百年通用面臨十字路口，擴建AI大軍奪取科技競爭的制高點

作為一家擁有125年歷史的企業，通用電氣（GE）也面臨著向高科技轉型的巨大壓力。在對未來的展望中，人工智慧的應用毫無疑問地成為了其規劃的重中之重。

早在2011年，加州大學伯克利分校有機化學博士後詹森.尼克爾斯（Jason Nichols）就加入了通用全球研究中心。雖然他一直希望能夠推動化學研究領域的進一步發展，並且此前也花費了4年的時間來研發用於工業廢水處理的材料和系統。

但事實證明，還是GE的人工智慧藍圖更具吸引力，尤其是對於尼克爾斯這種兼具化學家和數據科學家的雙重身份，還同時掌握增強現實（AR）技術的複合型人才來說，進入到大型企業的機器學習實驗室彷彿成了命中注定的事。而反過來，精英複合型人才的引進也成了巨頭們未來發展的關鍵所在。

圖丨1968年4月18日，GE系統工程師通過電傳連接一個美國雪城大學學生的反應系統。計算機分析了學生回答多項選擇題的答案，並把它們傳給老師。

有了人才，GE要做的就是一場大刀闊斧的改革。遙想15年前，GE還要靠機器操作員和技術員監聽設備運行的聲音以及檢查儀錶來判斷飛機發動機、機車、燃氣輪機的運行情況。而時至今日，人工智慧已經全面接管了這些工作，不僅如此，就連曾經難以想像的故障提前預測也在人工智慧的幫助下實現了。

GE還希望通過整合這一技術，使其到2020年可以成為世界頂級的軟體供應商之一。為此，早在在2011年，通用就進行了初步探索：啟動了一項10億美元的計劃，收集和分析來自機器中的感測器數據。

通用公司的下一步戰略計劃是通過人工智慧創建更智能的模型，希望藉此能比其長期競爭對手（例如西門子和軟體巨頭IBM等已經涉獵到工業分析的企業）更具優勢。

圖丨1969年3月20日，GE的研究人員在一個叫做工作台的裝置上模擬研究了氣體在自然狀態下的流動。

當然，將人工智慧技術整合到一家成立於1892年的公司中是一項艱巨的任務。鑒於GE在全球範圍內擁有30萬名員工，為了順利完成整合，公司首先選擇培訓技術精英。尼克爾斯所在的GE全球研發中心開發了機器學習在線課程，並開辦了可供科學家探索新角色的專題討論會。截至目前為止，公司有近400名員工完成了GE數據分析認證項目，約有50名科學家已經調動到數字分析的崗位了。

這些雙重角色科學家中的許多人，幫助製造了GE設備的雲端軟體模型，既節省了資金，也提高了用戶使用的安全性。GE利用機器感測器上收集的信息，輔之以基於物理的模型、人工智慧、數據分析以及科學家和工程師的知識，為每一個現實場景中的硬體設備建立一個與之對應的虛擬化的「數字雙胞胎」（Digital Twin）。

雖然數字雙胞胎是軟體代碼，但是其最複雜的版本看起來也像三維計算機輔助設計圖，圖中充滿了互動式圖表和數據點。它們使GE能夠利用感測器數據而非假設或估算數據來跟蹤其飛機引擎、機車、燃氣輪機和風力渦輪機的磨損，從而更容易預測何時需要維修。例如，在加利福尼亞的GE計算機伺服器上安裝一對數字雙胞胎，可以幫助一架飛越美國的飛機引擎確定其零部件的最佳維修時間。

圖丨巴西里約熱內盧工廠內的GE發動機。

除了預測機器的預期壽命外，虛擬模型還能優化產品的操作。GE表示數字雙胞胎能使風力發電廠的發電量增加20%，其中一部機車每年可減少32000加侖的燃料和174000噸碳排放。目前，GE已經向客戶交付了70多萬種數字化模型，到今年年底，這個數字可能會超過100萬。

這項技術依靠的正是人工智慧不斷的自我更新。另外，GE全球軟體研究副總裁柯林·帕里斯（Colin Parris）表示，如果數據損壞或者丟失，公司會在機器學習的幫助下填補此空白。

帕里斯還表示，GE也會將計算機視覺與深度學習配對，利用人工智慧對機器進行優化操作，在極致的情形下，微型機器人所攜帶的攝像頭已經能夠在布滿灰塵的金屬渦輪葉片上發現出微小裂紋了。

類似的技術可以安裝在無人駕駛飛機上，用來監視油田中尾氣塔的燃燒情況，一旦發現嚴重燒蝕就會立馬發出預警。

而為了開發和使用這些系統，GE研究人員不僅需要了解機器的物理特性，同時還要了解人工智慧的演算法。

就像GE全球研發中心的分析技術總監馬克.葛萊伯（Mark Grabb）描述的那樣，「如果分子生物學家與機器學習專家、控制理論家與材料科學家合作，那這種協同效應將會非常強大。但如果能將所有信息技能都灌入一個大腦之中的話，那效率就會極高。」

鑒於GE力圖在渦輪機、噴氣發動機和機車等成熟的行業尋找增長機會，所以其所擁有的複合型研究人員可能是GE在下個世紀的最佳「武器」。

圖丨法國貝爾福一個工廠中的燃氣輪機，代號為「 9HA」。

但不得不承認，在銳意突破的同時，GE有時也會面臨前進方向上的不確定性，其軟體研究的負責人帕里斯（Parris）就承認，GE的2000位研究人員中仍有一些人認為新方法只不過是「一時的狂熱」。

而面對質疑，GE顯然沒有停下腳步，在於2016年升級了100個與人工智慧和機器人技術有關的研究工作之後不久，那些被認為不屬於「數字化工業」戰略規劃中的研究人員就被解僱了。GE給出的解釋也很簡單，不能完成這一步跨越的研究人員自然會被無情的甩在後面。

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