把AI带入”百年老店“，他打造”数字孪生“

科技不仅仅是一个时代的标签，它所引导的产业变革更是在雕刻这个时代。从实验室到产业，从生产线到每个用户，越来越短的产业化路径和越来越快的迭代速度，将我们与新兴科技紧密相连。无论是市场寒冬或是创业燃点，我们现在都需要拨开迷雾厘清真相，需要对科技未来发展趋势有一个精准的判断。所以，我们在 2019 年开年为您准备了 EmTech China 这份名单，而您，只需要坐下来，听这些全球最权威的人讲最重要的事。

从飞机、发动机、发电涡轮机到医疗器械、医疗成像系统等，在这些高端技术领域占有关键地位的通用电气（GE），正全力往软件、数据科学、人工智能前进。过去，人们习惯将它与西门子、联合技术（United Technologies）做比较，现在，他告诉外界，他们的对标公司已经转向互联网和软件巨头，包括亚马逊、微软和 IBM，而推动这家 126 岁百年企业迈向新局的重要推手就是通用电气全球研究中心软件研究副总裁Colin Parris 博士。

与其等着被颠覆，倒不如自己先发动一场革命，这可以说是对通用电气转型的最佳注解。随着数字化、物联网、人工智能的兴起，许多行业都面临若不创新就极可能走向被趋势淘汰的死路，在这种情况下，通用电气于 2015 年对外投下了一枚震撼弹：誓言要在 2020 年成为全球前十大软件公司，但当时外界不是雾里看花就是等着看好戏，更好奇通用电气的信心究竟从何而来？时间拉回到 2014 年的一场人事变动—— Colin Parris 这位 IT 领域知名的软件悍将，离开了蓝色巨人 IBM，正式加入工业巨人通用电气。

Colin Parris 在 IBM 工作 20 载，做了 16 年的高管，负责软件开发及技术管理，他曾是 IBM 研究部门系统研究副总裁，带领 500 人的研究团队，管理超过 6000 万美元的预算，为 IBM 创建了下一代大型主机（mainframe）、Unix服务器、存储和云系统。

他在 2014 年加入通用电气，掌管超过 1 亿美元的预算，带领团队专攻工业分析、AI、机器学习和软件系统，为通用电气建立起了工业分析的能力，其中最值得一提的是，近年来通用电气最广为人知的一项解决方案——“数字孪生”（Digital Twins）项目，就是他为通用电气创建并领导的一项长期战略。

全力布局工业互联网、数字孪生

什么是“数字孪生”？这个概念最早由美国提出，美国空军的机身结构管理计划（ASIP）通过“数字孪生”来记录每架飞机的实际运作和损坏状况，如此便能更清楚掌握机器的“动态”，不必时间一到，就强制飞机退役，而是会根据实际的维修情况来评估飞机的飞行年限。另外，美国国家航空航天局（NASA）研究部门也利用数字孪生开发新的车辆和飞机。

图|Digital Twin（来源：GE.com）

简单来说，数字孪生是指真实世界中某个实体或系统的数字表征，通过传感器搜集资料，这些资料信息会连结并对应到真实世界里的物件，让管理者更容易了解真实世界中物件的状态和变化。知名调研顾问机构 Gartner 连续三年将数字孪生评选为十大策略科技趋势，根据它的预测，到 2020 年，全球将有超过 200 亿个连网的传感器和端点，并可能会有数十亿个物件拥有数字孪生。因此，“数字孪生”成为工业 4.0 、工业互联网的热门议题及重要技术。

不过，在整个行业开始风行谈“数字孪生”之前，ColinParris 就已经为通用电气看到了这个趋势，他领导团队打造通用电气的 Predix 云平台，并在其上构建一套可以代表机器和流程的数字孪生（Digital Twins），对工业资产、设备进行建模、控制和分析，以实现工业互联网。

