李碩：AIは産業知能の波を促進する

2020年12月29日、2020年産業インターネットイノベーション大会（第4回）が盛大に開幕しました。大会は「産業のデジタルアップグレード、エコロジカルな融合と共生」をテーマに、2020年という異例の年にインターネットが産業を活性化するための近道を切り開きました。2020年産業インターネットイノベーション大会は、新たなインターネット思考に焦点を当て、新たなモデルと地域の実業界との深い融合を推進しました。

Baidu 副社長の Li Shuo 氏が「AI が産業知能化の波を推進」と題した基調講演を行いました。

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百度副社長の李碩氏がその場で語った

以下の内容は、現地でのスピーチの内容をもとにまとめたものです。

「人工知能」は近年非常に人気がありますが、人工知能技術は新しいものではありません。人工知能関連の理論と技術の原型は1950年代に登場しました。 1990 年代に、人工知能の分野で大きな出来事が起こりました。IBM のコンピューターが初めてチェスのシナリオで人間に勝利したのです。当時の人工知能の台頭は一時的なもので、人々の生活や仕事に大きな変化は生じませんでした。人工知能が真の価値を実現するには、厳格なインフラストラクチャ条件に依存し、膨大な計算能力とストレージスペースが必要になるからです。

ディープラーニングは人工知能アルゴリズムの分野における大きな進歩であり、人工知能アルゴリズムの大規模な適用の問題を解決します。ディープラーニングは、コンピューティング能力とストレージ機能にも依存します。過去 20 年間で、社会全体のコンピューティング リソースが大幅に増加し、ストレージ コストが大幅に低下し、人工知能を応用するためのスペースが拡大しました。

Baidu は AI 関連のアプリケーションと実践において豊富な機能を蓄積しており、それをエンタープライズ開発者に公開しています。これらの機能には、知覚レベルでの音声認識や視覚認識、認知レベルでの言語や知識などのテクノロジーが含まれます。認知層は、知覚層によって取得された感覚信号を物理世界に対する機械の認識に変換し、複雑な質問に対する回答を提供します。

設備の検査やメンテナンスのシナリオにおける人工知能の応用を例に挙げてみましょう。これまで、検査エンジニアが部品に問題があることに気付いた場合、脳の経験を活用して操作マニュアルの関連項目を思い出す必要がありました。現在、エンジニアは検査装置のカメラでコードをスキャンするだけで、障害のあるコンポーネントの名前、現在の考えられる状態、および対応する操作上の提案を特定できます。これらは、新しい人工知能の認識および認知技術を適用することによって業界にもたらされた新たな変化であり、こうした変化はあらゆる分野で起こっています。

今日は、10年後、20年後の社会にどのような変化が起こるかを想像してみましょう。その基盤となるのはインテリジェントな施設です。クラウドコンピューティング、ビッグデータ、IoT、5Gなどの技術要素により、将来的にはあらゆるデバイス、あらゆる人、あらゆる空間が端末となり、これらの端末は5Gなどの技術を通じて社会全体で形成される超大規模データセンターと相互接続されるようになります。

これを基に、新たな産業レベルのセンターが誕生するでしょう。業界レベルのセンターは、業界関連の接続データ、アルゴリズム、知識、経験を運び、業界の企業に、より実用的で関連性の高いデータ、アルゴリズム、コンピューティングパワーのサポートを提供し、より秩序ある構造を形成し、業界へのデジタル化の浸透を促進します。業界レベルの中心を基盤として、さまざまな応用シナリオを重ね合わせ、業界全体のインテリジェントな変革を実現します。

過去数年間、百度は人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの関連技術における優位性を活かし、さまざまな業界でこれらの技術の実装を積極的に推進し、多くの新しい応用シナリオを生み出してきました。

産業インターネットの分野では、百度は今年、いくつかの重要な地域産業チェーンと産業インターネットの実装事例を推進しました。産業インターネット分野における貴陽経済技術開発区との協力により、運営モデルが革新され、合弁会社が設立され、地元の6大産業にサービスが提供され、地域産業チェーンのデジタル変革が促進されました。金融業界では、中国郵政貯蓄銀行や上海浦東発展銀行などの大手銀行と連携して、社内アプリケーション向けの業界レベルの頭脳を構築し、インテリジェントシステムを使用して、さまざまなソースとチャネルからの顧客のリスク管理を完了しました。

