Jay Lee：工业人工智能一定要解决过去的问题

　　2019浦江创新论坛于5月24日-26日在上海举行，主题为“科技创新新愿景新未来”。26日下午，美国辛辛那提大学的特聘教授Jay Lee先生出席工业互联网创新发展论坛并发表主旨演讲。

　　以下为演讲实录：

　　Jay Lee：大家好，我想今天讲一些案例，因为我的一本新书马上要出来，《工业人工智能》，今天主要给大家介绍为什么要重新定义工业人工智能，和互联网什么关系。我想工业互联网里面经验每个人都不一样，每个企业做法也不太一样，但是重点一样，一定要为客户解决不能解决的问题，或者顾客可以靠你完成得到价值的问题。不管卖鱼还是卖清酒还是轮船高铁的目的是一样的。

　　回到我在91年进入美国NSF，大家都知道他是比较中立的，做出来的东西全世界分享，完全是公开的。91年克林顿在任，官员的责任就是做20年之后的事。每天吃饭谈20年之后的事，95年我派到日本，先进产业研究院，就是日本的工研院，我带去日本的项目就是把互联网用在机器上面，这个就是美国的第一个互联网+。因为那个时候日本是用远程抓机器是用卫星，95年我代表NSF，这篇文章是唯一可以找到最早的一篇文章，我做发动机和电梯的远程，道理是一样的。那个时候的速度，那个时候的建模一定是这个东西，为什么要建模，因为不可能靠数据做决策，不够的，一定要（英文）做决策，这两个为什么放在一起，当初这么做出来的。

　　后来2000年我在98-2000年在美国做研发总监，2000年之后当教授，做了智能维护中心，这个中心全世界100多个企业，诞生了很多的企业。我今天就讲中国的高铁和中船。

　　最近这几年，当我写第一本书的时候，也是滴水湖这边写的，2015年开会，当时上海交大办了先进产业研究院的工业大数据，讲完之后说把书写出来，这个书是15年的案例，2001年-2015年的案例整合起来，后面包括智能制造，云上的工业智能，最新的工业人工智能下个月出。

　　今天讲工业互联网，基本上是按照历史看有几个转型做法。一种做法就是像互联网公司说我也可以加上一个应用，变成互联网+，互联网+金融，互联网+零售，我用人脸辨识看顾客拿了多少次，多少次不买，根据零部件的喜好把他技掉。这些是叫做工业互联网与智能转型模式，带动制造后边的关系，这个叫新制造，工业+互联网，汽车、钢铁、风电，他本来做产品的，有问题就加互联网，远程监控你，不行就关掉。我的质量+互联网，生产线连在一起，把整个质量的问题找到，我就可以解决生产线的问题。这个成功率很高。

　　为什么要做互联网，一定有几个原因，因为人是事情的核心。麦克风是演讲的目的，所以人和麦克风要互动，麦克风不会告诉人要做什么，需要人有系统管理这个物。这个系统就是我们讲的今天，一般不懂的人他可以告诉我，他不会直接告诉你，工业互联网是管理系统，不是一个高大上，或者说工业互联网我们今天要做的一定是解决顾客最大的痛点，工业互联网的公司要准备好看到最丑陋的一面，否则不要去做。这个里面数据的技术，包括分析的技术，包括平台技术，包括OT技术，这都是很重要的东西。今天讲到DT，AT，PT，OT，这几个T现在谈得最多是PT，我是平台公司，你和我合作就可以解决了。这是梦想和幻想，做平台的公司一定自己已经成功，自己有一个平台，让我的问题解决，甚至两个不认识的人在平台上解决。我们现在很多企业把平台当成阳台用，有什么东西放平台用，平台基本上云是一个平台，有6个S，分享存储，分享网络，分享计算机，这个是基本的，最重要的是分享资源，不是自己有一个东西，你用了别人可以用。分享服务，分享生态，可以带动其他很多做生态的东西，机器有问题，传感器公司，维修公司都可以在这里，但是数据在我这里，所以谁先拿到数据，这个数据是客人的不是你的。所以这个到底是谁的数据，这个地面来讲，这个变成今天互联网的战场。

　　因为用户和价值是在这边产生的，只是看别人愿意不愿意用你的。

　　比如说轴承APP，我通用工作的时候，1983年我们有一个查理专家系统，他只要耳朵一听机器，就知道轴承的内环坏了，再一听，轴承本身外环不好，内环和外环和滚珠频率不一样，特征不一样。为什么需要人去看？绿色就是正常的，白色是外环，黑色是滚珠，蓝色是内环，这个很稳，开始绕了就是外环问题，我们需要37年专家的问题用一个振动信号，噪音信号直接出来。你可以全世界用，或者数据捐给美国的NASA网站去查一下，现在已经超过3万次下载。我不久前部捐出去了。我要形成一个APP，任何人只要告诉我什么样的轴承，什么样的速度，我直接自动帮你判断什么问题。黏性和弹性，小轴承大轴承都可以用。我们做工业大数据，工业人工智能，ABC是基础，D要高，才可以帮助顾客找到他不了解的问题。重要是用户和价值驱动。这个是最重要的目的。

　　现在数据质量怎么看？发动机起飞了，还是船，高铁，数据很多，第一个可以找到高铁，滚珠轴承，中国的高铁是跑300公里一小时，中国是200公里以下的轴承自己可以做，200公里以上中国不能做，都是进口的。因此要知道可以不可以用，数据拿到了，很多公司说我有很多数据，我们花了6个月的时间，你们的数据不能用，你没有背景资料，这个已经是上亿的产业，因为很少公司可以做这个事。这个要做人家不能做的事，这个里面数据本身是断裂，因为拿来的时间不一样，拿来做的方法也不一样，数据的背景不一样，轮船当成天气的背景，飞机起飞的时候高度、风速都没有。不了解天气的资料，发动机懂再多也做不出来，所以三个B。第二是三个R，数据的来源性，可以不可以用历史数据，同类型的数据做比较呢？第二能不能可以找到关系，可以找到还不了解的问题，什么样的风速，什么样的湿度，风电叶片会结冰。甘肃不会结冰，到安徽会结冰，因为天气湿度不一样，路况和车子的平稳度什么关系，都不知道，因为数据没有归类。所以人很难做决策。

　　我们2017年信通院（音译）办的，我给他们建议办一个工业互联网，美国2008年开始竞赛，怎样看风电会不会结冰，当时1600个团队，最后选了12个团队，6个团队做皮带损伤，6个团队做风电结冰，富士康有3个团队，你们做手机怎么搞这个东西，因为他们说做大数据很强，不搞风电可以预测出来，我就更了解富士康，慢慢发现，这个里面我们可以合作很多，就协助他们做工业互联网。