图|Predix云平台图示（来源：GE.com）

以机器数字孪生的应用情境为例，发电厂的管理者接到一通电话，告知他安装在客户发电厂的一个发电涡轮机正出现一些状况，这个改变可能导致一个关键部件比平常更快损坏，不一定会立刻引起问题，但在未来几个月，可能会导致发电厂的整体性能下降。但打电话给他并不是人类操作员，而是涡轮机的数字孪生。“它是利用人工智能算法为机器所构建的数字复制品，并允许它像人类一样观察和行动，”Colin Parris 如此形容数字孪生。

他进一步表示，机器的数字孪生就是一个使用 AI 以及人类思维所构建的复制品，可以在很大程度上改善机器维修等令人头痛问题，改变未来行业的运作方式，对于通用电气和其他工业世界来说，这代表着数万亿美元的新增长机会。数字孪生将成为工业数据经济的主要支柱。

图|Digital Twin（来源：GE.com）

另外，Colin Parris 也认为数字孪生不只是大数据处理，还必须不断学习、适应及改变；因此他带领通用电气的团队全力发展 AI 及机器学习，以此为基础开发数字孪生，同时他们还为数字孪生构建行业知识，引入工业术语，像是护罩（shroud）、喷嘴（nozzle）、叶片（blade）、散裂（spallation）等，“随着工业词典内容的增加，工业数字孪生的对话能变得像消费者与 Alexa 的对话一样”他说。

软件投入超过 10 亿美元

“你可能会问 GE 如何在软件行业中发挥作用和发展？工业互联网（Industrial Internet）需要独特的软件公司，它能够通过深层的行业知识来提取价值。如果你是一家工业公司，当然可以把数据提供给软件公司。但如果不知道要从数据中寻找什么、缺乏真实世界的行业知识，那么你期望的业务成果将很难实现，”Colin Parris 说。

确实，当让大数据或人工智能要进入各行各业，懂不懂行业痛点往往是技术导入成功与否的关键，在工业、航空领域或许没有人能比通用电气更了解，尽管面对着IBM、SAP 等“血统纯正”的软件公司的竞争压力，通用电气转型为软件商仍有自己的优势。

图|Digital Twin（来源：GE.com）

Colin Parris 认为，消费者互联网的价值来自收集和分析大量数据以连接人和物，工业互联网则是要通过庞大的工业数据集来寻找并提供特定的业务成果，一旦发现“干草堆中的针”就可能为客户打开数百万甚至数十亿美元的价值，但困难的是怎么找到针头，软件商想要找出针头，就得了解机器及运作流程。另一个不同于消费互联网是寻找消费者的实际或潜在需求，例如将消费者跟他们有兴趣购买的商品连结起来，但工业数据往往是寻找“不想要的东西”，在问题发生之前发现问题，为客户节省数百万甚至数十亿美元。

十几年前，通用电气对于机器的操作及维修仍是相当仰赖专业技术人员的经验，例如听取机器发出的声响，或是检查仪表来监控飞机发动机、燃气轮机等，但现在，他们使用了 AI 来做一样的事，甚至提前预测固障，像是飞机发动机叶片的散裂，往往来自于材料侵蚀，通用电气就为喷气发动机建立了数字孪生，可以对这些现象进行建模，并更好地预测叶片随着时间变化的受损状况，以便在出现问题之前建议客户何时维护，减少意外维修的状况，进而可以减轻航空公司的损失以及避免乘客遇到延误的情况。

如今，通用电气在软件上投入了超过 10 亿美元，并建立了一个由 1.4 万名软件工程师和科学家组成的全球团队。就在不久前，通用电气集团旗下的 GE 航空（GE Aviation）在美国华盛顿特区成立加速器，旨在吸纳软件开发人员、架构师、数据科学家等，专注于通过数据和分析来发展新产品及服务。

转型本来就不是一件容易的事，特别是把软件思维、人工智能整合到一家成立于 1892 年的组织，通用电气从 2015 年积极转型，包括创立专注软件开发的通用电气数字（GE Digital）部门，也收购软件公司，但近期仍不免遭遇了新挑战，有外媒报道指出通用电气有意出售 GE Digital，尽管如此，通用电气以人工智能为主调的转型之路依然继续着。