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半年時間,拍攝8省市10個案例,我們見到了這樣的智能中國

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2021-10-11 12:00 ? 次閱讀

2021年年初,我們決定到各個行業的一線,拍攝關于“智能中國”的故事。

如今,自媒體做視頻似乎已經是大勢使然。但作為一家以AI為主線的科技自媒體,實在覺得對著鏡頭讀稿子沒什么意思。AI這種技術一直都喊著“與行業結合,與企業結合”,我們就想那莫不如去真實的行業中看看:智能技術到底帶來了什么,是不是忽悠大于實效?

于是我們成立了視頻品牌“奎者”。這個名字背后自然有一點自己的小寓意,想要做這件事的考慮和準備工作也有很多故事可說,但礙于篇幅就不展開了。

從4月開始發布內容,奎者做到現在粉絲也不算多,播放量較比知名UP有天壤之別。但也收獲了一些認可和關注,還算勉強能過自己這關。期間也經歷了一些困難,尤其7、8月份疫情卷土重來,所有拍攝計劃全部擱淺,能支撐下來也是不易。

比起這些,這里更想跟大家聊聊對于“智能中國”這個大命題的一些真實感受。十一假期之前盤點了一下,這半年我們走過了8個省市,拍攝了10個案例。去到了煤礦、工廠、農田、商場、運營商、養老院、公益組織等等地方。回顧之后,發現還是有很多感想值得總結一下。

我們一直都在說數字中國、智能中國,但平時討論這些的場合更多都是論壇、峰會、展會上。大家很容易獲得從產、學、研、政各個角度對智能化、數字化提綱挈領的設想。但當AI、5G云計算IoT這些熱門詞匯,來到車間、礦井、農田中,真實發生技術與人的聯接,可能過程和結果都和設想的有些不同。

這里選取了幾個印象深刻的角度,跟大家聊聊尋訪智能中國的一路見聞。

備注一下,為了防止有廣告嫌疑。文章中就一律隱去具體企業名稱了。其實拍攝這些案例沒有任何收益,真的是想去做這件事。

另外談到一些可能不那么積極的方面,就把行業也隱去了,避免被好事者按圖索驥。其實各個企業推動智能化都不容易,誰也不可能很快盡善盡美。抓著一些薄弱環節去放大和貶低真沒必要。

真實比宏大更重要,我們一直這么相信著。

智能中國,真的浮在大城市嗎?

先來一起想個問題吧:你覺得AI在哪?

絕大部分人聯想到人工智能,應該首先會想到北京、深圳、杭州的互聯網和AI公司,或者知名院校里的AI實驗室。總而言之,AI在一線大城市。

曾幾何時,我們也這么認為。AI應該是資本、頂級院校、高科技公司的游戲,關注這個領域的也更多是相關專業學生、互聯網白領和技術從業者。但當我們真正去了一些三四線城市的企業和機關單位探訪AI,卻發現并非如此。

大同周邊的某個大型煤礦,是我們尋訪AI落地的第一站。礦廠的智能選煤和井下智能化作業是我們的主要拍攝對象。但這次拍攝讓團隊印象更深刻的是遇到的人。

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本文圖源 腦極體

陳工是我們在礦山遇到的一位工程師,他的本職工作并不是IT、信息化相關。但得知我們是AI領域的自媒體后,他跟我們侃侃而談對國內AI產業的認識,甚至對各個廠商推出的AI開發工具了如指掌。比如他就跟我們聊到,自己對比過百度EasyDL和華為的ModelArts,嘗試用他們做了一些煤礦場景的AI模型,并且知道這些工具的接口和操作有什么不同。當時就給我們驚到了。說實話,很多互聯網公司的CTO、CIO是不是了解到這一層我都持保留態度。遠在山西煤礦中的非IT崗位工程師,其實已經想過并試過AI了。

這趟旅行還遇到一位讓我們感慨頗深的人。負責接待我們的工作人員中有一位小伙子。他跟我們聊煤礦智能化的進程,說他把煤礦智能化總結成三個階段:先是人操作機器,然后是人盯著機器,最后是機器干活人歇著——總之聊了很多。