今年、百度は太平洋保険と協力し、インテリジェントな損害評価サービスを開始した。事故後、車の所有者は携帯電話を使用して事故車両の周囲の 360 度ビデオを撮影し、それを Pacific Insurance にアップロードするだけで、損害評価と請求手続きがオンラインで完了します。

Baidu は浦東発展銀行に新しいインテリジェント共同オフィス システムを導入しました。会議のシナリオを例に挙げてみましょう。参加者が会議室に入ると、このオフィス システムを通じて、会議に必要な資料が参加者のコンピューターや携帯電話にリアルタイムでプッシュされます。会議後の議事録も、完全なコラボレーション オフィスを通じて各参加者の作業ログにプッシュされます。特定の参加者に関係する ToDo 項目がある場合、その項目は自動的に参加者の作業リストに追加され、作業タスクに変換されます。

Baidu はコンピューター ビジョンを使用して、電力会社の長距離線路検査を向上させています。長距離線路では検査員が高頻度で点検することが難しく、事故が発生しやすくなります。回線の問題を素早く特定するにはどうすればいいですか?問題は、事故処理を完了するために誰をどのような方法で割り当てるべきか、またどのような付属品を現場に持ち込むべきかということです。かつては困難だったこれらの問題は、人工知能関連の技術を適用することで、誤報率が非常に低く、精度が非常に高い状態で完全に解決できるようになりました。

山東電力は、百度と協力して長距離送電線のインテリジェント検査システムを適用した最初の企業です。今年の疫病流行中、山東電力のどこかで火災が発生しました。インテリジェント検査システムは5分以内にすべての事故分析を完了し、対応する作業指示書を発行しました。火災全体では重大な事故は発生しませんでした。

百度は、業界シナリオとの統合、技術力強化と協力の推進の過程で、自社の技術とプラットフォームを継続的に開放し、業界パートナーを育成・強化し、パートナーが新しい人工知能、モノのインターネット、ビッグデータなどの関連技術を習得・運用して、自社と業界のデジタル化プロセスを完了できるようにしています。

百度は2017年に首鋼集団と協力し、首鋼集団の生産ラインにおける鋼鍋の品質検査問題の解決を支援した。過去数年間で、Baidu はより多くの業界シナリオと統合し、その業界分野は鉄鋼から電子機器、自動車、エネルギー、ゴムなどへと拡大しました。協力の過程で、百度は産業実装の効果を重要な測定手段としてとらえることを主張した。

業界全体の発展の見通しを議論する際に、注目すべき要素が 1 つあります。それは、産業人材です。業界の実務者にとっては、SOP に従って生産ラインで作業を完了するだけで済みました。今日、インテリジェンスと産業用インターネットの発展により、実務者がスキルを向上させるための新たな要件が提示されています。

一方で、スキルの向上には、AI 科学者への注目が必要です。科学者は、AI 理論を実際に使用可能なプログラム、アルゴリズム、および機械の脳で認識できる一連のフレームワークに変換する必要があります。他方では、業界の専門家に注目し、彼らの知識、経験、およびシナリオベースのアプリケーションを機械の脳にインストールする必要があります。どちらも欠かせません。したがって、産業インターネットの発展の全過程において、新時代の産業人材をどのように育成するかという非常に重要なテーマがあります。

百度は産業実装の過程で、産業人材の育成と強化に力を入れており、パートナーとともにトレーニング拠点を構築し、対応するコースを開発し、関連する認証と試験を実施し、さまざまな業界における人工知能技術の実装と積極的な発展を支援するための完全なインテリジェント人材開発システムを構築してきました。

最後にまとめると、産業のインテリジェンス化を推進する過程では、業界をリードする企業や地域のリーディング企業と協力する必要があり、また、業界の新たなインテリジェンス人材を共同で育成し、業界のデジタル化プロセスを着実に推進していく必要があります。 Baidu は、人工知能技術が業界に真に根付くよう、さまざまな業界の大手企業やパートナーと協力したいと考えています。