當(dāng)區(qū)塊鏈、新零售、共享單車在中國(guó)風(fēng)風(fēng)火火的時(shí)候，科技大國(guó)日本顯然更專注于 AI 技術(shù)的落地應(yīng)用。在東京羽田機(jī)場(chǎng)，機(jī)器人已代替人類提供咨詢服務(wù)。日本正充分利用國(guó)內(nèi)在 AI 科技領(lǐng)域的多年沉淀，避開(kāi)與中國(guó) BAT 巨頭的競(jìng)爭(zhēng)，專注 AI 與 IoT 領(lǐng)域的技術(shù)開(kāi)發(fā)。當(dāng)中國(guó)文章來(lái)源：秦朔朋友圈。原文如下：

　　在東京羽田機(jī)場(chǎng)，很多時(shí)候可以看到一米多高的機(jī)器人在為各國(guó)來(lái)訪者提供問(wèn)詢服務(wù)。來(lái)自國(guó)外的旅行者有困難的時(shí)候，用英語(yǔ)、漢語(yǔ)、法語(yǔ)、意大利語(yǔ)等世界主要語(yǔ)言向這個(gè)機(jī)器人提問(wèn)，機(jī)器人會(huì)用對(duì)方的語(yǔ)言回答問(wèn)題。比如，如何去購(gòu)買輕軌或者單軌列車的車票，如何找旅館，去什么地方買到自己想要的禮品等等。

　　機(jī)器人的胸前寫著 HITACHI（日立），機(jī)器人本身有個(gè)英文名字叫 EMIEW。如果客人多了，同時(shí)用不同的語(yǔ)言提問(wèn)的話，其他地方的 EMIEW 會(huì)趕過(guò)來(lái)分別回答問(wèn)題。讓人很新奇的是，它們能記住是誰(shuí)向上一位機(jī)器人提問(wèn)了什么問(wèn)題，用了哪種語(yǔ)言。原來(lái)這些機(jī)器人是在同一個(gè)平臺(tái)上工作的，應(yīng)對(duì)數(shù)人的提問(wèn)基本是從容的。

　　如果沒(méi)有機(jī)器人在機(jī)場(chǎng)為旅行者服務(wù)的話，恐怕問(wèn)問(wèn)題只能找那些穿制服的機(jī)場(chǎng)服務(wù)人員了。他們大都在胸前別一枚國(guó)旗像章，看到是五星紅旗的話，可以用中文提問(wèn)。羽田國(guó)際機(jī)場(chǎng)往來(lái)的各國(guó)旅行者不少，如果真的為每種語(yǔ)言配備一名服務(wù)人員，估計(jì)大廳會(huì)相當(dāng)擁擠。

　　今天的日本，其移動(dòng)支付可能不如中國(guó)方便，在東京街頭也幾乎看不到共享單車，但在人工智能（AI）及物聯(lián)網(wǎng)（IoT）方面，相關(guān)技術(shù)用得非常普遍，特別是與生產(chǎn)相關(guān)的 IoT 技術(shù)，目前已經(jīng)初見(jiàn)成效。

　　人工智能技術(shù)效果在哪里？

　　從東京羽田機(jī)場(chǎng)坐上單軌列車，坐到盡頭便是濱松町。下了車，可以看到海，海邊上有座挺突出的高大建筑，這便是東芝的總公司大廈。沿著海邊走走的話，可以看到不少日本著名企業(yè)的大樓，住友、三菱、日立等企業(yè)總部都在東京灣附近。

　　比約定的時(shí)間早了一些到達(dá)東芝大樓，坐在一層大廳的沙發(fā)上看前臺(tái)附近的大屏幕電視。那里一遍又一遍地放著東芝的廣告，廣告里談的大都是 IT 技術(shù)，也談人工智能（AI）及使用了 AI 的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用。

　　到了約定的時(shí)間，乘坐電梯到 33 層的會(huì)客室，和那里的技術(shù)人員說(shuō)到最新的 AI 及 IoT，對(duì)方說(shuō)，“現(xiàn)在日本企業(yè)還沒(méi)有找到如何通過(guò) AI 及 IoT 建立起盈利的商務(wù)模式的路子。”AI 及 IoT 在日本也非?；?，但要獲得盈利似乎還需要一些摸索，更需要時(shí)間。

