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走进施行 看人工智能如何赋能知识型工作者环球

发布时间:2019-10-15 08:48编辑:环球彩票登陆浏览(146)

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    人工智能涵盖了从机器人和物联网、到机器学习和自然语言处理的所有内容,这是一个全自动化、端到端分析和决策制定的世界;人工智能将人类从日常任务中解放出来,进一步增强了人类的聪明才智。

    根据DRONEII最近对无人机数据分析软件开发商的一项调查,无人机及相关的人工智能分析技术已经在能源、安全/安防、建筑、矿业、油气开采、物流、农业、保险、地产、交通等多个行业都得到了广泛应用。

    美国Aria Insights公司是自动机器人数据采集平台开发商,已宣布推出使用人工智能Aria,旨在更有效地利用无人机收集的数据,并在此过程中保证用户安全。Aria Insights以前称为无人机开发商CyPhy Works,通过将AI和机器学习软件集成到无人机中,正在扩展CyPhy的系留无人机资产。该公司将为客户提供智能自主无人机,既可以收集和分析数据,也可以为用户创建可操作的见解。将重点放在人工智能上的决定来自于多年的行业经验,这些经验表明无人机用于收集与分析他们的数据。

    人工智能正在不断发展成熟,从中获益的一个群体越来越清晰:知识工作者。这些工作者既需要经验又能够收集和分析决策和行动所需数据,他们正在获得能够大幅提升其表现的工具。

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    “经过10年创新和重新定义无人机技术,CyPhy团队看到了行业面临的局限-即检索和分析数据的复杂性和风险。”Aria Insights首席执行官Lance Vanden Brook说。“我们的许多合作伙伴正在收集和收集我们的无人机的大量信息,但业内没有服务可以快速有效地将这些数据转化为可操作的见解。除了硬件提供商之外,Aria现在还是一个全方位服务解决方案,不仅可以满足客户的空中需求,还可以处理分析,从而实现富有洞察力的决策。”

    精力应该集中在哪些方面?

    Ardenna公司正在利用图像处理和人工智能进行自动检测,对铁路和风力涡轮机检查过程中发现的异常情况进行分类和报告。在无人机进行铁路检查后,他们收集了来自100英里铁轨的大约40,000张图像,而该公司的软件可以自动检测30种不同类型的异常,处理时间不到5小时。

    CyPhy的旗舰产品PersistentAerial Reconnaissance and Communications平台将继续由Aria Insights提供。Aria还计划推出新技术,以满足其商业合作伙伴的需求,并确保用户的更高安全性。

    2、简化决策:机器——人工智能——非常善于编制数据。但就目前而言,Cadence Design Systems公司IT副总裁Tarak Ray表示,人类仍需要做出最终决定。他举例说,一台机器可以被训练识别出花朵,但“如果你要求机器画一幅画的画,或者说出哪一朵花最漂亮,机器就不知道了”。即便如此,机器还是能够收集和执行基本的、大量重复性的分析,帮助提高人类做出重要决策的速度和效率。

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    图片来源于网络

    1、消除重复性任务:在做出决策时,知识工作者必须经常引用一系列数据源,这些数据源可能分散在企业组织外的各种电子表格或数据库中。编辑此类信息通常是重复的或机械的,因此非常适合采用机器人过程自动化等工具。

    2.人工智能的加速应用

    Aria Insights部署无人机和人工智能,将人类从不安全的情况中移除。更智能的数据收集和机器学习使决策者能够快速有效地解决问题或执行任务,同时确保人类生命不会受到威胁。通过复杂的分析,决策者不再需要花费数小时捕获和观看视频;相反,Aria Insights的机器人将识别感兴趣的信息,在检测到新信息时发送警报,并最终将所有数据连接到数字3D地图。

    但实际来说,今天主要关注的是为知识工作者提供让他们更快、更有效地完成工作所需的信息和工具。这一点得到了Forbes Insights调查结果的印证,调查发现,有79%的高管认为,人工智能已经在推动知识型员工在工作流程和工具方面的变革性改进。

    随着无人机技术的不断发展和普及,用于维护、测量、测绘和监测等各种任务的高分辨率图像的可用性正在增加。作为人工智能在无人机行业中最重要的应用目标之一,有效利用无人机收集的大型数据集则意味着可对数据集以自动化方式进行处理。

