《工业人工智能》阅读

本文介绍了《工业人工智能》一书的相关信息，包括作者、目录、内容等方面，以及阅读思考和体会、阅读延伸等。

介绍

李杰教授的《工业人工智能》是他基于几十年在全球企业中的实践成果总结整理而成的著作。

书中许多关于工业人工智能的定义和概念由他首次提出。

该书由上海交通大学出版社于2019年6月出版，中文版由刘宗长、高虹安、贾晓东整理。

作者

李杰（Jay Lee）——美国辛辛那提大学教授、美国国家科学基金会（NSF）智能维护系统（IMS）中心主任、富士康工业人工智能首席顾问，在“预测性维护”“工业大数据”领域拥有二十余年落地经验。

目录

全书 4 章、不到 300 页，但勾画了一幅完整的工业 AI 路线图

1. 为什么需要工业人工智能（场景痛点）

2. 工业人工智能的定义与意义（5S 原则、4F 场景）

3. 杀手级应用与赋能系统案例（制造、能源、轨交等）

4. 如何建立技术与能力（DT-AT-PT-OT-HT 五要素体系）

内容

书中系统阐述了工业人工智能，提出了工业智能是系统工程的观点，以及人工智能技术在工业场景中落地的5S原则：

• 系统性（Systematic）

• 快速性（Speed）

• 持续性（Sustainable）

• 流程性（Streamline）

• 标准化（Standard）

同时，书中也介绍了工业人工智能的4F应用场景（Factory, Field, Facility, Fleet），并结合大量案例进行了说明。

思考

阅读李杰教授的《工业人工智能》，获得一些思考与感悟：

1. ? 强调系统化思维与价值落地：本书的核心观点之一是，工业人工智能并非仅仅是算法的堆砌，更是一个系统工程。它强调人工智能技术在工业场景中的应用需要满足5S原则。这提醒我们，在工业领域应用AI时，不能只追求技术的先进性，更要关注其在实际生产环境中的稳定性、可靠性和可解释性，以及是否能真正为企业创造价值。

2. ? 重视工业知识与AI的融合（5T技术要素）：李杰教授提出了工业人工智能的5T技术要素：DT（数据技术）、AT（分析技术）、PT（平台技术）、OT（运营技术）、HT（人类技术），并通过信息物理系统（CPS） 的架构将这些要素整合起来。这凸显了工业人工智能的成功应用离不开对工业流程、设备机理等领域知识的深刻理解，是数据驱动与知识引导相结合的过程。

3. ? 案例丰富，具象化理解：书中包含了大量翔实的案例，这些案例来自李杰教授及其团队与全球众多企业的合作实践。通过这些案例，读者能更直观地了解工业人工智能技术在不同场景（4F场景）中的应用方式、解决的痛点以及带来的价值，从而避免对技术的理解流于抽象和空洞。

4. ? 关注失败与挑战，理性看待技术：书中并非只讲述成功故事，也分析了像GE Predix这样的工业互联网平台在发展过程中的得与失。这种对失败教训的剖析和对人工智能在工业界落地所面临挑战的探讨，有助于读者更全面地认识技术应用的复杂性，培养批判性思维和风险意识。

5. ? 提供实施路径与能力建设指南：本书的后半部分侧重于探讨如何建立工业人工智能的技术与能力，包括转型的基础能力成熟度评价、组织能力构建等。这对于希望在企业中推动智能化转型的读者来说，提供了具有一定指导意义的行动框架和思考方向。

延伸

• 书中提到的开源/工业数据集：NASA 轴承、PHM Society Challenge

• 关键论文：作者团队在 IEEE T-ASE 上的《Industrial AI》系列

• 配套 MOOC：Coursera《Industrial IoT on Google Cloud》或 edX《Data Science for Engineers》

总结

李杰教授的《工业人工智能》一书，系统性强，观点前瞻，且紧密结合工业实际，能帮助读者建立起对工业人工智能较为全面和深入的认识，并启发关于技术、价值与人类角色之间关系的思考。阅读该书有助于加深对工业人工智能 5S 原则的实际应用、5T 技术要素等细分领域的理解。