一家拥有超过120年历史的企业如何利用AI突破自身瓶颈？

和谷歌、Facebook 这些公司在人工智能领域的高歌猛进相比，老牌设备制造商通用电气显得十分低调。然而，通用电气的产品出现在了工业和生活中的方方面面，大到飞机的发动机，医院的核磁设备，和火车机车，小到家用汽车，家用电器都会印有经典的通用标识。而在 AI 的浪潮里，通用电气也在暗暗发力，AI 的应用在这家 120 年历史的老牌大厂的未来规划中，成为重中之重。其领军人物正是其软件研究院全球副总裁 Colin Parris。

1 月 19 日，由《麻省理工科技评论》、DeepTech 深科技联合主办的“全球新兴科技峰会”EmTech 中，Colin Parris 分享了通用电气在 AI 领域的发展进程。

通用电气如何基于飞机制造业的经济模型使用 AI？据介绍，这其中有两个关键点：飞机的价值和乘客的价值。

Colin Parris（来源：DeepTech）

Colin Parris 表示，飞机制造业的价值取决于两点：飞机航线的价值和乘客的价值。具体而言，对航空公司来说，降低燃油成本和维护成本是提升航线营收的关键，这两个问题中，AI 可以在飞机的维护方面大显身手，例如说利用计算机视觉检测缺陷，在做大型检修的时候使效率达到最高，这样就可以降低大修的频率，也降低每次大修的时间，航空公司的利润就能得以提高。另外，通用电气也正在尝试利用 AI 算法设计最佳航线和机票降价方案。

（来源：Colin Parris）

而在飞机制造业中运用 AI 以外的整个全球大背景是，各行业迈入了数字化时代，Colin Parris 认为，这也是过去 20 年最深刻的变革。他指出，以苹果、亚马逊和谷歌为代表的消费领域巨头引领了过去 20 年的消费领域数字化。

这些公司都有共同点：第一，群体数据被个人数据取代，数据采集的量和范围也有了大幅度的提升，包括在不同的时期买了什么产品，阅读了什么网页。第二，对个人数据的分析模型，通过关注于某一个小模块的分析，进行具体的客户画像，比如说如果你非常关注于婴幼儿食品消费者的反馈或者评价，制造商就可以给你做相应的推荐。第三，它们都实现了平台的创新。在平台上，可以使用不同的人工智能相关的软件和硬件，包括书籍、网络服务，以及其他相关的平台服务。

飞机制造行业也经历了相似的数字化进程。Colin Parris 在随后指出，以无损检测和机队为例，两者目前的数据都十分丰富，每一个飞机的数据也逐渐地从机队整体数据中分离出来，而通过对每一个飞机的分析，每一个引擎的寿命都可以被精确地预测。比如说，一架飞机在某个环境下飞行，假设它的推进器每两年就会失效一次，这就需要有一定的检修，通过对整个飞行环境的分析，得出了燃油的效率，或者是某一个环节它需要维修的周期和频率是什么。这些数据都可以更好的提供给客户，从而更好地分析整个飞行的环境和情况。

值得注意的是，这场分享中，Colin Parris 重点介绍了通用电气应用于很多领域的“Digital Twin”（数字孪生）技术。这是一种虚拟模型，可以对物理世界和虚拟世界进行配对和虚拟仿真，从而提高制造生产效率。

而通过结合万物互联、大数据处理和人工智能建模分析，通用电正在将这一概念推向新的高度。例如说，收集包括操作还有维修的数据，提取出来放到人工智能模型中，通过对比和分析可以去了解各种信息，比如说某个引擎会在什么样的情况下消耗多少的燃油，同时还可以去分析它的利用效率，然后通过单一模型的总和去分析整个机队的效率和模型。

（来源：Colin Parris）

数字孪生相关的技术和平台可以为制造业带来很大的改变，通过实时的更新数据，机器每一天都可以从收集的数据中学习，进而创造比以往更多的价值。

据 Colin Parris 介绍，首先，它可以实现早期预警的设计，通过人工智能的技术去识别出一些异常。比如说压缩机什么时候会出现故障。传统技术只能预警一天以内的故障，而数字孪生则可以帮助实现三十天的预警。

其次，在无损检测上，它可以分析相应的叶片上的涂料是否会有腐蚀或者损坏。另外一个重要的应用方向就是进行动态的优化，比如说每一个航班可以去做更好的分析和预测以及整个航线的安排。比如说，公司是否需要租赁额外备用的引擎，可以根据具体的信息来规划整体的租赁需求。

最后，Colin Parris 指出，通用电气 2017 年就已经有数百万的数字孪生项目，帮助节约了数千万美元的成本。在未来的叶片和发动机制造中，通用电气也会尝试用数字孪生搭建出更好的引擎，同时结合增材制造等其它新的技术，更加完善飞机制造业的数字化。