　　日本稱圍棋為“碁（Go）”。使用 AI 技術(shù)，讓計(jì)算機(jī)與圍棋高手下棋時(shí)，那臺(tái)相關(guān)的計(jì)算機(jī)就是“阿爾法·狗”（Alpha Go）。估計(jì)英美人沒(méi)有用中文的“wéi qí”這個(gè)發(fā)音，而使用日文的“Go”，可能是英文中的“Go”更能讓人感覺(jué)親近、簡(jiǎn)單，而且一語(yǔ)雙關(guān)。

　　有了阿爾法·狗下圍棋這樣的 AI 技術(shù)后，人工智能該向何處發(fā)展？如何讓 AI 更快地用在人類生活及生產(chǎn)中，日本各企業(yè)在努力研發(fā)之中。

　　在北京，記者采訪了日立（中國(guó)）公司人工智能及物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的首席大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)官鈴木友峰。
“AI 在生活及生產(chǎn)中的使用，大致分為兩個(gè)部分：一部分是對(duì)話型的技術(shù)，再一個(gè)是通過(guò)深層學(xué)習(xí)，能夠找出相關(guān)規(guī)律的智能技術(shù)。”鈴木說(shuō)。

　　在羽田機(jī)場(chǎng)看到的機(jī)器人，采用了對(duì)話型的技術(shù)。不論是被提什么問(wèn)題，機(jī)器人都會(huì)從運(yùn)算平臺(tái)中已經(jīng)設(shè)定的答案中找出一條后，拿來(lái)回答提問(wèn)。具有搜索大數(shù)據(jù)能力的機(jī)器人已經(jīng)開(kāi)始在日本開(kāi)發(fā)，今后將用在與兒童、老年人的對(duì)話上，特別是對(duì)孤寡老人的照護(hù)，這種具有對(duì)話能力的機(jī)器人，能夠提醒老人吃飯、服藥，能在老人寂寞的時(shí)候找一些老人喜歡的話題嘮嗑。隨著日本及世界各國(guó)都已經(jīng)出現(xiàn)老齡化現(xiàn)象，老人生活中需要一定規(guī)模的這種機(jī)器人。

　　日本廠家在相關(guān)機(jī)器人的開(kāi)發(fā)上，沒(méi)有停留在為旅行者提供購(gòu)物、指路這個(gè)水平上，更多地把資源集中到了陪護(hù)老年人、兒童教育等領(lǐng)域。機(jī)器人依舊保留著機(jī)器人的樣子，但更是老人手中的拐杖，兒童身邊的玩具，只是這里加入了很多 AI 技術(shù)，有了這些 AI 技術(shù)，部分解決了人手不足，照護(hù)者經(jīng)驗(yàn)不夠豐富等問(wèn)題。

　　按照鈴木的說(shuō)法是，AI 在工業(yè)上的用處會(huì)更大更多。比如做一項(xiàng)分析實(shí)驗(yàn)，將幾種不容的溶劑混合到一起，要達(dá)到充分均衡的狀態(tài)，需要攪拌多少次？通常人們只有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性的數(shù)字，有了 AI 后，機(jī)器從數(shù)億以上的數(shù)據(jù)中，找出各種試劑最佳融合條件，各種試劑的條件組合在一起后，AI 能夠給出最佳攪拌方式。這極大地避免了因?yàn)閿嚢璐螖?shù)不夠而造成實(shí)驗(yàn)效果不佳的情況。過(guò)多攪拌則是一種對(duì)時(shí)間和能源的浪費(fèi)，AI 能夠很好地解決相關(guān)問(wèn)題。

　　AI 基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的分析能力，會(huì)在生產(chǎn)中不斷發(fā)揮作用。IoT 的概念正是從這里產(chǎn)生出來(lái)的。

　　IoT 開(kāi)始把測(cè)繪、挖掘、運(yùn)輸連在了一起

　　在北京或者上海，我們能夠經(jīng)常看到一段公路被攔了起來(lái)，然后便是長(zhǎng)長(zhǎng)一段時(shí)間，有時(shí)是幾個(gè)月均不能使用，每天經(jīng)過(guò)這些地方，并未見(jiàn)工人在鋪路或者修路，交通則在這段時(shí)間內(nèi)相當(dāng)?shù)膿矶隆Ｈ毡镜那闆r是，到了晚上 8 點(diǎn)，大部分人差不多回到家以后，某段公路才被攔起來(lái)，然后是到早晨 6 點(diǎn)前，一直在施工。過(guò)了 6 點(diǎn)，路障被移走，白天的通行并未受阻礙。

