打卡智能中国(三):一位水厂文员的多重身份

脑极体

跟全国各地、各种岗位的工作者交流过,福建某自来水工厂的小夏,是令我们团队都印象深刻的一个。
    这个1997年出生的男孩,用现在流行的话说,一毕业就顺利“上岸”了,回老家成了一名负责党政工作的文员。在“早中晚一天三盅茶”的福建,小夏的人生轨迹似乎已经被写好,字里行间都应该印着两个大字“躺平”——但,实际并不是!
    2020年底,我们一群人到访了位于南方某小城市的自来水工厂,并非技术专业出身的小夏,被临时派来负责讲解。
    他说:“我小时候供水就不是很充足,三天两头遇上停水的情况。”小夏用自己的童年经历,一下子让我们这些外地人get到了水厂智能化的价值。
    
    (小夏所在的自来水厂一角)
    他说:“水厂的水从河里抽上来之后,要经过沉淀、添加滤料等一系列流程进行净化,以前都是靠人工经验,水质不稳定,现在通过AI算法来自动添加滤料,可以确保流入自来水管网的都是放心水。”带我们参观水厂各厂房,小夏对一线生产摸得门儿清。
    他说:“以前我们的工人要每天在设备机房里奔走,做的都是体力活,永远都是一身水一身泥,现在有异常会自动推送到手机app上,工作人员再去处理。”小夏在中控室一边介绍,一边打开自己的手机后台,让我们清楚地看到消息提醒页面。
    
    最近,很多人都担心自己的白领工作被GPT-4取代,但AI其实早已经在产业里应用好几年了,显然并没有取代小夏,反而让他拥有了“办公室文员+数字化技术人员+宣传专员+媒体接待”等多重身份,职业发展有了更大空间和更多可能。
    人在智能时代如何生存,小夏或许可以作为一个侧写。他所在的水厂,也成为小城市工业企业的智能化转型缩影。
    莫言小城无春到
    提起AI,大家第一时间想到的都是硅谷、北上广等头部城市,以及穿梭在各种高峰论坛的极客、创业者、投资人们,炮制着“颠覆世界”“炸裂技术”“奇点临近”之类的话题,引得全球媒体一惊一乍。
    如果你接触到小夏和他的同事们,或许能够缓解一下“被取代焦虑症”。
    ChatGPT或许可以在上线的几十小时内,就影响到上亿写字楼打工人,而智能技术要完整覆盖一个水务产业链,往往要几年的时间去孕育。
    首先,城市水务的链条很长,包括原水、制水、供水、排水、污水、节水等,其中每个环节有大量可被数字化、智能化技术入驻的场景,开发需求很大。
    就算出现了行业大模型这样的工具,还需要人工来进行模型精调、高质量标注、人类指令反馈优化,目前水务行业的AI人才储备和开发效率是跟不上的。拿小夏所在的三线以下城市水厂来说,根本招不到、招不起AI算法工程师,只能靠原有的IT部门人员去学习AI,这个补课过程是比较慢的。
    
    (数字化水厂实时管理)
    其次,水务管网复杂,改造要面临较大的历史包袱。很多城市的自来水管网新旧并存,二次供水设备落后,导致酱油水、高层居民用水不稳定。而城市基础设施的翻新改造,是“一把手工程”,需要非常强的主动求变意识。
    小夏所在的水厂之所以在2020年就开始尝试智能化,跟当地水务集团的自驱力有直接关系,也得益于该临海城市对水务等环境产业升级的重视,这种“软实力”是AI落地的前提。
    
    (加压站)
    此外,水务智能化是一个综合工程,决策智能的数据规模、数据质量、数据互联、算力软硬件,最终具体到小夏手机里的应用程序,需要AI+IoT+网+云的全面构建。这就带来了两个问题:一方面,水务企业需要一个“综合服务商”,能够提供一揽子解决方案,囊括所需要的产品、硬件和服务;另一方面,这种把软件服务变成项目、工程的商业模式,又很容易导致过度消费,让企业为解决一个简单的问题而买了一大堆不必要的东西。
    
