多为问题找方法,少为方法找问题

20年前,我从工业自动化专业博士毕业后来到宝钢。国内一位著名学者、前辈非常关心我,希望我能尽快做出点成绩,为控制界争光:“小郭,你是学先进控制的,要争取把先进控制方法在宝钢用好”。

我对这位前辈解释说:“先进方法用不好,往往不是技术人员的问题,而是现实条件和需求的问题。比如,如果检测数据的准确性及时性不好、控制机构的性能不好,高级的算法就用不好。我觉得,如果企业能用好先进控制,主要是这个企业的基础条件足够好的结果、让技术应用比较容易,而不一定能看做企业先进原因。”

对于这个问题,我还打了一个比喻:“在三国演义中,‘万事俱备只欠东风’这句话,说的是诸葛亮的‘借东风’的本事大。但这是小说的夸张。现实中,真正的难点往往是如何做到‘万事具备’,把基础条件搞好。”明白人,不应该让技术的亮点掩盖重点和难点。

那个时候,我就形成了一种技术思想:做技术的人,要从需求出发而不是从方法出发。多为问题找方法,少为方法找问题。企业不是高校,技术创新应该遵循这样的路子,才有利于创新的经济性。

最近,人工智能领域的某位大牛也开始进入制造业。听到这个消息,我脑子中想到的是:工业中哪些场景适合人工智能?换句话说:适合人工智能的问题在哪里?这些问题需要具体分析还是有统一的解决方法?是适用性很大的问题还是只适合个别场景?我觉得,图像识别等问题可能有较大的适用范围(我的团队在2000年就有个图像识别技术获得过上海是优秀发明选拔赛一等奖,但不属于人工智能范畴)。除此之外,工业界很多技术被称为“人工智能”,多少是有点牵强的、有点赶时髦的味道。

总之,我认为:目前这个阶段,在工业界用好人工智能,瓶颈是问题而不是方法;如果用人工智能解决一些小问题,有“高射炮打蚊子”的嫌疑。当然,随着工业技术的进一步发展,数字化、网络化技术的深入应用,工业界的问题会变得越来越复杂。那时候恐怕才是人工智能大显身手的时候。

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