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刘润:未来世界的岁月静好,是靠AI替我们负重前行

刘润:未来世界的岁月静好,是靠AI替我们负重前行

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作者 / 刘润      责编 / 莹莹

这是刘润公众号的第1637篇原创文章



和李硕聊完后,我有点不焦虑了。
真的。
生命的一边,中国新生儿出生率降低到72年来的最低:7.52‰,连续2年低于1%;生命的中间,第一批00后大学毕业生达到1076万,历史新高遭遇史上最难就业季;生命的另一边,中国第二波婴儿潮(1962年-1975年,连续14年,每年出生人口大于2000万)开始退休,深度老龄化加速到来。很令人焦虑。怎么办?怎么办?怎么办?
焦虑正常,但焦虑没用,也没必要,李硕说。
李硕,是百度副总裁,一个比我还理工男的理工男。他说,我们享受了40多年的岁月静好,是因为正在老去的那一代人,用尽一生的时间替我们负重前行。是的,他们正在退休。但是不用焦虑。因为AI(人工智能)正在接过他们的担子,继续替这个世界负重前行。
哦?AI?
是的。我给你讲几个故事。





“1小时后,火情得到了有效控制”

我们都怕高压电线。但你知道,高压电线怕什么吗?
高压电线怕鸟,怕风筝,怕木棍,怕积雪,怕烟怕火,还怕挖掘机,怕起重机,怕附近一切会碰到自己的“异物”。因为这些异物,不但可能导致断电事故,影响一方居民生活、工业生产,甚至还可能引发火灾,导致财产损失、人员伤亡。
所以,高压电线附近,必须非常“干净”。
那怎么确保高压电线附近干净呢?派人巡检。巡检员顺着高压电线来回走,边走边检查有没有“附着物”。上午一个来回,下午一个来回。甚至,有时需要打着手电,深夜巡检。
可是你知道,全国220kV电压及以上的省级主干输电线路,有多少公里吗?
80万公里。巡检80万公里输电线路,大约需要2-3万名巡检员。所以你知道吗,你之所以能吹着空调、刷着手机,是因为有2-3万名电力巡检员,每天冒着恶劣的环境,替你负重前行。
但是,替你负重前行的电力巡检员,正在减少。为什么?因为劳动人口减少。根据第7次人口普查的数据,因为老龄化和少子化,中国的劳动人口已经从2010年的10.06亿,降到2020年的9.68亿,并还在持续降低。
那怎么办?让AI,替我们负重前行。
因为这些年在智能驾驶领域的持续耕耘,百度训练出了一双越来越聪明的“眼睛”。这双眼睛,可以识别行人,车辆,路障等等千奇百怪的物体,保证车辆驾驶安全。我们就在想,能不能用这双眼睛,识别高压电线上的异物呢?
2019年,百度智能云和国家电网山东分公司合作,尝试用1万个经过训练的“人工智能眼”,接管了5000公里的高压电网巡检工作。这些“见多识广”的人工智能眼,24小时监控着电网线路上的任何变化,一旦发现“异动”,立即通知“中央大脑”进行识别。
哦,这是一辆路过的自行车,那是一只飞过的鸟。没事没事。那是什么?好像是烟?隐隐还有火光?立刻通知工作人员,可能有险情。
2020年3月8日下午17:35,山东淄博一处人烟稀少的郊区。百度人工智能眼一直在监控着这里的高压电网。突然,视野里出现异动。什么情况?图像被送回中央大脑做分析。是浓烟。
这可不得了。浓烟之上,是1000倍于家用电压的高压线。如果浓烟变成明火,不堪设想。中央大脑随即发出警报。接到警报,运检人员立刻带着灭火设备、电力检测设备,赶往现场。
5分钟后,浓烟果然变为明火。
还好,运检人员及时赶到了现场。1小时后,火情得到了有效控制。输电线路,继续安全运行。有惊无险。
吹着空调、刷着手机的市民,完全不知道这一个小时发生了什么。但是,长舒一口气的运检人员知道,这岁月静好的背后,是AI开始接过人类的棒,替我们负重前行。
真好。
李硕说,而且你知道吗,AI的负重能力,比人类要强大得多。我们把用于自动驾驶的眼睛,用于电力巡检后,发现它对导线异物的识别率达到80%,对烟火的识别率达到90%,对各类施工车辆的识别率达到95%。更重要的是,它不吃不喝、不眠不休,一直在那里。
突然,我有些不焦虑了。甚至有些感动。
电网安全,只是一个小例子。AI正在很多领域,接过人类的棒。
比如,质检。





“5秒钟瞥一眼,良品率超过人工质检”