　　從東京一路北上，到了茨城縣一個(gè)漢字寫“常陸”，但發(fā)音為“Hitachi”的地方，那里有日立建機(jī)臨港工廠，有他們?cè)O(shè)計(jì)的 IoT 平臺(tái)。筆者看到，在一塊需要土建工程的地塊上，技術(shù)人員先是放飛了大疆無(wú)人機(jī)，無(wú)人機(jī)裝載的手機(jī)，將需要從事工程建設(shè)的地塊，用拍照的方式將圖像傳了回來(lái)。很快在電腦上打出了 3D 地圖。需要挖掘的土方，工程作業(yè)后的土方的坡度，對(duì)于工程中挖掘出來(lái)的殘土該使用多少卡車搬運(yùn)，何時(shí)到工地等等，通過(guò) IoT 平臺(tái)很快就安排妥當(dāng)。

　　筆者看到，IoT 平臺(tái)上的數(shù)據(jù)傳到挖掘手的手機(jī)上，同時(shí)在挖掘機(jī)的顯示屏上也顯示了相關(guān)數(shù)據(jù)。每臺(tái)挖掘機(jī)的作業(yè)面積、進(jìn)度等均有詳細(xì)指令。過(guò)去新手和老員工的進(jìn)度會(huì)有不少落差，但使用了 IoT 平臺(tái)后，挖掘機(jī)的挖掘角度是按 IoT 平臺(tái)上給出的指令工作的，幾乎不存在挖掘機(jī)操控手因其對(duì)技術(shù)的掌握情況不同，而出現(xiàn)工程進(jìn)度不一、工地管理紊亂的情況。是 IoT 將工程技術(shù)、作業(yè)管理等等全部連在了一起，節(jié)約了大量的人力成本，讓工程進(jìn)度有了保障。

　　筆者的父親原是個(gè)測(cè)繪工。筆者小時(shí)候便對(duì)測(cè)繪很有興趣，知道鐵路公路在建設(shè)之前，需要測(cè)繪工直接翻山越嶺去對(duì)將要通過(guò)的地方進(jìn)行測(cè)繪。從照片上看，父親年輕的時(shí)候是背著刀，拿著標(biāo)桿行走在山嶺之中。那刀主要不是用來(lái)防身的，是在無(wú)路可走的時(shí)候，用刀在叢林中劈開(kāi)一條路。有了規(guī)劃圖后，父親這樣的測(cè)繪工需要將工程標(biāo)志分別立在相關(guān)的地方，之后才是千軍萬(wàn)馬的工程人員開(kāi)赴工地。

　　當(dāng)然這些年中國(guó)的測(cè)繪也已經(jīng)和我父親那個(gè)時(shí)代有了天壤之別，但到了常陸看日立建機(jī)的新工程 IoT，還是感覺(jué)很震撼。不論是哪個(gè)廠家的挖掘機(jī)，通過(guò) IoT 就可以并入同一個(gè)系統(tǒng)，所有人共同協(xié)作，工地上并無(wú)標(biāo)識(shí)，也沒(méi)被畫上白線，挖掘機(jī)會(huì)按照 IoT 平臺(tái)上的指示精確工作。這樣的工程讓建設(shè)速度更快，成本更低。

　　在日立建機(jī)公司，聽(tīng)執(zhí)行役專務(wù)田淵道文談他們的建筑機(jī)械特點(diǎn)時(shí)，感覺(jué)他們把相當(dāng)多的開(kāi)發(fā)放在了 IoT 上，也只有具有了這樣的新技術(shù)，才能實(shí)現(xiàn)施工的進(jìn)步。往更遠(yuǎn)的地方看，今后中國(guó)一帶一路建設(shè)，特別是通過(guò)高原等人煙稀少的地方時(shí)，估計(jì)這樣的 IoT 發(fā)揮作用的地方更大，也更值得我們借鑒。

　　AI 及 IoT 開(kāi)始在日本把更多內(nèi)容融匯進(jìn)去

　　中國(guó)在努力建設(shè)騰訊、阿里巴巴等平臺(tái)的時(shí)候，日本在做什么？表面上看，日本在這輪 IT 革命中，似乎沒(méi)有特別牛的社交、電商平臺(tái)，但在看不見(jiàn)的地方，日本企業(yè)在努力讓 AI 與生產(chǎn)緊密聯(lián)系在了一起，物聯(lián)網(wǎng)方面，日本有其自己的特色，只不過(guò)目前還處于摸索階段，推廣手段、商業(yè)模式最終將以何種形式穩(wěn)定下來(lái)，目前還看不太清楚，但 IoT 方向已定，特別在生產(chǎn)方面打出特色，是日本的既定方針。

