AI如何赋能传统行业？如何催生新的工业场景？

何为传统行业？在我的观察中，许多传统的工业场景依然依赖工人师傅勤劳的双手来创造高价值的产品。例如，有些玻璃制品需要工人师傅在高温下作业，设计形状，甚至用嘴吹制而成。那么，AI如何为这些传统行业赋能呢？这实际上是一个逐步迭代的过程，并非一蹴而就。当我们作为科研工作者深入一线，与传统产业的老板们交流时，发现了一个最大的问题：他们不知道如何将自己的传统业务与AI相结合。其实，科学家和工程师们已经想出了许多方法，传感器便是一个很好的例子，它能有效接收数据。传感器的种类繁多，以轮胎轮毂为例，工人可能会通过敲击轮胎内部的轮毂来检查是否有裂痕。这种敲击声，其实完全可以数字化，并转化为标准化的数据库。在传统行业中，只需安装一个声音传感器，就能将收集到的声音数据转化为可用数据。很多场景都是如此，通过不断收集数据，最终这些数据经过训练，可以模拟出一个非常有经验的工人。

传统行业AI化面临的问题

据我所知，许多传统行业的老板虽然了解AI的概念和数据的重要性，但他们的理解相对模糊。担心将数据上网后，会丢失或不再属于自己。在面临AI时代的变革时，他们往往持排斥态度，更愿意固守传统思维。这主要是因为：首先，他们不缺钱；其次，没有意识到AI将给产业带来的深远影响；最后，他们排斥新技术，因此认为数据不能轻易公开。

AI带来的行业数据安全问题

数据安全对每个企业来说都至关重要。在当下这个时代，数据安全已成为一个不可忽视的问题。我国在2021年颁布了《中华人民共和国数据安全法》，从国家层面保护数据安全。现在，每个企业家和个人都应有保护数据安全的意识，防止数据丢失或被盗，并勇于以合法、安全的方式处理数据。

传统行业的数据清洗迫在眉睫

在人工智能生态中，算法、结构或数据应用都建立在数据之上。数据就像我们的动作，对于AI和算法来说，都需要转化为数据，尤其是结构化的数据。将柔性的动作和工业场景的流程化特点转化为数据的过程就是结构化，即数据清洗。对于传统行业来说，数据清洗迫在眉睫。如果不进行合理的数据结构化清洗，这些数据将永远无法成为资产，也就无法享受AI的红利。老师傅们的经验非常宝贵，他们多年来的产业环节中蕴含着大量特征点，这些都是数据。将这些数据记录下来、清洗并转化为宝贵的数据资产至关重要。随着老师傅和非遗手艺人的年龄增长，如果不将这些传统手工业的数据进行结构化和清洗，很多数字化的经验可能会逐渐消失。

怎样应对人工智能为行业带来的变化

AI的出现对各行各业产生了巨大影响，既有积极的一面，也可能有消极的一面。我们无需焦虑或恐慌，而应抓住机遇，迎接挑战，利用AI工具让所在行业变得更好。

本文为科普中国·创作培育计划扶持作品

作者：人民日报数字传播团队

审核：北京工业大学信息学部 于乃功教授

出品：中国科协科普部

监制：中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

来源: 星空计划

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