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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、麻省理工的數學(xué)家和硅谷極客共同創(chuàng )立的大數據智能分析處理引擎。人們可以向這個(gè)引擎提問(wèn)，比如“iPhone6發(fā)布后哪些股票會(huì )漲”，他就會(huì )在一秒鐘之內給出精確的答案，而且準確率非常高。

AI離工程機械有多遠？

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

之前整個(gè)社會(huì )擔憂(yōu)人工智能可能奪走300萬(wàn)卡車(chē)司機的工作。但事實(shí)證明，現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(jiǎn)稱(chēng)“AI”）成為信息時(shí)代的科技。無(wú)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(jiàn)白血病，都顯示出人工智能所不可思議的潛力。如果說(shuō)，未來(lái)10 年有一項技術(shù)能夠顛覆人類(lèi)社會(huì )，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(xué)習計算程序和需要人類(lèi)智慧解決問(wèn)題的科學(xué)和工程。它包括自然語(yǔ)言處理和翻譯、視覺(jué)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(guān)部門(mén)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(shí)施計劃。百度隨后很快推出了百度的AI 研究——百度大腦。

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

當前，中國的 AI 市場(chǎng)主要分為以下幾個(gè)領(lǐng)域：基礎服務(wù)如數據源和計算平臺、硬件產(chǎn)品如工業(yè)機器人和服務(wù)機器人、智能服務(wù)如智能客服和商業(yè)智能、技術(shù)能力如圖像識別和機器學(xué)習。

根據 iResearch 的報告，語(yǔ)音和圖像識別分別占有當前中國 AI 市場(chǎng)的60% 和 12.5%。71% 的中國 AI 公司集中在應用開(kāi)發(fā)上，其他的則聚焦在算法上，其中 55% 是計算機視覺(jué)，13%在自然語(yǔ)言處理，9% 在基礎機器學(xué)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(dòng)的領(lǐng)域，人工智能將不可避免地大規模替代人工。誠如創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)、創(chuàng )業(yè)教父李開(kāi)復所說(shuō)：未來(lái)十年，翻譯、簡(jiǎn)單的新聞報道、保安、銷(xiāo)售、客服、助理、司機等領(lǐng)域的人工，將會(huì )被人工智能全部或部分取代。

與生活與娛樂(lè )領(lǐng)域相比，工程機械顯然是一個(gè)AI 滲透的“慢行業(yè)”。當前國內外的工程機械巨頭雖然都在積極開(kāi)發(fā)更加智能化和互聯(lián)化的設備和服務(wù)，但是還停留在十分初級的階段。比如基于工廠(chǎng)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(xiàn)；基于服務(wù)方面的大數據和物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現智能化維修保養服務(wù)仍停留在設想階段；基于施工場(chǎng)景層面的智能化施工，通過(guò)現場(chǎng)3D 測繪和信息化實(shí)現多機遙控或無(wú)人駕駛聯(lián)合施工等。據悉，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(guān)的智能化施工要求。

卡特彼勒去年提出了“智能機器時(shí)代”的口號，沃爾沃在瑞典也推出了X1 無(wú)人駕駛礦車(chē)等施工設備和方案，國內工程機械企業(yè)在智能制造、物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0 方面也在朝著(zhù)人工智能的目標在跟進(jìn)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(chǎng)景中嘗試智能施工，但是僅限于特定區域的小范圍試驗階段。

總體來(lái)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(shí)，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，相應地對數據傳輸速度要求極高，這在不同的野外作業(yè)環(huán)境下往往難以保證；另外，大型設備還牽涉現場(chǎng)人員安全等諸多問(wèn)題。而在智能化故障診斷和服務(wù)反饋方面，更是需要先解決行業(yè)大數據庫和價(jià)值鏈變革的屏障。

所以，站在當下來(lái)看，AI 取代金融分析師或卡車(chē)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。