我們最初以為他是IT、數字化方面的工作人員,結果得知他是礦里的攝影師,這些東西都是他自己平時琢磨出來的。他說自己就出生長大在礦區,智能化的對礦山的改變他是真切看在眼里的。這些技術其實已經改變了礦山的很多人。

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本文圖源 腦極體

還有一個小插曲。在礦山等待下礦的時候,我們跟保安室的大哥聊了聊。得知我們是科技自媒體后,大哥馬上問我們幾個靈魂問題:華為到底怎么樣了?華為是不是世界第一?其實他也說不上來到底想問華為是什么領域的第一。但那種對中國科技的期待和自豪,是如此簡單且生動。

這趟煤礦之行,不光讓我們對AI與行業結合有了新的感覺,更理解了為什么劉慈欣能在電廠寫出《三體》。

在泉州拍攝某水廠的智能化案例時,也遇到了一位讓人印象深刻的朋友。當時負責接待媒體的是1997年的男孩小夏。他也不是技術人員,而是水廠黨政方面的專員。但他被廠里普遍認可是位“大拿”。面對八九家突然到訪的媒體,臨時接到通知負責講解的小夏應答如流,對智能化技術、一線生產、水廠的歷史如數家珍,還給我們看手機上他自己拍攝的一線作業情況,并且開車帶我們到廠里拍攝參觀。

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本文圖源 腦極體

提起到三四線城市事業單位工作的95后,你的第一印象是什么?是不是想到了躺平、內卷、小鎮青年等等標簽?小夏真的是擊碎了我們一些刻板印象。他表現出的綜合能力和工作熱情,以及對技術變化的了解,或許可以說是中國發展智能化的一個側寫。

走訪了很多案例之后,會發現無論南北,不分城鄉,老百姓對5G、AI、科技強國這些概念的認知和了解是遠超想象的。甚至于說,三四線城市對技術變革的認可與熱忱,不像一線城市有時候表現出的那種“過度理智客觀”帶來的冷漠。

你以為AI是一陣風口刮過去就算,但對于某個農場某個車間來說,可能是一場影響十年二十年的變化。

也希望更多朋友可以去關注一線城市以外,真實存在且生長的智能中國。機會在那里,人心也在那里。

尤其咱們這些坐在辦公室,對著word和PPT指點江山的人,有時候是該跳出自己畫的圈走走看看的。

困難既在意料中,也在意料外

智能化、數字化技術的落地容易嗎?應該所有人的共識都是不容易。但到底不容易在哪里?這也是我們走訪了很多案例后,反復認真思考的問題。

在寧波,我們結識了一家“IoT+農業”領域的公司。提到做農業智能化的企業,應該第一感覺領導是男性。但這家公司的總裁卻是一位和藹可親的大姐。張大姐帶我們一起下到了水稻田里,給我們講AI+稻田除蟲的案例。她不僅長時間在農田工作,還在實驗室扣各種細節,對數字化和編程也非常了解。

對于農業智能化,她跟我們聊了非常多很實在的看法和經歷。比如,她們公司非常想做一個給養殖場的豬測體溫的AI項目。在養殖場,豬發燒其實是非常大的麻煩。它被發現的幾率很低,而一旦形成傳染病就可能帶來巨大損失。張大姐經常看一些報道,都在說什么“互聯網大廠養豬”啊,“豬臉識別”啊,想來應該不難。

結果真的來了幾家AI和科技公司的人,卻發現根本沒法操作。首先AI攝像機掛在工廠里沒事,但掛在養殖場里蚊蟲太多,設備經常卡住;同時,給人測體溫的AI算法在豬身上卻測不準,因為豬皮太厚了;另外,用來訓練AI+豬體溫監測模型的數據也不夠,沒有養殖場留存過大量豬體溫高精數據。

說了好多年,做了很多事,聽上去很厲害的AI技術,千算萬算也沒算過豬皮太厚這個問題——這樣的困難在真正的AI落地中比比皆是。但如果花費大量人力物力,調集專家解決這個問題,最后的收益卻可能連專家工資都付不起。

