和谷歌、Facebook 這些公司在人工智能領域的高歌猛進相比，老牌設備制造商通用電氣顯得十分低調(diào)。然而，通用電氣的產(chǎn)品出現(xiàn)在了工業(yè)和生活中的方方面面，大到飛機的發(fā)動機，醫(yī)院的核磁設備，和火車機車，小到家用汽車，家用電器都會印有經(jīng)典的通用標識。而在 AI 的浪潮里，通用電氣也在暗暗發(fā)力，AI 的應用在這家 120 年歷史的老牌大廠的未來規(guī)劃中，成為重中之重。其領軍人物正是其軟件研究院全球副總裁 Colin Parris。

1 月 19 日，由《麻省理工科技評論》、DeepTech 深科技聯(lián)合主辦的“全球新興科技峰會”EmTech 中，Colin Parris 分享了通用電氣在 AI 領域的發(fā)展進程。

通用電氣如何基于飛機制造業(yè)的經(jīng)濟模型使用 AI？據(jù)介紹，這其中有兩個關鍵點：飛機的價值和乘客的價值。

Colin Parris（來源：DeepTech）

Colin Parris 表示，飛機制造業(yè)的價值取決于兩點：飛機航線的價值和乘客的價值。具體而言，對航空公司來說，降低燃油成本和維護成本是提升航線營收的關鍵，這兩個問題中，AI 可以在飛機的維護方面大顯身手，例如說利用計算機視覺檢測缺陷，在做大型檢修的時候使效率達到最高，這樣就可以降低大修的頻率，也降低每次大修的時間，航空公司的利潤就能得以提高。另外，通用電氣也正在嘗試利用 AI 算法設計最佳航線和機票降價方案。

（來源：Colin Parris）

而在飛機制造業(yè)中運用 AI 以外的整個全球大背景是，各行業(yè)邁入了數(shù)字化時代，Colin Parris 認為，這也是過去 20 年最深刻的變革。他指出，以蘋果、亞馬遜和谷歌為代表的消費領域巨頭引領了過去 20 年的消費領域數(shù)字化。

這些公司都有共同點：第一，群體數(shù)據(jù)被個人數(shù)據(jù)取代，數(shù)據(jù)采集的量和范圍也有了大幅度的提升，包括在不同的時期買了什么產(chǎn)品，閱讀了什么網(wǎng)頁。第二，對個人數(shù)據(jù)的分析模型，通過關注于某一個小模塊的分析，進行具體的客戶畫像，比如說如果你非常關注于嬰幼兒食品消費者的反饋或者評價，制造商就可以給你做相應的推薦。第三，它們都實現(xiàn)了平臺的創(chuàng)新。在平臺上，可以使用不同的人工智能相關的軟件和硬件，包括書籍、網(wǎng)絡服務，以及其他相關的平臺服務。

飛機制造行業(yè)也經(jīng)歷了相似的數(shù)字化進程。Colin Parris 在隨后指出，以無損檢測和機隊為例，兩者目前的數(shù)據(jù)都十分豐富，每一個飛機的數(shù)據(jù)也逐漸地從機隊整體數(shù)據(jù)中分離出來，而通過對每一個飛機的分析，每一個引擎的壽命都可以被精確地預測。比如說，一架飛機在某個環(huán)境下飛行，假設它的推進器每兩年就會失效一次，這就需要有一定的檢修，通過對整個飛行環(huán)境的分析，得出了燃油的效率，或者是某一個環(huán)節(jié)它需要維修的周期和頻率是什么。這些數(shù)據(jù)都可以更好的提供給客戶，從而更好地分析整個飛行的環(huán)境和情況。

值得注意的是，這場分享中，Colin Parris 重點介紹了通用電氣應用于很多領域的“Digital Twin”（數(shù)字孿生）技術。這是一種虛擬模型，可以對物理世界和虛擬世界進行配對和虛擬仿真，從而提高制造生產(chǎn)效率。

而通過結(jié)合萬物互聯(lián)、大數(shù)據(jù)處理和人工智能建模分析，通用電正在將這一概念推向新的高度。例如說，收集包括操作還有維修的數(shù)據(jù)，提取出來放到人工智能模型中，通過對比和分析可以去了解各種信息，比如說某個引擎會在什么樣的情況下消耗多少的燃油，同時還可以去分析它的利用效率，然后通過單一模型的總和去分析整個機隊的效率和模型。

（來源：Colin Parris）

數(shù)字孿生相關的技術和平臺可以為制造業(yè)帶來很大的改變，通過實時的更新數(shù)據(jù)，機器每一天都可以從收集的數(shù)據(jù)中學習，進而創(chuàng)造比以往更多的價值。

據(jù) Colin Parris 介紹，首先，它可以實現(xiàn)早期預警的設計，通過人工智能的技術去識別出一些異常。比如說壓縮機什么時候會出現(xiàn)故障。傳統(tǒng)技術只能預警一天以內(nèi)的故障，而數(shù)字孿生則可以幫助實現(xiàn)三十天的預警。

其次，在無損檢測上，它可以分析相應的葉片上的涂料是否會有腐蝕或者損壞。另外一個重要的應用方向就是進行動態(tài)的優(yōu)化，比如說每一個航班可以去做更好的分析和預測以及整個航線的安排。比如說，公司是否需要租賃額外備用的引擎，可以根據(jù)具體的信息來規(guī)劃整體的租賃需求。

最后，Colin Parris 指出，通用電氣 2017 年就已經(jīng)有數(shù)百萬的數(shù)字孿生項目，幫助節(jié)約了數(shù)千萬美元的成本。在未來的葉片和發(fā)動機制造中，通用電氣也會嘗試用數(shù)字孿生搭建出更好的引擎，同時結(jié)合增材制造等其它新的技術，更加完善飛機制造業(yè)的數(shù)字化。