　　鈴木友峰認(rèn)為，“在社交、電商方面，數(shù)據(jù)的相對(duì)不足，是中國(guó)之外的所有國(guó)家面臨的共同問(wèn)題。”騰訊、阿里巴巴、京東的迅速崛起，和中國(guó)市場(chǎng)巨大，企業(yè)敢冒風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行技術(shù)開(kāi)發(fā)有關(guān)。世界上能和騰訊、阿里巴巴在數(shù)據(jù)積累上競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)沒(méi)有多少。日本企業(yè)也幾乎放棄了在這方面的競(jìng)爭(zhēng)。

　　但在日本，聽(tīng)日立全球總裁東原敏昭談日本在 IoT 方面的特點(diǎn)時(shí)，知道他把更多的注意力放在具體生產(chǎn)過(guò)程中獲取的各種數(shù)據(jù)上。他說(shuō)：“日立在操作技術(shù)（OT）方面擁有百年以上的經(jīng)驗(yàn)，信息技術(shù)（IT）方面也有半個(gè)世紀(jì)以上的實(shí)績(jī)。”日立這樣的企業(yè)更愿意在制造方面構(gòu)筑自己的 IoT。東原總裁給日立的 IoT 起了一個(gè)英文名字：“Lumada”，這個(gè)詞源于 illuminate（照亮）及 date（數(shù)據(jù)），旨在挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，琢玉成器。

　　就像日立建機(jī)的 IoT 平臺(tái)使用了圖像、AI 計(jì)算、工程機(jī)械一樣，在日本看到的各種 IoT 平臺(tái)，大致都包括了這些內(nèi)容。也是聽(tīng)日立技術(shù)人員介紹說(shuō)，工廠中員工的動(dòng)作不規(guī)范是產(chǎn)生次品的重要原因。一家小型企業(yè)，導(dǎo)入 Lumada 平臺(tái)后，對(duì)于出次品的員工，假設(shè)錄像設(shè)備，對(duì)比其操作動(dòng)作后，很快就找出了不規(guī)范的環(huán)節(jié)。員工改正操作動(dòng)作后，成品率馬上就提升到了正常值范圍內(nèi)了。

　　至于生產(chǎn)過(guò)程中，如何保障零部件的供應(yīng)，在何種時(shí)候發(fā)出增加零部件的指令，過(guò)去日本汽車制造企業(yè)的“準(zhǔn)時(shí)生產(chǎn)”方式主要靠人工去維持，現(xiàn)代化的生產(chǎn)進(jìn)入到了 IoT 階段后，AI 做這方面的工作更加輕松自如。

　　IoT 在生活中的運(yùn)用，可以看日立樓宇系統(tǒng)事業(yè)集團(tuán)的事例。該集團(tuán)總裁佐藤寬對(duì)筆者說(shuō)，“我們已經(jīng)將日立在日本國(guó)內(nèi)使用的電梯全部納入進(jìn)遠(yuǎn)程遙監(jiān)中心。一旦發(fā)生電梯故障，可以不需要再排查，維保人員就能根據(jù)系統(tǒng)提示，給電梯做‘手術(shù)’。”也就是說(shuō)，日立電梯公司生產(chǎn)的電梯，一旦發(fā)生故障，電梯遙監(jiān)終端會(huì)發(fā)出信號(hào)給到遙監(jiān)中心服務(wù)人員，相關(guān)人員受信后馬上派維保人員去處理。由于每時(shí)每刻都有相關(guān)數(shù)據(jù)傳送過(guò)來(lái)，很多時(shí)候在被困人員或物業(yè)打電話來(lái)之前，故障信息已經(jīng)發(fā)到趕赴現(xiàn)場(chǎng)的維保人員手機(jī)上，這樣處理故障更加快捷。

　　中國(guó)的 IoT 更多地和電商、物流連在了一起，比較注重“聯(lián)”，日本則將生活中的電梯、制造中的產(chǎn)品生產(chǎn)、土木工程等裝了進(jìn)去，更多地注重“物”。隨著中國(guó)制造的進(jìn)一步擴(kuò)張，中國(guó)自然會(huì)加強(qiáng)“物”的比重，讓 IoT 中“物”與“聯(lián)”平衡起來(lái)。日本最近也在加強(qiáng)物流方面對(duì) IoT 的使用，電商開(kāi)始逐步興起，今后更多地?cái)U(kuò)展“聯(lián)”的部分。中日的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）最后也會(huì)走向大致相同的形式。