國內(nèi)首個行業(yè)人工智能決策系統(tǒng)產(chǎn)品問世
當(dāng)汽車出現(xiàn)質(zhì)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(chǎn)品制造商進(jìn)行消除其產(chǎn)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(jǐn)慎。
中國的汽車保有量巨大，對于國家質(zhì)檢總局缺陷產(chǎn)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(chǎn)品有沒有召回問題是在發(fā)動機還是在其他的系統(tǒng)里是否有惡意投訴等等，大量的數(shù)據(jù)都需要人腦來做篩選，不僅效率低，還容易造成標(biāo)準(zhǔn)不一。
2016年，百分點集團(tuán)基于自主開發(fā)的大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)產(chǎn)品，為質(zhì)檢總局缺陷產(chǎn)品管理中心搭建了大數(shù)據(jù)處理和建模分析平臺。通過大量的數(shù)據(jù)采集，庫卡機器人，進(jìn)一步整合缺陷投訴信息、技術(shù)服務(wù)公告、國內(nèi)外召回信息等多方面的數(shù)據(jù)信息，對車輛各級總成缺陷建立了知識圖譜，并應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計和可視化展示。
在此基礎(chǔ)上，百分點進(jìn)一步利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)算法，m.twshmhelmet.com，結(jié)合客觀數(shù)據(jù)和過往缺陷會商案例中專家評判結(jié)果，對汽車產(chǎn)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(xué)習(xí)’過去專家如何來判斷一款汽車產(chǎn)品的缺陷。百分點集團(tuán)董事長兼CEO蘇萌博士介紹說，經(jīng)過不斷地學(xué)習(xí)，模型也得到不斷地優(yōu)化，從而將人腦的知識和計算機獲取的數(shù)據(jù)更深入地結(jié)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(chǎn)品缺陷可能性的預(yù)判，需要200個小時；而現(xiàn)在采用大數(shù)據(jù)和人工智能相結(jié)合的技術(shù)，1個人用機器就能完成，僅需兩個小時。在降低人工數(shù)據(jù)處理成本的同時，還充分挖掘了大數(shù)據(jù)的價值，建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺。這款產(chǎn)品自上線以來，已經(jīng)處理了1000多起召回案例，協(xié)助完成了5000多萬輛汽車產(chǎn)品的召回。
專家指出，人工智能的進(jìn)化分為遞進(jìn)式的三個層次：感知、認(rèn)知和決策。在感知層，人臉識別、語音識別已普及應(yīng)用，在認(rèn)知層，智能客服、智能醫(yī)療助手等也已被大眾所熟知；而接下來，人工智能在企業(yè)和組織的決策層也有望實現(xiàn)進(jìn)化。對企業(yè)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(shù)據(jù)和人工智能的‘智能決策’將是未來企業(yè)決策進(jìn)化的方向。蘇萌認(rèn)為。