    (数字化水厂需要的物联网设备)
    既要投资AI,又要把钱花在刀刃上,小夏所在的水务企业是这么干的:
    1.阶段性建设。不追求一步到位,而是学习软件行业的“小步快跑,试错迭代”,水务行业的数据基础比较薄弱,在引入智能之前,首先就需要扩充水务大数据的规模与质量,因此小夏所在的水厂,就着重建成了大数据平台,通过传感器、摄像头、物联网等设备,采集高质量的数据,先用最必要的成本,上线最基础的数据中台。
    2.与云厂商合作。小夏所在水厂的智能化整体方案和平台建设,是与国内某一家云厂商合作的。和传统企业软件集成商的打包销售模式不同,用云可以弹性付费,有的云软件还支持订阅制付费,所以水务企业只需为真正有价值的AI付费,这样能避免一些不必要的成本。
    
    (智慧供水系统截图)
    3.重点场景落地。我们到访时,当地水务系统落地的AI,核心作用就是两个:一是厂区安防,小夏带我们参观时介绍到,工厂已经用上了抽烟检测、电子围栏以及安全帽监测模型,来保障作业安全,及时预警,这是一线生产当前非常需要的,机器视觉技术成熟,所以投资回报比很高。
    二是智慧泵房,也就是当地各个小区的二次加压泵房,以前要靠人工调压来保障高层用水的稳定性,改造之后借助AI算法预测,自动给出泵机、进出水压力值的调整建议,既保证了居民的用水体验,也减少了设备维修保养的劳动强度,这是让居民和员工可以实实在在感受到AI价值的场景,也为后续智能化的推进建立信心。
    
    (供水设备)
    从2016年进入大众视野,有些人会觉得AI太厉害了,下一秒就要砸掉人类的饭碗。还有些人会觉得AI没想象中厉害,听的最多的就是安防、质检,智能化搞了半天还在建数据系统,既不复杂,也不炫酷。
    天街小雨润如酥,草色遥看近却无。AI的存在或许不扎眼,但属于AI的春天,其实已经伴随着技术向产业的滴灌,势不可挡地来了。
    云厂商的多重身份
    通过云来引入AI,是这座小城市水厂的选择,背后是云市场的风云变幻。
    今天,很多人认同,ChatGPT开启的AI 2.0 时代,AI会成为云市场的“Game Changer”,其实,早在2019年左右,各大云厂商就已经开始明确地拥抱AI了。
    国内各大云厂商纷纷改名“XX云智能”“XX智能云”,谷歌和微软这两朵云也很强调AI能力,2019年微软第一次投资OpenAI就给了10亿美元。
    传统云市场靠卖IaaS基础设施,是大亏特亏的,云厂商都是赔本赚吆喝,而AI应用和服务要跑在云端,可以让云厂商赚到SaaS市场的钱,售卖AI能力和解决方案。而云市场商业模式的变化,也导致云厂商的核心能力变了。
    小夏所在的水务企业,合作方就是某国内智能云厂商,在实际服务中,还会提供很多除了云资源和AI以外的能力。
    比如网络。自来水厂安装了大量智能高清摄像头来进行安防监控,问题来了,厂里原本的网络带宽有限,根本不支持高清视频画面的实时传输分析处理,一开始只能先把摄像头都关着,等网络升级了再说。
    
