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“听”声识故障,科大讯飞助工业设备智能运维

2021.10.16 22:43:47  来源: 南方报业传媒集团   作者: 南方+客户端   字体:【
【导读】“人工智能的落地,也要看能不能构建完整的环境,让人工智能处于相对稳定的环境当中,比如在道路上训练好的自动驾驶的汽车,跑不到沙漠上的……

“人工智能的落地,也要看能不能构建完整的环境,让人工智能处于相对稳定的环境当中,比如在道路上训练好的自动驾驶的汽车,跑不到沙漠上的,因为整个环境发生了变化。人工智能还面临很多复杂环境。”


2021中国智造业年会暨半导体产业峰会近日在东莞举行,科大讯飞华南研究院执行院长周国华等出席并发表演讲,他介绍,工业运营中出现故障,运行声音会呈现明显异常特征,而抓取这些异常特征可以帮助实现智能运维。


AI落地经历三重“槛”


周国华表示,当前人工智能发展经历了3个阶段,首先是运算技能,人工智能要能写会算还能存储;感知力方面,很多领域机器也是领先人类;单认知智能则是人工智能的天花板,能理解会思考、进行发散性思考情况下人工智能是很弱的,你愿意和5岁小孩子聊天都不愿意和智能音响聊上5分钟。


周国华谈到,早在2012年,语音合成超过了人类平均水平,以学习强国App为例,通过央视主持人的合成声音,原本听完一整段人工智能播报会很累,而现在听起来很舒服,机器在读写方面可以战胜人类。


而在个别领域,人工智能却非常“累”,尤其是让机器明确知道该执行什么样的结果,比如把男女特征告诉给机器,遇到长头发的,大概率是一位女性;遇到化妆的,大概率也是女性。但这些规则不断被颠覆,所以没法告诉机器一个规则,只有数据量足够大,机器就可以归结起来,人工智能最大的特点就是可以帮助用户主动归结。


“听”声发现异常,适用场景包括变压器、开关柜、电抗器、风车等 通讯员/受访者 科大讯飞 供图


“人工智能不是万能的,有明显的边界,什么样的场景能够落地?”周国华现场介绍,首先是有对应的算法,场景有好的算法可以让结果快速呈现,


第二是有足够多的行业大数据,而且可以很廉价地获取,不能有任何一个错误的数据。他举例说,对自动驾驶而言,最难的是什么,是不允许拿交通事故来训练算法。这意味着,获取异常数据的成本非常高。


第三是人工智能需要人类专家不断培训,告诉人工智能,需要学习、什么是正确的结果,人工智能会像小孩子成长,赋能千行百业。


用声音监测工业运作异常


目前,人工智能已经在客服、车载等方面有诸多落地应用。如通过“AI+司法”,可以用语音识别替换速记员的部分工作,帮助纸质卷宗电子化。


AI+客服方面,周国华说,现在打电话给海底捞,90%的问题已经通过人工智能客服解决;在教育领域,人工智能识别题目里面涵盖的知识点,能判断出学生哪些知识点没有掌握好,同时含有相关知识点的题目自动推送到学生前面。


工业方面,过去质检需要大量人手,而过程中的瑕疵也没有很复杂,人工智能学习后就能判断问题是什么。周国华说,我们先获取正确的样本,让人工智能学习正确样本的特征,反过来发现运行过程的异常,再让专家去标注、机器处理。


在国家电网的一个应用领域,科大讯飞把麦克风放在变压器上面,现在已经运营了4万多个小时,它能够分辨汽车开过去的声音,也知道鞭炮的声响,异常声音都可以发现。此外,在赛轮集团辊轴上放置监听器,可以帮忙监测故障。


“通过机器人智能交互平台,原本在特定场景下需要一到三个月的开发周期,现在两三天就可以配置出来。”周国华说,在纺织业给大型机器加了摄像头,有故障就会报警,可以节省80%的物料损失。


【记者】郜小平


【作者】 郜小平


【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端

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