    Aria Insights的新机器学习功能使公共安全,石油和天然气以及其他商业领域的用户能够收集数据并将其转化为可操作的计划。Aria的无人机配备人工智能功能,可执行完全自主的任务,以便更轻松地识别多个用例中感兴趣的功能。例如,其无人机可以帮助维护狭窄空间,例如油轮或管道,使操作员能够识别需要修理的区域,而不会将人员送入潜在的危险工作环境。Aria的无人机还可以监控自然灾害的发展,并提醒第一响应者在某个区域增加行动,并在部分人群需要更多监督时通知活动组织者。

    Forbes Insights研究表明,提高知识型员工绩效的方法基本上围绕着这三个关键领域:

    公司用无人机拍摄英国最后一家燃煤电站之一的燃煤储量,并将其拍摄的图像用于创建点云“数字孪生”模型,以测量煤堆的体积。据测量结果,准确率超过99%。

    Aria Insights董事会主席Amy Villeneuve表示:“我们作为CyPhy Works的历史使我们能够通过Aria Insights的推出将我们的业务推向新的高度。同一群才华横溢,创新的思想家,他们在CyPhy中提供一流的系留无人机技术和自主飞行,将继续推动Aria无人机行业的发展。基于我们过去的成功和知识,Aria Insights为商业市场提供全方位服务的无人机解决方案,该解决方案结合了自主权和机器学习的力量,改变了无人机行业的格局。

    有关赋能知识工作者的例子,让我们来听听运输和物流巨头Werner Enterprises公司首席执行官Derek Leathers的看法。“我们的物流小组负责处理各种复杂但重复性的任务,这些任务需要大量输入数据才能做出最佳选择。”例如,选择最好的运输商意味着要梳理数千种可能的后选择、路线和时间表。“通常情况下,可能需要四到五分钟才能得出结论,”Leathers说。但是,最近他们采用了基于人工智能的工具,“几秒钟内,我们就可以把选择范围缩小到两三个运输商,然后让人类直觉做出最佳决策。”

    在矿业,采石和石油/天然气开采行业,无人机软件工具主要用于监控站点进度,测绘整个采矿站点的数据,或计算采掘量。

    但调查显示,在接下来的18个月中,IT与其他业务职能之间差距在不断缩小。IT仍然保持领先地位,毕竟,这是一种了解技术、操作数据、明确业务规则的职能。调查预测,绝大多数知识型员工将在未来18个月内积极参与人工智能项目。人工智能确实对知识型员工产生了转型影响,而且还将持续下去。

    1.实践中的智能分析

    Julie Leese是加拿大运输部的首席数字官,是加拿大铁路、海运、空运和陆运业务和政策的主要监督员。Leese解释说,RPA让企业组织可以自动执行基础任务,尤其是那些由明确的业务规则管理的任务。Leese说,这样的“机器人”比人类更有效率,能够更快、更连续地处理更多数据。

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    3、提供新的洞察:人工智能最强大的能力之一,是能够以显著提高理解力的方式向决策者提供信息。一家大型商业房地产、零售和娱乐集团的首席技术官解释说:“数据可视化本身就可以带来一些有趣的发现。”他们使用Power BI这种基于云的业务分析软件,为知识工作者和决策者的大约680个正在进行中的、涉及人工智能的报告提供支持。这位CTO表示,这些报告非常强大,“今天,没有人会在还没有看看Power BI仪表板之前就做出决定”。

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    在2017年美国发生哈维飓风灾害后,EagleView Technologies使用机器学习算法来创建房产分析数据。这种方法使得保险公司可以分析无人机图像并有效地对损害进行分类,这对于在飓风后快速处理大量索赔起到了非常重要的作用。

    Forbes Insights调查显示,知识工作者扮演者很多角色,实际上,各种各样的职能部门都在积极寻求人工智能能力。目前,IT部门仍然是人工智能最活跃的用户,远远超过其他业务如运营、营销、销售或物流。

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    Pix4D还与Hummingbird合作开发了一款软件,帮助农场经理和农艺师解决那些导致生产力受到严重破坏的作物和植物病害问题。他们将特定的机器学习功能添加到强大的算法中,以发现和破译隐藏的模式,从而帮助客户实现更准确的诊断和针对性处理。

