“人工智能就像一列加速前進(jìn)的火車,
當(dāng)你剛開始聽到它轟隆隆的聲音時,
它離你還很遠(yuǎn),,
但當(dāng)它終于來到你身邊時,
它只會呼嘯而過,,
隨后便遠(yuǎn)遠(yuǎn)地把你甩在身后?!?/p>
今天,,我們剛剛聽到火車的聲音,還有討論它的資格,;當(dāng)它呼嘯而過,,可能就是它們來討論我們了。
似乎突然進(jìn)入“智慧”時代,,說話談事時,,不提“智慧”好像就落伍了。然而,,當(dāng)前所謂的“智慧”,,還只能被作為炒作的噱頭,絕大多數(shù)是利用現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)對傳統(tǒng)模型進(jìn)行再包裝,。正視當(dāng)前的發(fā)展水平,,正確地看待和合理應(yīng)用,才應(yīng)該是我們面對“人工智能”時的正確態(tài)度,。
人工智能前進(jìn)中的挑戰(zhàn)
數(shù)字化,,用數(shù)字來表征事物可量測特征(廣義,包括統(tǒng)計資料)的簡稱,,隨著計算機(jī)技術(shù)水平的發(fā)展和量測水平的提升,,更多的特征數(shù)據(jù)被計算機(jī)管理、分析,、表述,,使得事物的多方面特征可以被同時展示,讓我們對事物更立體,、更全面的認(rèn)識,,當(dāng)數(shù)據(jù)匯集量和分析達(dá)到一定程度的時候,就可以說進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的范疇,。
人工智能,,是利用計算機(jī)技術(shù),在邊界清晰,、規(guī)則明確,、數(shù)據(jù)可靠的前提下,代替人對可量測特征數(shù)據(jù)進(jìn)行繁雜的數(shù)據(jù)分析,、完成特定任務(wù),,并根據(jù)要求進(jìn)行反饋的一種應(yīng)用技術(shù)。是基于計算機(jī)技術(shù)和數(shù)字化成果發(fā)展完善的一項應(yīng)用技術(shù),。
機(jī)器智能,,是對呼嘯而過后智能的稱呼,以區(qū)別于人工智能,,目前筆者對其唯一的想象:是以“機(jī)器”為物理支持的智慧,。
數(shù)字化是大數(shù)據(jù)、人工智能的基礎(chǔ),,在當(dāng)前的技術(shù)水平下,大數(shù)據(jù),、人工智能都是對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理,、分析的工具,,它們之間還沒有明確的界限。通過數(shù)字化,,提升了對事物特征全面性的把握,,也降低了對人員部分專業(yè)素質(zhì)的要求,達(dá)到提升效率,、改進(jìn)工作的效果,。但要認(rèn)識到,數(shù)字化只是一個工具,是對事物部分特征的表達(dá),是1后面的0。當(dāng)前事物的形成,、存在,、運(yùn)動中很多基礎(chǔ)性問題,以及很多關(guān)鍵的信息,,尚無法被量測并數(shù)字化,技術(shù)和社會發(fā)展中存在的多數(shù)問題,也不可能僅僅依賴數(shù)字化、人工智能解決,。人工智能進(jìn)一步的前進(jìn)和應(yīng)用,至少面臨四個方面的挑戰(zhàn),。
數(shù)據(jù)收集
一是關(guān)鍵數(shù)據(jù)的獲得。人工智能的基礎(chǔ)是事物特征的數(shù)字化,,關(guān)鍵數(shù)據(jù)難以獲得是最大的挑戰(zhàn)之一,。雖然期望的數(shù)據(jù)收集方案是由分析的需求提出,有目的性收集,,但現(xiàn)實(shí)往往很殘酷,,僅就土木工程而言,滑坡的精確內(nèi)應(yīng)力及分布,、橋梁各處實(shí)際內(nèi)應(yīng)力及構(gòu)件間的傳遞,、應(yīng)力集中的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)值等等,目前的技術(shù)水平仍然難以獲得,。
二是垃圾數(shù)據(jù)的處理,,當(dāng)前能被收集到的主要是低效甚至垃圾數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)也可能是未來某些應(yīng)用的基礎(chǔ),,但當(dāng)下仍然屬于需要被剔除的垃圾,,需要耗費(fèi)大量的資源進(jìn)行篩選、管理和維護(hù),。
數(shù)據(jù)管理
建立起數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,,特別是建立起數(shù)據(jù)庫內(nèi)部,以及不同數(shù)據(jù)庫之間的聯(lián)系,,形成網(wǎng)狀關(guān)聯(lián),,給輕量化提取和高效利用創(chuàng)造條件,并給未來數(shù)據(jù)項目和數(shù)量擴(kuò)充預(yù)留條件,,需要具有深刻認(rèn)識事物特征,、跨學(xué)科管理和分析信息、發(fā)明數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的能力,,是當(dāng)前的巨大挑戰(zhàn),。目前BIM模型應(yīng)用就是一個典型的案例,雖然目前對如何推進(jìn)數(shù)據(jù)聯(lián)通已經(jīng)有人提出了思路,,但是在建立公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫格式方面尚難以下手,。
數(shù)據(jù)分析