润总,你了解化纤行业吗?
我说,大概了解。化纤行业,上游是石油,下游是纺织。化纤行业,就是把上游石油里面的高分子溶液,拉成强度高,吸湿、染色、抗静电、阻燃的细丝,盘成一卷一卷的,供下游织布做衣服。
是的。化纤非常有用,除了做衣服,它还是渔网,医疗缝线,绳索、运输带、滤布等等重要产品的原材料。但是,化纤业一直有两个问题:断丝和偏色。断丝被送到下游工厂,会导致在纺织过程中的故障;偏色出现在最终的衣服、袜子、帽子上,会影响产品的品质。
那怎么解决断丝和偏色的问题呢?用“手电 + 女工”来解决。用强光“手电”照向一卷卷成品化纤,再让“女工”用肉眼检查有没有断丝,有没有偏色。一家传统的化纤厂,2000名的员工中间,可能就有200多女工,在检查断丝和偏色。
这样质检,效率太低了吧?是的。所以良品率,就成了化纤行业的顽疾。可是,良品率又如此重要,良品率不稳定的化纤厂不可能在下游拿到大单。所以虽然中国化纤产量在全球举足轻重,但全球五大化纤企业中,没有一家中国公司。
怎么办?
李硕说,请AI替中国负重前行。
百度智能云的工业互联网平台叫“开物”。这些年开物服务了不少工业企业,其中就有中国的化纤巨头:恒逸化纤。
恒逸化纤很早就在和我们讨论,能不能把百度的“AI视觉识别”技术,用于“断丝识别”和“偏色识别”,从而取代疲惫不堪的质检员,并提高良品率呢?
当然可以。AI视觉除了识别准确,更重要的是不知疲倦。于是我们和恒逸化纤尝试,把在仓库的成品质检,提前到车间的生产环节,让AI睁大眼睛一直盯着不断拉出来的丝,实时质检。
我们尝试下来发现,只要一只“开物”的人工智能眼,就能抵10个女工的工作量。而且,甚至都不用实时,只要每5秒钟瞥一眼产线,人工智能眼就能达到人工质检的良品率,甚至更高。
但这不是最重要的。最重要的,是这帮助了恒逸化纤实现“全球化生产”。
大家都在说“全球化生产”。可当你真到越南、非洲建厂后就会发现,他们的工人虽然便宜,但职业化的程度远低于中国。有些要求高的工种,比如质检,很难招人。勉强招到,良品率也会惨不忍睹。有了“人工智能眼”,良品率就不再受限于工人的职业化程度高低了。因此,我们可以把工厂开到世界各地时,在杭州办公室做全球品控。这对“全球化生产”,太重要了。
那这样高密度的AI质检,需要很多算力吧?
是的。现在的AI计算,主要用GPU来做。而一张进口GPU,非常贵。AI质检,需要很多算力,需要很多GPU,所以要花不少钱。但是,这些GPU其实并不是一直满负荷。有的企业白天用,有的企业晚上用,总有闲暇时间。所以,我们就把GPU做了“池化”,共享算力,从而降低成本。在一些场景,我们也会用自研的“昆仑”芯片替代进口GPU,帮助企业把算力成本进一步“膝盖斩”到25%。
中国走向高端制造,产品质量必须大幅度提高。而提高产品质量,只靠肉眼做质检,是肯定不行的。那怎么办?AI,可以担起这个重任。而原来那200多位质检员,大部分人可以释放出来,在劳动力极其稀缺的今天,做更有创造力的工作,为经济发展创造更大的价值。
真好。
除了质检呢?还有呢?
还有,环保。比如,碳排放。





