國內首個行業人工智能決策系統產品問世
當汽車出現質量問題的時候，一般都會按照法定的要求和程序，由缺陷汽車產品制造商進行消除其產品缺陷的過程，即所謂的汽車召回。對消費者和廠商來說，汽車召回往往有不小的影響，因此做出召回決定也會比較謹慎。
中國的汽車保有量巨大，對于國家質檢總局缺陷產品管理中心來說，哪個款型、哪個批次的汽車需要召回，是個非常難做的決定。過去，一般采用的是專家會商制度，用兩到三天的時間，請專家們來評比所有已知的信息國外的這款產品有沒有召回問題是在發動機還是在其他的系統里是否有惡意投訴等等，大量的數據都需要人腦來做篩選，不僅效率低，還容易造成標準不一。
2016年，百分點集團基于自主開發的大數據操作系統產品，為質檢總局缺陷產品管理中心搭建了大數據處理和建模分析平臺。通過大量的數據采集，庫卡機器人，進一步整合缺陷投訴信息、技術服務公告、國內外召回信息等多方面的數據信息，對車輛各級總成缺陷建立了知識圖譜，并應用于數據查詢統計和可視化展示。
在此基礎上，百分點進一步利用統計學習和機器學習算法，m.twshmhelmet.com，結合客觀數據和過往缺陷會商案例中專家評判結果，對汽車產品缺陷可能性提供判斷，輔助會商決策過程。
通過機器和智能的知識圖譜體系，來‘學習’過去專家如何來判斷一款汽車產品的缺陷。百分點集團董事長兼CEO蘇萌博士介紹說，經過不斷地學習，模型也得到不斷地優化，從而將人腦的知識和計算機獲取的數據更深入地結合在一起。
過去用10多位專家會商的制度來完成一個汽車產品缺陷可能性的預判，需要200個小時；而現在采用大數據和人工智能相結合的技術，1個人用機器就能完成，僅需兩個小時。在降低人工數據處理成本的同時，還充分挖掘了大數據的價值，建立了統一的數據管理平臺。這款產品自上線以來，已經處理了1000多起召回案例，協助完成了5000多萬輛汽車產品的召回。
專家指出，人工智能的進化分為遞進式的三個層次：感知、認知和決策。在感知層，人臉識別、語音識別已普及應用，在認知層，智能客服、智能醫療助手等也已被大眾所熟知；而接下來，人工智能在企業和組織的決策層也有望實現進化。對企業和組織來說，終極智能是解決問題的智能，核心是‘智能決策’，KUKA機器人示教器維修，基于大數據和人工智能的‘智能決策’將是未來企業決策進化的方向。蘇萌認為。