數(shù)學(xué)中的概率、統(tǒng)計等工具是為解決數(shù)據(jù)分析發(fā)展起來的,,現(xiàn)代“智慧”本質(zhì)上還是傳統(tǒng)工具的靈活應(yīng)用,。發(fā)明數(shù)據(jù)分析方法,有效利用可量測數(shù)據(jù)是巨大挑戰(zhàn),,需要具有跨界能力的領(lǐng)軍人才,、支撐團(tuán)隊和一定的運(yùn)氣,;在無法獲得關(guān)鍵性數(shù)據(jù)的情況下,用低效甚至垃圾數(shù)據(jù)了解事物特征,、研判發(fā)展規(guī)律,,是更艱巨的挑戰(zhàn),。交通工程,、土木工程智能化面對的就是這種挑戰(zhàn)。
成本與低碳
服務(wù)器,、超級計算機(jī)的運(yùn)行,,數(shù)據(jù)庫的建立和維護(hù)需要高昂的成本和天量的能耗,數(shù)據(jù)傳遞的流量成本在當(dāng)前仍然無法忽視,,在創(chuàng)造價值有限的前提下,,如何應(yīng)對成本和低碳的制約,需要更多的商業(yè)智慧,。
人工智能助力智慧公路
當(dāng)前,,人工智能在公路上的應(yīng)用可以概括為四大類——數(shù)字孿生、動態(tài)管控,、信息傳遞,、資產(chǎn)管理。具體案例中多數(shù)仍處于信息化和準(zhǔn)數(shù)字化的水平,,離真正的“智能”還都比較遠(yuǎn),。筆者認(rèn)為,打造智慧公路,,在一定程度上應(yīng)用人工智能應(yīng)該是最基本的要求,。在當(dāng)前水平下,應(yīng)按照由易到難,、聚焦要點(diǎn),、重點(diǎn)突破的方式,首先在局部通過真正的數(shù)字化并應(yīng)用人工智能,,在人工替代等基礎(chǔ)性工作方面形成效益,,帶動良性循環(huán),再向更復(fù)雜應(yīng)用方面尋找突破口,??梢跃劢挂韵聨讉€方面工作:
筑牢基礎(chǔ)
數(shù)字化和人工智能對于解決工程耐久和運(yùn)行安全方面能做的較少,在解決問題過程中,將數(shù)字化作為表述工程方案和特征的手段、用人工智能代替簡單枯燥的基礎(chǔ)性工作,提升工作效率,、減少低級錯誤和人工消耗,是更切實(shí)際的做法,。從基礎(chǔ)做起,提升設(shè)計、建設(shè),、管理的底層能力,解決影響安全耐久的根本性問題,。在打牢基礎(chǔ)的同時提煉規(guī)律,引入數(shù)字化,、信息化、智能化等技術(shù),提升建造管理服務(wù)水平,,把“1”做實(shí),。
打造數(shù)字化底盤
建立完善的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)庫底層格式,形成開放的基礎(chǔ)設(shè)施底盤,,按照“一模各表,、用者完善”的模式,完善項目數(shù)據(jù),、分散數(shù)據(jù)采集成本,、提高數(shù)據(jù)利用,達(dá)到低成本匯集數(shù)據(jù),、無損傳遞數(shù)據(jù),、根據(jù)需要取用數(shù)據(jù)的能力,真正建成基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化底盤(也可以稱其為BIM模型),,成為應(yīng)用人工智能的基礎(chǔ),。在有了扎實(shí)基礎(chǔ)后,自然會孕育出多種人工智能應(yīng)用,。
有的放矢 重點(diǎn)突破
目前的水平下,,突破的重點(diǎn)可以考慮:
1.讀懂視頻監(jiān)控信息。能夠自動獲得管理需要發(fā)現(xiàn)的事件,,并及時將信息告知相應(yīng)的管理者,。利用這一成果,可以更快速準(zhǔn)確地找出高速公路擁堵的主要節(jié)點(diǎn)和原因,,為綜合采用管理,、工程措施,低成本提升高速公路通道平均運(yùn)行速度提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),。
2.可變情報板高效利用,。我們已經(jīng)建設(shè)成世界上最大規(guī)模的高速公路可變情報板體系,要讓可變情報板真正給駕駛員提供公路運(yùn)行,、管理所需信息,,這方面,北京市的部分環(huán)路,、武漢繞城高速部分路段已經(jīng)有了初步成果,。
3.建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施“一張圖”。結(jié)合國土空間規(guī)劃一張圖,,形成公路基礎(chǔ)設(shè)施一張圖,。采用國家、省、項目三級分設(shè)的方式,,形成公路基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)底盤,。
4.建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施巡查養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)庫。通過專業(yè)的工作,,持續(xù)描述工程特征變化過程,,作為養(yǎng)護(hù)決策的基礎(chǔ)。
人工智能已呼嘯而來,,對于“智慧”一詞過度的解讀與神化,、虛化(脫離實(shí)體的動畫),在推動人工智能再次起飛的同時,,也吹出了一個個巨大的泡沫,,使其再一次面臨跌下神壇的巨大風(fēng)險,?;麨榱恪⒎謩e突破,、以點(diǎn)帶面,,行穩(wěn)方能致遠(yuǎn),期待公路領(lǐng)域的智慧升級能夠成為引領(lǐng)人工智能前行的一個突破口,,更期待人工智能夠推動公路智慧騰飛,。
來源:橋梁雜志微信公眾號。
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