在美國50家最緊跟潮流的公司名單中，通用電氣這個(gè)125歲的公司榜上有名，排名第40。作為向高科技企業(yè)轉(zhuǎn)型的一部分，從科學(xué)家開始，它將人工智能貫穿整個(gè)運(yùn)營過程中。

2011年，Jason Nichols加入了通用電氣（General Electric簡稱：GE）全球研究公司。很快他就在加州大學(xué)伯克利分校完成有機(jī)化學(xué)博士后工作，并期望在化學(xué)研究方面能有一個(gè)長期的職業(yè)生涯。不過，在連續(xù)四年做了為處理工業(yè)廢水創(chuàng)造材料和系統(tǒng)的工作后，Nichols搬到了公司的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室。今年，他開始研究增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AI)，工作角色有了變化，可以說既是化學(xué)家，又是半個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家。Nichols的這種職業(yè)角色正是典型的混合型員工，對(duì)于一個(gè)致力于將人工智能注入其機(jī)器和工業(yè)過程的公司未來的GE來說，無疑是至關(guān)重要的。

15年前，通用電氣的機(jī)器操作人員和技術(shù)人員，通過聽機(jī)器的當(dāng)啷聲,震動(dòng)聲和儀表檢查來監(jiān)控其飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)、機(jī)車和燃?xì)廨啓C(jī)。如今，公司用人工智能技術(shù)來做相同的事情，甚至可以提前預(yù)測失敗。

依靠這項(xiàng)技術(shù)，GE希望在2020年之前成為世界頂級(jí)軟件供應(yīng)商之一。事實(shí)上，2011年GE就加大了在這一領(lǐng)域的探索成本，該公司花費(fèi)10億美元主動(dòng)收集和分析來自機(jī)器的傳感器數(shù)據(jù)。通過AI創(chuàng)建更智能的模型是公司戰(zhàn)略的下一步，以此希望能夠給自己帶來比長期競爭對(duì)手，如西門子，軟件巨頭IBM等更大的優(yōu)勢。目前，IBM的業(yè)務(wù)擴(kuò)展到了工業(yè)分析領(lǐng)域。

當(dāng)然，將人工智能整合到一個(gè)成立于1892年的組織是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。首先得從培訓(xùn)公司的技術(shù)人才開始，全球各地加起來共有30萬人。 Jason Nichols的工作地點(diǎn)通用電氣全球研究機(jī)構(gòu)（GE Global Research），正在建立在線教程，教授機(jī)器學(xué)習(xí)和專題研討會(huì)，以便科學(xué)家們可以探索新的角色。目前為止，近400名員工已經(jīng)完成了GE數(shù)據(jù)分析認(rèn)證項(xiàng)目，約50名科學(xué)家加入了Nichols所從事的數(shù)字分析工作。

雙重職業(yè)

這些雙重身份的科學(xué)家，很多可以幫助制作GE的云托管軟件模型，既節(jié)省了資金，又能提高客戶的安全性。利用從機(jī)器傳感器收集的信息，GE構(gòu)建這些“數(shù)字雙胞胎”（digital twins)，再輔以基于物理的模型、AI、數(shù)據(jù)分析、其科學(xué)家和工程師的知識(shí)。

雖然數(shù)字雙胞胎主要是軟件代碼，最精細(xì)的版本看起來像三維計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)圖紙，包含交互式圖表，圖表和數(shù)據(jù)點(diǎn)。但這些足以使GE用傳感器數(shù)據(jù)來追蹤飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)，機(jī)車，燃?xì)廨啓C(jī)和風(fēng)力渦輪機(jī)的磨損情況，從而更容易預(yù)測何時(shí)需要維護(hù)，而不是用假設(shè)或估計(jì)的方法。例如，飛過美國的飛機(jī)引擎，可以在加利福尼亞州的GE計(jì)算機(jī)服務(wù)器上設(shè)置一個(gè)數(shù)字雙胞胎來確定其部件的最佳服務(wù)時(shí)間表。

除了預(yù)測機(jī)器壽命，虛擬模型還能夠使GE優(yōu)化其產(chǎn)品的運(yùn)行。通用電氣表示，數(shù)字雙胞胎使得風(fēng)力發(fā)電廠產(chǎn)生的電力增加了20%。其中一臺(tái)機(jī)車一年的燃料消耗和碳排放量分別減少了32000加侖，17.4萬噸。目前，超70萬臺(tái)模型已交付給客戶，到今年年底可能會(huì)超過100萬。

