我國(guó)化肥用量已經(jīng)占超過了全球總用量的30%。我國(guó)農(nóng)藥使用量對(duì)比發(fā)達(dá)國(guó)家也是超量使用，藥劑利用率很低。原因是國(guó)內(nèi)施肥機(jī)、噴藥機(jī)作業(yè)精度低于國(guó)外高端產(chǎn)品，機(jī)器智能化程度較低，當(dāng)然農(nóng)民作業(yè)操作也比較粗放。
以噴藥為例，國(guó)外高端產(chǎn)品作業(yè)可達(dá)到50%-60%的藥劑有效利用率，國(guó)內(nèi)噴藥作業(yè)僅能達(dá)到30%左右的有效利用率，剩下藥劑主要滲入農(nóng)田或隨雨水流入河流，會(huì)污染土壤、河水、地下水，對(duì)作物本身造成農(nóng)藥殘留超標(biāo)。含農(nóng)藥殘留的作物作為食物會(huì)進(jìn)入我們的身體，考慮對(duì)操作者的健康保護(hù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)品消費(fèi)者的保護(hù)，需要控制農(nóng)藥用量，提高藥劑利用率。
借助人工智能技術(shù)可以做什么？比如通過視覺識(shí)別可以識(shí)別農(nóng)作物和雜草，藥劑只被噴盜雜草上，藥劑利用率可以實(shí)現(xiàn)70%—80%。我們過去農(nóng)藥的噴灑很粗獷，對(duì)農(nóng)民的健康會(huì)有較大的損害。化肥的使用量也應(yīng)該得到控制。其他問題如秸稈處理，田間秸稈焚燒會(huì)造成環(huán)境污染和交通安全事故。我們希望通過新的技術(shù)幫助機(jī)器更加現(xiàn)代化，更加的智能化，作業(yè)更加智慧化。這樣的話可以做到全過程的參數(shù)控制，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
現(xiàn)在給大家看幾個(gè)視頻，左下角的是基于人工智能技術(shù)的噴藥機(jī)，還有無(wú)人駕駛拖拉機(jī)作業(yè)，無(wú)人駕駛在農(nóng)田里安全性容易得到保障。人工智能能夠?yàn)檗r(nóng)機(jī)智能賦能，
現(xiàn)在去農(nóng)村，我們看到種地的農(nóng)民很多是50歲以上農(nóng)民，年輕人不愿意種地。為了我們下一代有飯吃，能做的是農(nóng)業(yè)機(jī)械的現(xiàn)代化，就是智能化、智慧化。相對(duì)美國(guó)來(lái)講，我國(guó)目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)作物的種植成本比較高，比如小麥的種植成本約是美國(guó)的三倍，種植成本中人工成本占比較重，中國(guó)農(nóng)村用工成本逐年增加，有些地區(qū)雇傭一個(gè)農(nóng)民工一天的成本可達(dá)200元人民幣，農(nóng)業(yè)機(jī)械的作業(yè)效率低會(huì)導(dǎo)致人工成本占比偏高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)整體作業(yè)成本會(huì)相應(yīng)偏高。美國(guó)多種農(nóng)作物對(duì)比我國(guó)農(nóng)作物具有價(jià)格優(yōu)勢(shì)，我國(guó)從美國(guó)進(jìn)口大豆的經(jīng)濟(jì)原因就是美國(guó)大豆價(jià)格確實(shí)便宜，而且差價(jià)較大。
未來(lái)在裝備制造領(lǐng)域，希望通過AI技術(shù)賦能機(jī)器，增加產(chǎn)品功能特色。比如智慧農(nóng)業(yè)機(jī)械可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中減輕農(nóng)民的勞動(dòng)程度，減少農(nóng)民工的用量。全面實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程如耕、種、管、收等各個(gè)環(huán)節(jié)的智慧化作業(yè)。
今天大家都在談數(shù)據(jù)，我在過去德國(guó)和國(guó)內(nèi)的工作中見到，因?yàn)閰^(qū)域、氣候、土壤、化肥、農(nóng)藥等影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量非常大，通過人工智能算法尋求可能影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的優(yōu)化參數(shù)，這種研究將來(lái)是很有意義的。
人工智能應(yīng)用在產(chǎn)品，應(yīng)用在場(chǎng)景不僅僅是在農(nóng)業(yè)機(jī)械等裝備制造行業(yè)，更多的行業(yè)都會(huì)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，需要去思考和探索。我們?cè)谌斯ぶ悄軕?yīng)用領(lǐng)域，需要做更有創(chuàng)新的事情，做出自己的東西。還有很多東西可以講或者深入更多的細(xì)節(jié)，時(shí)間關(guān)系，會(huì)后希望有機(jī)會(huì)和各位嘉賓探討。謝謝大家！
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