拍攝過一些案例,走訪了一些垂直領域的技術公司,會發現田間地頭、街頭巷尾的智能化需求無窮無盡。很多需求你不跟專業的人聊聊,可能永遠都想不到。比如張大姐就跟我們說,她們公司正在推動一個用AI給牛稱體重的項目。對于廣大農戶來說,散養的牛是家中一個重要收入,買賣之前過程非常重要。但要把牛放在秤上可難, 需要專業的設備和人員。農戶往往需要牽著牛走很遠的路才能過一次秤。這就導致在鄉間,很多時候給牛估算體重要依靠老師傅摸牛腿之類的方式。如果AI能解決這個問題,那會給農戶帶來實打實的價值。

這樣的智能化需求,在中國特別多,也特別分散。發現問題和解決問題都不僅僅是技術的事情,而是需要不同領域的人、企業、平臺,像多米諾骨牌一樣推導和滲透過去。而首先,是需要各方面知道有這樣一種關于智能的可能。

道阻且長,吾輩共勉。

走訪了一些智能化案例之后,發現能夠接待自媒體參觀,愿意對外發聲的企業,其實是有一些共性的。比如大多是新近十年規劃的工程,并且在規劃之初就考慮到了面向智能化、數字化的升級演進。但那些更老、更舊,缺乏智能化頂層設計和數字化基礎設施的工廠、碼頭、礦山呢?這是一直縈繞在我們腦海中的未知。畢竟我們是希望拍攝智能化案例,那些還沒有推動智能化的案例我們拍什么呢?但它們又是否需要智能化?答案恐怕是肯定的。

這讓團隊的小伙伴想到了歐洲和中國的對比。很多新的數字化、智能化技術在歐洲都難以推進,就是因為他們IT做得太早,如今基礎設施能力已經跟不上了。但全面更新的成本又太高,最終只能選擇一些保守的發展方案。如今這種情況在中國也已經出現,更新基礎設施完全不如新建項目來得快和穩,并且也更容易得到各方支持。

根據我們比較片面的觀察,面對這輪智能化浪潮,2000年以前的工業化設施已經出現了明顯的數字化鴻溝。但那些老工廠、老車間里的設備和人未來何在?這應該是一個必須回答,但又不好回答的問題。

還有一種AI落地的難題也經常能夠見到。新上馬的自動化、智能化設備往往需要大量時間學習。而對于已經比較熟練的產業工人來說,學習新技術還不如接著用老設備更順手。智能化建設是一把手和IT主管的事,一線產業工人的配合度卻是另一回事。一些案例里我們也會發現,工人對智能技術還比較陌生。一些智能設備的作用僅僅是擺放在那,只有檢查和評比的時候才打開。

這種情況其實很容易理解,畢竟大家對若干年來的工作習慣是有依賴的。這可能需要企業和供應鏈長效、持續的配合。AI落地需要的不僅僅是算法和軟硬件,還需要人才培養、生態建設、管理變革等一系列輔助。

另外可能就想說說宣傳了。這部分可能多少有點敏感,但我們的實際感受是,真的有很多案例和產業經驗亟待普及。相關宣傳足夠充沛,AI落地的門檻才能越來越低。

但真正在產業中應用智能技術的大多是傳統行業、傳統企業,其中又以大型政企居多。他們本身宣傳訴求較低,也缺乏比較新穎的宣傳手段;且宣傳中的主要考量是不能出錯,不愿意提及企業與行業的痛點。這種情況當然可以理解,但也確實導致很多有價值的產業智慧和經驗“不出工廠大門”。

提起AI,很多人會覺得沒有用,價值不大,比較空洞,其實原因在于宣傳。

這種情況下,宣傳智能化經驗的責任就來到了媒體和技術服務商這里。但媒體更多關注的是峰會和展會,抵達一線的機會很罕見;而技術服務商的業務和品牌工作是分開的。品牌公關的負責人,往往也沒有親臨一線的機會。我們同科技企業一起探訪一線案例時,經常發現科技公司這邊的負責人感觸比我們還深。