該技術(shù)依賴于人工智能技術(shù)的不斷更新。此外，如果數(shù)據(jù)被破壞或丟失，公司會(huì)借助機(jī)器學(xué)習(xí)來填補(bǔ)空白。這是一種允許計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)而不進(jìn)行明確編程的人工智能，通用電氣全球研究機(jī)構(gòu)軟件研究副總裁Colin Parris說。 Parris表示，GE將計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，這種AI尤其擅長識(shí)別模式和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。它另一個(gè)最新的進(jìn)步是，使機(jī)器能夠優(yōu)化操作，使攝像機(jī)能夠在臟的、灰塵滿滿的金屬渦輪葉片上找出微小的裂縫。

拿起這個(gè)比火柴盒車略大一點(diǎn)的小機(jī)器人，使用計(jì)算機(jī)視覺和各種AI技術(shù)，它可以在緩慢移動(dòng)的風(fēng)扇葉片頂部找尋飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)的裂縫。

類似的技術(shù)也可以應(yīng)用在無人機(jī)上，可在200英尺高的火炬堆上發(fā)現(xiàn)腐蝕，從而燒掉由石油和天然氣生產(chǎn)基地釋放的多余氣體。

GE科學(xué)家?guī)资陙硪恢痹谘芯亢瓦m應(yīng)變化中的技術(shù)。在1968年4月18日的這張照片中，一位GE系統(tǒng)工程師負(fù)責(zé)雪城大學(xué)學(xué)生回應(yīng)系統(tǒng)的電傳鏈接。計(jì)算機(jī)分析了學(xué)生對(duì)多項(xiàng)選擇問題的回答，并將其回傳給老師。

1969年3月20日，GE研究人員通過在稱為工作水位的設(shè)備上進(jìn)行模擬研究，研究了天然氣不可見的氣體流動(dòng)，通過使用染料觀察了電流。

并非一時(shí)的狂熱

為了開發(fā)和使用這些系統(tǒng)，GE研究人員需要了解機(jī)器的物理和AI算法。

“這是一個(gè)，分子生物學(xué)家會(huì)和機(jī)器學(xué)習(xí)專家坐在一起，控制理論人才會(huì)和懂材料科學(xué)的人坐在一起，進(jìn)行探討的地方。”GE全球研究分析技術(shù)總監(jiān)Mark Grabb說，“這種合作非常強(qiáng)大，但沒有比同樣的信息在同一個(gè)大腦里更強(qiáng)大的了，它就是超高效。”

譬如Matt Nielsen的大腦，他在獲得物理博士學(xué)位后于1998年加入通用電氣全球研究機(jī)構(gòu)。在2015年全面投入到公司的數(shù)字化領(lǐng)域之前，Nielsen開發(fā)了光子學(xué)，并在電動(dòng)汽車軟件方面開展工作。如今，他領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)數(shù)字雙胞胎開發(fā)人員團(tuán)隊(duì)，并幫助構(gòu)建了基于物理的模型，可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

GE使用AI持續(xù)創(chuàng)建其機(jī)器的數(shù)字表示法，例如，法國貝爾福的工廠里的這個(gè)燃?xì)廨啓C(jī)，9HA。

噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)字副本，幫助GE的航空客戶通過預(yù)測何時(shí)需要維護(hù)來節(jié)省資金。圖為GE發(fā)動(dòng)機(jī)在巴西里約熱內(nèi)盧的起落架大修基地里。

Sahika Genc是另一位雙重科學(xué)家，在GE機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室工作之前，她開發(fā)了ICU報(bào)警系統(tǒng)。現(xiàn)在她是一名機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家，通過深入學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使GE的能源管理系統(tǒng)更加高效。她最近的一個(gè)項(xiàng)目就是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和傳熱理論來確定建筑能量如何消散和儲(chǔ)存。預(yù)測將有助于GE客戶降低能耗。

這些混合研究人員，可能是GE與另一個(gè)世紀(jì)分保持相關(guān)性的最佳方法。因?yàn)镚E想在渦輪機(jī)、噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)和機(jī)車等充滿競爭與成熟的行業(yè)中尋找增長機(jī)會(huì)。

軟件研究負(fù)責(zé)人Parris承認(rèn)，在GE的2000名研究人員中，仍然有人認(rèn)為新方法的某些方面是“一時(shí)的狂熱”。

但，不能超前的科學(xué)家可能就會(huì)落后。1月份，該公司在GE被視為“數(shù)字工業(yè)”戰(zhàn)略次要的地區(qū)進(jìn)行了裁員。之前，2016年GE新增了100個(gè)與AI和機(jī)器人相關(guān)的研究工作。