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案例分享:宝马如何推行AI

发布时间:2021-12-03作者来源:科理咨询浏览:426


AI是一个很大的范畴,它可以应用在非常多的行业,尤其是人力投入非常多的制造业,下面我们给大家介绍非常典型案例,让大家更清楚AI 在制造业方面的应用案例。

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通过上图,我们可以看到,宝马推行AI的流程看起来非常的复杂,但大家其实只要注意一件事情,就是宝马成立的一个所谓数据分析&机器学习能力的中心,叫做D3。D3是什么?它其实是 digital driver decision 的缩写。大家可以看到digital data driver  decision第一个D是Data,为什么Data这么重要,其实所有的人工智能,我们都叫它数据驱动。那为什么叫数据驱动?因为我们所有工厂的运作流程,需要有一些资料信息数据,有了资料信息才知道该怎么做判断和决策。假设没有数据的话,那AI几乎都动不了。

所以我们在学校学机器学习的时候,这里面的演算法几乎都是几率统计,因为它就是把一堆的数据收集起来,然后用几率分布或是用线性代数的几率去计算到底要用什么样的一个模型去对应什么样的目标函数,这样就可以算出最后的一个预测结果。所以无论如何都需要资料,如果在没有资料的状况下,是很难把 AI建立起来的。

这时可能会有人说,现在不是有自主学习,不需要一开始就要有资料。这个说法是正确的,但是大家要知道这种所谓的非监督式的学习,是可以在过程当中慢慢学习起来,但它里面有个关键字叫过程,你的过程从1天、2天、3天、4天、5天这样,会慢慢让你的学习的模型慢慢的智能化,但是这1~5天或1~7天,也是在收集资料,所以说资料的收集是非常重要的!

宝马这么大型的公司,他们的AI控制中心平台叫做D3(data driver decision)。那第一个就是Data,这个部分大家一定要非常清楚,假设你的企业或者工厂要导入AI的时候,我们第一步要做的就是要想办法把资料收集到,只要能够把资料收集到,后面一切事情就好办了,不管后面用什么样的模型、算法,我们都可以在有资料的基础上很好的开展。

因此,可以看到宝马整个AI的实施,在成立D3的决策推动这样一个平台之后,会有一个非常重要是事情,那就是AI人才的招募和培养。

AI人才招募和培养是现在所有企业遇到最困难的问题,因为现在AI人才普遍的不足,还有就是 AI人才,他对我们产业里面一些精神或文化不清楚,所以这个人才可能只懂AI,不知道企业制造板块到底是隐形眼镜还是食品业,也不知道如何使用AI去解决目前企业的问题,因此既懂技术有懂业务的AI人才是非常缺乏的。

这里需要大家去思考一下,在导入AI的时候遇到这些瓶颈该怎么解决,然后AI人才跟整个平台的定义都清楚后,才开始实施并做经验的总结。经验总结对AI有非常大的影响,因为人工智能里面有很多智能的规则、规范或策略,都是从人的经验学习得来的,所以这部分非常重要。

宝马人工智能项目负责人,就说过AI平台是非常重要的一环,在比较大型企业就会发现他们每个AI的实施都用单点实施。但是,单点解决问题只能一次解决一个,可当问题越来越多时,就一定要去organize去整理所有的这些问题,然后用一个平台去管理它。因为过去做的一切其实是非常发散的,后续没有办法再重新有效利用,因此,建立这个平台思维非常重要!

我们科理的AI产品就是依据这种新型的理念开发的,能真正的实现从端到端的AI平台化实施。


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