    比如培训。前面提到,水厂作为传统行业,IT人员刚刚开始学习AI能力,开发基于业务的个性化算法模型还有一定的难度,所以云合作方还会提供开发框架、开发工具、API、基础模型等资源和培训,还有针对管理人员、软件集成合作方的定期沙龙。
    咨询服务。水厂智能化要从零开始,分阶段、分步骤地进行,云厂商不仅要交付一整套软硬件解决方案,还担负着咨询、研判等前期工作,确定AI落地应用的场景、节奏、规模,帮着落地调优,指导工作人员操作,提供长时间的运维服务。
    对了,还有宣传。以前,企业买几台云服务器,并没有什么好宣传的,而引入智能化解决方案,进行数字化转型,“敢为人先”的变革者,要调动整个组织的大量资源,当然希望阻力越小越好、信心越大越好,传统行业的宣传能力和媒体资源是比较有限的,也会很希望得到云厂商的宣传支持。
    云市场的产业链关系,在AI驱动下变得更加复杂,体现在云厂商并非有了AI技术就能高枕无忧、躺着数钱,还要建立新的能力版图。和小夏一样,云厂商也需要多重身份,才能生存下去。而现在,这种身份又有了新的变化。
    从2023开始,AI变成社会行动
    AI的进步真是日新月异,ChatGPT的出现引发了2023开年的AI全民狂欢,刚刚升级的GPT-4又被证明有通用人工智能的能力,这一年注定要写入AI史册,同时给激烈竞争中的云市场,带来最大也是最不确定的影响因素。
    凭借云与AI的紧密关系,云厂商也成为引领AI新技术的第一梯队。微软、谷歌、百度,这些有云业务的科技大厂已经相继发布了大语言模型,阿里、华为、腾讯,应该也不会掉队。
    类OpenAI的产品问世,云厂商又该怎么把AI能力卖出去?如何释放AI给云服务的增益价值?
    这时候,已经先跑一步的微软,展现出了和AI技术迭代一样迅猛的生态扩张速度,包括:
    1. 应用合作层面,进入2023年,微软Azure云服务的动作,也随着AI大跃进,不断整合OpenAI推出的最新AI技术和能力,包括ChatGPT、DALL-E2、GPT-4,与AI算力厂商英伟达合作,将Omniverse Cloud引入Azure云服务和365企业套件。在全球版Azure服务中正式上线了Azure OpenAI服务,让云平台变成一个足够丰富的AI应用超市。
    2. 开源社区层面,为开发者提供更趁手的工具,提升AI开发的生产效率,同时将更多开发者更紧密地与自己的框架和开发生态绑定。前不久,微软宣布开源了SK(语义内核)框架,帮助开发人员轻松将GPT-4等大语言模型功能集成在产品中,以简化开发AI应用程序难度,而SK支持Azure OpenAI 服务。
    3. 企业生态层面,利用独家新技术,强化企业客户对云服务的关注度。支持软件服务集成商开发基于PaaS的定制方案。又投入数十亿美元增强Azure基础设施的AI模型训练能力。
    一言以蔽之,就是举社会之力。动员整个社会体系,从个人到企业,从开发者到软件商,都去拥抱AI,从基层释放创造力。云厂商又多了一重身份:智能社会动员者,用互联网黑化来说,就是生态孵化。
    
    这会带来什么影响呢?比如,小夏这样不懂技术的自来水厂文员,可能很快又会多一个新身份——AI开发者。
    两年前,小夏是告诉别人AI在厂里怎么用、怎么改变危重岗位。现在,小夏可以用AI生成报告,生成媒体接待文案,生成可传播的视频,生成网站页面和代码,都只需要一句prompt提示。
    这种感觉,就像你以为人生已经达到了顶峰,突然发现原来还有一个超出想象的巨大空间可以探索,十分令人期待。
    开年以来,对于“AI会不会取代人类”的恐惧,对于“产业智能化会不会让人类失业”的顾虑,又成了媒体热爱的“科技鬼故事”,宣扬焦虑也总能戳中大众的避险偏好。每次看到这种标题,我总会想到小夏,想到那座小城里的水厂。
    让AI融入工作,融入人生,他的选择映照的是希望,而非恐惧。云服务带来了一种低门槛使用AI的方式,这是个人的绝好机会,应该是毫无疑问的。与其担心AI取代你,不如先将AI变成自己的另一个新身份。