種種隔閡的存在,讓原本有價值的智能化案例、行業智慧留在了產業深處。這是應該改變的事情,也是我們會繼續努力的方向。

無聲潮漲

在海邊玩的時候,有時候會突然發現海水竟然漲上來這么高。在拍攝記錄了一些案例之后,如果讓我們描述對“智能中國”的第一印象,那應該是一場悄無聲息的漲潮。

如果只在網上讀一些智能化的報道和分析,你可能會覺得要么是官樣文章,要么是企業軟文,似乎都有點“樣板房”的味道。但真正了解過一些案例,溝通過一些人之后,摸著良心說智能技術在中國的普及度是高于初始認知的。果園、農田、高速路口、小區物業,這些地方都可能已經具備了很完善的AI解決方案,并且真實服務于民生。不知不覺間我們已經身處水面以下,在無聲息中感受著智能世界的壓強。

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本文圖源 腦極體

智能技術沒有多么神奇,也沒有多么不堪,它只是一個不可逆的工業化過程而已。就像在很多企業中探訪時,我們都會問企業管理者智能帶來的最大改變是什么。得到最多的答案不是“提質增效”這類的套話,而是非常簡單的一句話:人用得少了。

在一個水務相關的案例中,原本一個水泵站需要三到五個人看守,智能化之后兩三個人可以看住一個城區的水泵站。這帶來的改變當然很大。在煤礦中,負責人告訴我們“對于煤礦什么是安全?不下礦少下礦就是最大的安全”。智能技術就負責這件事,對于社會生產力它當然是好的,但對于個人來說恐怕就取決于你所處的位置了。

很多人面對AI都有兩個好奇:一是AI復雜難用嗎,二是AI會不會替代自己的工作。我們的實際探訪經驗是,大多數AI并不復雜,尤其對于產業工人來說并不比此前的設備更難。但AI確實會極大縮減很多崗位的用人需求。這也給這些職位上的人帶來了選擇題。

我們發現了一個有趣的現象:AI到底是剝奪了人的價值,還是給人帶來更多可能,很大程度上都取決于從業者自己。有些崗位在智能化之后很清閑,那么從業者就真的去享受清閑了;也有的工人心思很活絡,去琢磨怎么發展,怎么創造更多價值。AI把一些崗位從飽和的“流水線”式工作中解放了出來,既是一種取代,也是一個機會。

對于AI與人的關系,我們有個直觀感受:AI是一個全新的,跨領域的學習過程。

前文提到的張大姐,她們和寧波本地一所高校的張博士有“農業+AI”方面的合作。張博士外表非常斯文,你絕對不會想到這樣一位AI領域的學者,每天都要下到稻田里去查看AI捕蟲燈。他如今已經對各種稻田里的害蟲了如指掌。AI落地的價值,就是靠技術專家雙腳埋到泥土里去實現的。

智能中國,正在改變著太多人。流水線工人、礦工、企業主、博士、工程師、老年人、殘疾人,這些角色都出現在我們這個小小的,不怎么成熟的節目里,這可能就表達了某種現實。

跟互聯網革命的電閃雷鳴、刀光劍影不一樣,我們發現智能中國的到來是無感的,不知不覺間的。但有一件事我們覺得極大概率會發生:今天看著AI干活和琢磨AI怎么干活的,將迎來不同的命運。

暗潮洶涌,其實更甚。

結束語:幾幅畫面

這半年的旅程,其實還有挺多內容值得分享。但這次總結就姑且到這吧,等記錄了更多再考慮怎么發感慨。

最后有幾個印象特別深刻的畫面,想要送給大家。智能中國在哪里?智能中國可能就在這里:

一、上文提到的那位礦山的攝影師,他聊智能化三個階段時的興奮神情,很像是小男孩談論變形金剛。

二、在某個智能化工廠的辦公室,只有兩位員工看著面前的屏幕。他們什么也不用做,他們只是AI算法背后的一重保障。

三、到寧波的那天下著雨。張博士帶著我們和某科技大廠的PR去看田里的AI捕蟲燈。一側是稻田,一側是鄉村。當時的情形是,兩邊是中國的農民,中間是中國的科技企業和AI博士。

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本文圖源 腦極體

不管怎么說,智能中國,還是值得。

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