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    在目前,市场上已经有许多成熟的软件公司为用户提供基于人工智能的数据分析解决方案,使非结构化无人机数据“可操作”并获得有价值的分析结果,而无需耗时的手动分析。

    DRONEII预测,进一步利用和开发这些强大的智能数据处理工具将大大减少大数据的处理时间,而这正是目前的一个巨大挑战。

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    在仅使用AI驱动软件的公司中,50%的公司同时采用了深度学习和机器学习算法,30%只使用机器学习算法,而20%只使用深度学习算法。

    Nearthlab是一家韩国软件公司,目前正在开发一种解决方案,可以自动检测并报告照片中风力涡轮机叶片的损坏情况。通过应用此技术,客户可以快速识别损坏,并在需要时启动相关措施。

    DRONEII认为,人工智能还不是所有大数据分析问题的解决方案。人工智能技术(机器学习或深度学习)及其结果仅与用于构建分类模型的训练数据表现得一样好。

    此外,虽然目前更多的软件开发人员聚焦于能源,建筑,采矿和采石业等更为成熟的行业,但在未来,保险,农业,房地产和物流运输等行业都将越来越多地寻求无人机相关分析软件的帮助。

    普华永道英国是全球首家使用无人机进行库存盘点审计的公司。

    聚焦前沿科技创新与传统产业升级

    调查还显示,37%的受访者仅使用人工智能算法,而63%的受访者仍然信赖结合了机器学习或深度学习方法的传统计算机视觉软件。此外,没有一家无人机数据分析服务商表示其既不使用机器学习也不使用深度学习算法。

    澳大利亚的Westpac集团推出了世界首个自动化鲨鱼监测无人机系统Shark Spotter,该系统基于复杂的深度学习框架开发了一种算法,可通过配备物体识别功能的无人机来实时检测和识别水中鲨鱼的出没迹象,并快速应对海滩附近的鲨鱼潜在威胁。

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    例如,在2017年底,Pix4D已经开始使用机器学习算法进行多种摄影测量应用,将3D点云分类为建筑物,道路或植被等类别,而现在已经可以使用各种智能工具来计算树木数量并确定它们的高度和种类,甚至可以使用这些工具来确定道路、建筑物或植被表面计数,还可以计算停车场中的汽车数量,或一定区域中适合安装太阳能电池的屋顶。

    从农业到建筑,从能源到安全/安防,深度学习或机器学习算法的使用已经涵盖了无人机应用的许多垂直领域。

    Skycatch的系统则可以在施工现场执行自动化任务,通过深度学习模型识别和跟踪施工现场的资产和物料交付。像这样的实时跟踪可以用于预测项目延迟,而随着时间的推移,该系统可以学习如何防止这种延迟,以帮助建筑公司节省大量资金。

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    这种视觉让我们有能力看得更广、更清晰、更深入,而当无人机采集的图像转化为大型数据集,并结合强大的分析软件,则为我们提供了前所未有的数据采集、分析、管理、维护与预测能力。

    许多受访者表示,使用数据分析软件不仅可以实现工业资产的可视化,还可以识别和管理维护问题或异常状况。

    在目前,虽然大多数无人机数据分析公司仍在使用传统方法处理从无人机获取的数据,但是所有参与者对是否部署人工智能工具做出积极回应的事实再次表明人工智能对无人机行业越来越重要。

    美国公司Nanonets可为其他企业或软件开发商在构建机器学习模型方面提供支持。所有客户需要做的是向他们发送一些样本,以便模型可以从中学习,例如检查太阳能电厂或计算图像中的某种物体。

    毫无疑问,无人机应用正在成为工业4.0的一个组成部分。当无人机与人工智能相结合,无论是在繁忙的施工现场、壮观的太阳能阵列上空,还是在一望无际的农场、鲨鱼出没的海滩,两者不断为人类管理者提供全新的视觉。

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    根据调查数据,大多数公司都致力于为能源行业开发用于数据分析的无人机软件,可见该行业无人机应用的广阔前景。

    受访企业参与的第二大应用行业是建筑业。其中,大多数应用涉及监测施工现场的变化或库存量的测量。

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