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日前，Kensho 發(fā)布了一則“用AI 取代金融分析師”的口號，引發(fā)了華爾街的巨震。

Kensho，是一群哈佛、麻省理工的數(shù)學家和硅谷極客共同創(chuàng)立的大數(shù)據(jù)智能分析處理引擎。人們可以向這個引擎提問，比如“iPhone6發(fā)布后哪些股票會漲”，他就會在一秒鐘之內(nèi)給出精確的答案，而且準確率非常高。

AI離工程機械有多遠？

這個引擎太具有殺傷力了，因為70% 以上的股票分析師將會因它而失業(yè)。甚至連高盛也對此項技術大驚失色，聯(lián)合Google共同入股Kensho，布局人工智能金融領域。

之前整個社會擔憂人工智能可能奪走300萬卡車司機的工作。但事實證明，現(xiàn)在該擔心的是華爾街的交易員和對沖基金經(jīng)理。

日新月異的科技發(fā)展，已經(jīng)不擇不扣地讓人工智能（簡稱“AI”）成為信息時代的科技。無論是谷歌的“阿法狗”連勝世界圍棋大師，還是IBM的“沃森”用10 分鐘確診罕見白血病，都顯示出人工智能所不可思議的潛力。如果說，未來10 年有一項技術能夠顛覆人類社會，那么非人工智能莫屬。

近期，高盛公司發(fā)布了一份《人工智能》報告，探討人工智能的的發(fā)展和生態(tài)體系。該報告將人工智能定義為：人工智能是制造智能機器、可學習計算程序和需要人類智慧解決問題的科學和工程。它包括自然語言處理和翻譯、視覺感知、模式識別。

在中國，在政府政策方面，發(fā)改委聯(lián)合相關部門已經(jīng)在 2016 年 5 月 18 號發(fā)布了互聯(lián)網(wǎng)+和人工智能三年實施計劃。百度隨后很快推出了百度的AI 研究——百度大腦。

該規(guī)劃確定了在6 個具體方面支持人工智能的發(fā)展，包括：資金、系統(tǒng)標準化、知識產(chǎn)權保護、人力資源發(fā)展、國際合作和實施安排。規(guī)劃確立了在 2018 年前建立基礎設施、創(chuàng)新平臺、工業(yè)系統(tǒng)、創(chuàng)新服務系統(tǒng)和 AI 基礎工業(yè)標準化這一目標。

當前，中國的 AI 市場主要分為以下幾個領域：基礎服務如數(shù)據(jù)源和計算平臺、硬件產(chǎn)品如工業(yè)機器人和服務機器人、智能服務如智能客服和商業(yè)智能、技術能力如圖像識別和機器學習。

根據(jù) iResearch 的報告，語音和圖像識別分別占有當前中國 AI 市場的60% 和 12.5%。71% 的中國 AI 公司集中在應用開發(fā)上，其他的則聚焦在算法上，其中 55% 是計算機視覺，13%在自然語言處理，9% 在基礎機器學習。

如今，我們已經(jīng)能夠清晰地感知到，在需要大量記憶和重復性勞動的領域，人工智能將不可避免地大規(guī)模替代人工。誠如創(chuàng)新工場董事長、創(chuàng)業(yè)教父李開復所說：未來十年，翻譯、簡單的新聞報道、保安、銷售、客服、助理、司機等領域的人工，將會被人工智能全部或部分取代。

與生活與娛樂領域相比，工程機械顯然是一個AI 滲透的“慢行業(yè)”。當前國內(nèi)外的工程機械巨頭雖然都在積極開發(fā)更加智能化和互聯(lián)化的設備和服務，但是還停留在十分初級的階段。比如基于工廠層面的智能制造，應用了大量更智能的機器人和智能化流水線；基于服務方面的大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)智能化維修保養(yǎng)服務仍停留在設想階段；基于施工場景層面的智能化施工，通過現(xiàn)場3D 測繪和信息化實現(xiàn)多機遙控或無人駕駛聯(lián)合施工等。據(jù)悉，日本在地下水施工等公共事業(yè)特殊工況方面已經(jīng)有相關的智能化施工要求。

卡特彼勒去年提出了“智能機器時代”的口號，沃爾沃在瑞典也推出了X1 無人駕駛礦車等施工設備和方案，國內(nèi)工程機械企業(yè)在智能制造、物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0 方面也在朝著人工智能的目標在跟進探索。目前工程機械行業(yè)前沿的AI 在對設備要求較高的采礦場景中嘗試智能施工，但是僅限于特定區(qū)域的小范圍試驗階段。

總體來看，工程機械行業(yè)距離真正的人工智能還很遙遠。因為工程機械是生產(chǎn)資料，智能化設備較高的成本壓力將不可忽視；同時，工程機械往往在野外施工，工況極其復雜，智能化對定位精度要求很高，相應地對數(shù)據(jù)傳輸速度要求極高，這在不同的野外作業(yè)環(huán)境下往往難以保證；另外，大型設備還牽涉現(xiàn)場人員安全等諸多問題。而在智能化故障診斷和服務反饋方面，更是需要先解決行業(yè)大數(shù)據(jù)庫和價值鏈變革的屏障。

所以，站在當下來看，AI 取代金融分析師或卡車司機或許觸目可及，但是AI 想要淘汰工程機械操作手或許仍將漫漫而修遠。