辛辛那提大学特聘教授李杰：工业人工智慧是ABCDE http://bit.ly/2Q7EXe8 辛辛那提大学特聘讲座教授李杰，最近接受商业周刊专访提及「工业人工智慧」，他认为 台湾制造业需要的不是人工智慧，而是「工业人工智慧」，误用人工智慧不仅无法转型新 制造，还可能提高成本。 李杰教授可说是在工业4.0长久观察与研究，并常提出独到而精辟的见解，一针见血而导 正许多错误的观念。所以，他的论点十分值得再三学习与心神领会後，绝对可引导大家步 入正确的转型道路。以下他的观点系针对台湾以制造业(硬体)优势而提出，专访精华摘要 如下： 人工智慧是认知科学，主要是让软体做深度学习、人脸辨识与人机互动，但是传统的AI不 保证成果的可靠性，常会因为输入数据与使用者不同，结果就会不同。AI运用於工业上， 强调的是可靠的预测，他主张的工业人工智慧集中在专业知识，每一次使用人工智慧获得 的结果都是可靠，适用於强调「安全性」的产业，如，汽车、地铁与工具机。 他认为，工业人工智慧是ABCDE，A是代表AI或者叫Analytics，B是大数据（Big Data）， C是云端（Cloud），D是领域知识（Domain know how），目的是证据E（Evidence），透 过证据经验不断提高AI的可靠性，达到省成本、提高价值、增加效率的目的。 导入AI，必先了解想解决的是哪个问题？制造业转型不外乎想解决3个问题：本质、体质 与素质问题。本质问题决定你要做什麽，为什麽要做；体质问题，做得好不好，提质增效 降本减存；素质问题，人的管理，设备平台、数据收集。所以，体质问题是用智能制造， 素质用自动化解决，本质是靠思维改变。 用AI做制造转型，会遇到哪些迷思？第1个迷思是对数据来源品质掌握之重要性，若无法 掌控数据品质，用AI做出来的结果会不合所需。第2个迷思是以为有算法就有结果，其实 还得懂该领域专业知识。第3个迷思是以为建了云端平台就是用AI，云不是万灵丹，云只 是一个平台，提供客户做即时运算（on demand computing），最重要是，云端要跟客户 与供应商连结，要有个社群一起使用它，数据量才会更多，算出来的结果，才会更精准。 转型新制造是催生新文化，它不只是一个技术，更是要做到建立新文化，就是任何东西必 须要了解它数据哪边来、资料哪边不好、成本哪边最多、怎麽样提升效率。 小型公司如何布局AI能力，如何胜出？可从本身最优越的能力去做，做小却做快，更快转 型，懂得用工业人工智慧，做价值高、技术高的产品，让技术跟顾客的价值连在一起，让 顾客想要靠你，才能在新的时代中胜出。 李杰教授是鸿海董事长郭台铭倚重的新制造专家，并且与鸿海在矽谷成立人工智慧新公司 Industrial AI System。 另外，中国大陆在人工智慧方面，李杰教授在接受《21世纪》专访，提出观点及建议： 中国以互联网思维在做人工智慧，他认为是工业与服务业是不同的，不能把手机社交、生 活APP的观念用在工业上。相对社交、生活APP来说，人的生活需求是有共性的，但是工业 是更加复杂和多元化的。 中国目前首先要解决的是素质问题，不靠人来决定数据在哪里，这是整合中国企业革命很 大的一个步骤，因为当信息化不对称的时候无法做统一管理（第一点即信息对称）。第二 个是体质问题，即管理对称，体制不均匀，管理理念很难形成。对於中国制造业来说，没 必要大家全部都去学习工业4.0、做工业互联网，也没有必要都去做数字化、人工智能。 企业应该专注做自己本质能做的“蛋黄”部分。 对於一些中国工业互联网产业的数据，将德国日本美国的定义制造系统当做中国的基础线 ，这是错误的，不管是MES还是ERP，中国工业的体系和其他不同，他应该有一套自己的做 法，没有必要走德国日本的路线。 --

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