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巡线、找鸟、看星星 …百度大脑化身"隐形劳模" 用AI守护劳动者

来源:泉州网站建设   时间 : 2019-05-01 17:41  编辑 : 泉州网站建设

从第一次科技革命开始,人类一步步从蒸汽时代迈入电力时代,再从计算机及信息技术时代迈进“第四次工业革命

从第一次科技革命开始,人类一步步从蒸汽时代迈入电力时代,再从计算机及信息技术时代迈进“第四次工业革命”——人工智能时代。AI开始逐渐取代那些繁重、危险、重复性的工作,让工作效率更高、让重复性工作更少、让劳动变得更有创造性。今天要讲的故事,就和人工智能这位“隐形劳模”有关,它无需历经挨饿受冻,也不会把工作谱写得惊心动魄,但是,它却在21世纪,用各种算法串联出一场新工业革命下的“AI的奉献”。

“在我们眼里,云是一串数字”

从南宋皇城遗址的凤凰山脚路一直向南走,只需要数百米就可以到馒头山,这里是杭州最老的社区——相比山下的智能化设施遍地、互联网公司林立,馒头山社区更像是一下穿越回了80年代,到处可见的铁锈斑斑和吱嘎作响的竹椅似乎都在见证着时光的洗礼。

杨焕强和同事们所在的杭州环境气象中心就在馒头山顶。2006年毕业后,杨焕强就住到了馒头山,这一住,就是12年。

作为气象观测业务人员,杨焕强的工作就是看云观天,用眼睛看、用仪器看、用探空气球“看”,最近又变成了用AI软件看……飘过杭州的每一朵云,杨焕强和他的同事们都见过。

把家安在山上的原因很简单:气象观测的工作时间是早上7:00到晚上20:30,这还是近年调整之后的时间。杨焕强刚来馒头山时,面对的是24小时3班倒的工作模式,不把家安在山上,根本留不出给自己休息的时间。

过去的12年,除了偶尔去附近的钱塘江边跑跑步,杨焕强连过年都待在山上。他至今还记得自己第一次独自在山上过年的场景,以往都是和家人过团圆年,但现在陪伴他的只有三五个同事和布满整个场地的观测仪器。“这是岗位需要,但没点毅力还真坚持不下来。”杨焕强说。

巡线、找鸟、看星星 …百度大脑化身

“与星为伴、与云为伍,这在别人看来是件浪漫的事。但在我们眼里,它就是一串数字。”胡德云说,他是杭州环境气象中心主任、高级工程师,在他和杨焕强这样的专业人士眼里,云,是可以量化的——普通人眼里的白云、彩云、乌云,在他们眼里可以细分成三族十属二十九类,天空的云量可以细化到11个级别。而他们要做的就是准确地“认”出这些云,且识别准确率不能低于80%。

馒头山与杭州市区平均海拔相差不大,但让人感觉气温比城区里低几度,花开也比外面晚一点。但胡德云的意识却一点也不慢,他的想法总是很超前:以前气象环境中心是24小时人工值守,现在大部分气象要素实现自动化了,那能不能把剩下的部分也实现自动化,让气象观测员从馒头山的气象观测场解放出来?

天气瞬息万变,可人工的定时观测始终不能实现高时空密度的连续观测,这个时候,AI帮到了胡德云和杨焕强。用高清视频摄像机图像结合人工智能算法,如果能够有一个云图的模型规范了不同形状的云图对应的结果,那么当产生新的云图时,只要输入模型进行比对,就能得出结果。为了验证这个想法的可行性,胡德云和他的同事在全国建立了28个站点,收集了内蒙古、青海、黑龙江、北京等多地不同的气候图片,从沙暴、扬尘到高原云状,他们全都“捕捉”到了,数量达100万张。

收集到足够多的图片样本只是第一步。之后,他们将精选的2万张气候图片,借助百度EasyDL定制化训练和服务平台进行训练(百度EasyDL定制化训练和服务平台是一个零技术门槛的快速应用平台,用户根据文字提示进行简单的页面操作,只需四步,最快10分钟即可训练业务定制的深度学习模型。目前EasyDL已经开放了定制化图像分类、物体检测和声音识别、声音分类等能力),打造了一套能够智能“看云”的AI系统,这套系统里包括观察云状、云量、天况、霜露、雨凇雾凇、茶叶霜冻识别等气象图片的定制化模型,目前,已经对20多种云状、11种云量,以及雾、霾、沙尘、霜露、结冰、结雪、雨凇雾凇、茶叶霜冻等天气状况进行自动观测。

巡线、找鸟、看星星 …百度大脑化身

经过不断的优化迭代,现在这套人工智能天气观测系统对20多种类型的云状识别准确率达87.5%,云量识别实际准确率也在85%以上,霜露、雨凇雾凇识别准确率均在80%以上。

就像“人脸识别”一样,AI帮胡德云和他的同事们实现了24小时“天脸识别”,准确度不输于人工观察,杨焕强不用再每天必须守在观测场了。胡德云说:“这套系统在五月份会在3到5个气象站进行试点,效果好就有机会推广到全国。”

巡线、找鸟、看星星 …百度大脑化身

高清摄像机(左图)和获取的全天空云图(右图)

“AI是推动电力行业向智能化转型的关键技术之一”

杨焕强孤守山顶仰望天空的日子里,徐振磊正在用脚丈量佛山的输电线路。

在佛山市不到4000平方公里的土地上,铺设着超过5000公里的输电线路,而徐振磊和同事们要做的,就是保护这些线路的安全可靠运行,确保电力供应的安全。徐振磊所在的南方电网广东佛山供电局输电管理所,有9个线路班组,每班平均十来人,这些人每天要驱车100多公里,巡查沿途输电线路的情况。

线路运维人员每天大部分的时间都消耗在路上,不仅工作量大,有些地方路况不佳,开车都很难到达。最近几年,他们开始尝试用科技进行改善,比如应用无人机帮忙巡线,还在一些线路上安装了摄像头。

但是,即使有了摄像头和无人机等新型设备,他们依然需要定期到工地现场,和施工人员沟通情况,针对施工密集的隐患点甚至要三天一查,时刻监督现场施工安全,保障输电线路安全运行。输电线路在线监控装置的大面积部署能让人少跑几趟,但带来了新的挑战——传回来的照片仍然需要人工筛别,且数据量呈几何式增长,平均每人每天要面对几千张照片,这给审核人员带来了巨大的工作压力。

巡线、找鸟、看星星 …百度大脑化身

面对庞大的工作量,徐振磊也选择了AI。

他们借助百度大脑EasyDL训练了一套输电线路外部隐患识别模型,用来识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等外部隐患,一旦发现隐患,就实时通知负责该区域线路运维的班组及时排查处理,确保输电线路安全运行。

“以前安装监控,相当于给输电线路安装了‘眼睛’,现在有AI技术,输电线路就像是有了自己的‘大脑’,不仅更快更便捷,检测的水平也提高了。”徐振磊说。

正是AI的这个“大脑”,监测系统可以自动识别输电线路外部隐患,让班组人员和巡检员工作量减少了20%。

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