从320克煤每度电,降到300克

碳排放,是全球共同面对的重大课题。
我们都知道,过量的二氧化碳排放,会造成温室效应,导致全球气温升高。而全球气温升高1度,阿尔卑斯山冰雪就会全部融化;升高2度,全球海洋的水平面会上升7米;升高3度,亚马逊热带雨林就都会变成荒漠;升高4度,北冰洋所有冰盖全部消失;升高5度,地球将面临彻底的灾难。
一定要减少碳排放。
可是怎么减?需要全球所有国家的齐心协力,并作出承诺。2020年,中国在联合国大会上正式承诺,将在2030年实现“碳达峰”(碳排放总量,达到峰值后回落),2060年实现“碳中和”(碳排放和碳回收相抵,实现中和)。这个承诺,是一个负责任的大国的担当。
具体怎么做?从此关闭所有火电厂,改为只用风电、水电、光电这些绿色能源?不现实。
2021年9月,中国出现了大面积的拉闸限电。有些工厂被要求“做四休三”(开工四天,休息三天),甚至“做二休五”,严重影响了生产。甚至有些地方,城市居民供暖都出现了问题。为什么?因为煤炭价格大涨,火电厂每发一度电都要亏钱,所以限制了产能。那为什么煤炭价格会大涨?因为能源结构转型,煤炭去产能的步伐过快,而风电、水电、光电的产能爬坡又太慢,因此出现了缺口。
李硕说,虽然绿色能源是终极目标,但在现阶段,煤炭依然是我国发电的主要来源。即便到2030年,我们的能源结构中,依然会有40-50%会是化石能源。完全取代煤,短期内是不现实的。
离不开煤,那如何实现碳达峰的目标呢?提高火电用煤的效率。把每发一度电要用320克煤,降到十四五结束时(2025年)最多只用300克,甚至更少。
有道理。但火电发展这么多年,用煤效率如果还能提高,早就提高了吧?
是的。通过升级设备的方式提高发电效率,已经没有低垂的果实了。现在靠机器升级换代能提升的效率,大约是“10年升1代,1代降10克”。这就是说,要实现每度电降20克煤耗的目标,还需要20年。但是,现在是2022年,我们离2025年就要降20克的目标,只有3年。
怎么办?还是要靠AI。
火力发电的物理原理,简单来说就是一个汽轮机,一头连锅炉“热端”,另一头连接“冷端”,然后利用压降带来的压差,驱动蒸汽做功,汽轮机带动发电机高速旋转,切割磁感线发电。热端的热,来自煤粉“高效”把水烧开(锅炉);冷端的冷,来自空气或水冷却降温(空冷岛/水冷塔),怎么高效,怎么优化?很多学问。
很多大学都有个专业,叫“热能与动力工程”,就是专门研究,根据锅炉内不断变化的温度和压力环境,怎么喷煤粉,怎么给氧气,燃烧效率最高;还研究冷端的优化,如空冷岛在不断变化的负荷、环境风速、温度下怎么调整空冷风机,降低机组背压,提升发电量。这背后的知识,逐渐变成了老师傅的经验。老师傅根据经验,每半天调整一下发电机组的参数,提高发电效率,降低煤耗。
但是润总,你知道锅炉里的温度和压力环境,可不是半天才变化一次,空冷岛的风速和风向,也不是半天才改变一次。这些参数一直在变化。半天才调节一次,还是太粗了。调整完后的10分钟内,效率是提高了。但10分钟后的几个小时,又降到了普通水平。
这个问题,很麻烦,但是很重要。它已经不仅仅是一家企业能否盈利的问题了,也是关系到我们能否早日实现双碳目标的问题。
那怎么办?试试AI。
百度智能云的同事们,尝试用内蒙古一家电厂的上千个传感器,以秒为单位采集数据(而不是每半天看一眼),然后用人工智能深度学习算法,建立了一个不断进化的AI模型,模拟锅炉内精确的温度场、烟气场,算出来锅炉管道的温度是多少,炉内的温度是多少,蒸汽的温度是多少,冷端降背压需要多少送风量。然后,和华北电力大学的教授合作,结合他们毕生所研究的“机理模型”(如何调节机组的各项参数,才能获得最大的发电效率),优化整个火电机组的运行状态。

举个例子。空冷岛作为电厂的冷却系统,往往有几十个大型风机在同时运转,但是外界的自然风的速度、风向、环境温度一直在变化,如果风机不能进行随时调整,则会造成能耗的浪费。风机策略半天调节一次,显然是不够的。百度通过“AI模型”和华电教授的“机理模型”,每分钟调整一次,降低风机的能耗。

你猜,这项改进,能节省多少煤?每度电,节省1.55克-2克煤。

还记得吗,我们目标,是从每度电320克煤降到每度电300克煤。在没有做大规模发电机组技术改造的情况下,单凭用AI优化运行参数的情况下,我们就降低了近2克。目前,全国一共有1000套左右的空冷机组。单凭这一项改进,就能为中国减少600多万吨的碳排放。

这是去年。百度智能云的“AI模型”正在变得越来越聪明。未来几年,我们的AI,有机会帮火电厂每度电节省5-10克煤。

中国规模以上的火力发电机组,有2000多个。我们把这套训练过的AI算法放在了开物工业互联网平台上,所有电厂都可以用自己的数据来进行模型训练,并可以实时看到节碳减排的成果。而且以后,平台的云端算力部署在风电、水电、光电充沛的西部,进一步降低碳排放。这就是“东西算”。

我们经常说,大国重器,大国重器。可是谁来背负这些大国重器?靠人吗?不。未来要靠人工智能。中国走向碳达峰,碳中和,很艰难,有很多制约。AI替我们负重前行。

感谢AI。




最后的话


我知道,百度这些年一直在AI上下功夫。早在8年前,我在微博上写过我对百度智能云(当时叫百度大脑)的期待。但是,和李硕聊完,我还是有些惊讶的。没想到,百度AI这8年的进化这么快,居然已经可以帮助电网防止安全事故,已经可以帮助化纤企业提高产品质量,已经可以帮助火电机组降低碳排放。

我们常说,你以为的岁月静好,只不过是有“人”替你负重前行。

这句话说得非常好。只不过未来替我们负重前行的,可能不再是“人”,而是“AI”,是“人工智能”。

感谢百度智能云,感谢替我们负重前行的人工智能。

我有点不焦虑了。


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刘润: 在李彦宏这本书里,我看到了未来交通的模样



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