騰訊數(shù)碼訊（藍天）波士頓有一家公司叫作Avitas Systems，它是通用電氣的子公司?，F(xiàn)在Avitas Systems已經(jīng)用無人機、機器人檢查基礎(chǔ)設(shè)施，比如管線、電線、交通運輸系統(tǒng)。Avitas Systems使用的是機器學習技術(shù)，來自Nvidia，機器學習可以引導無人機、機器人檢查設(shè)施，分析收集的數(shù)據(jù)，尋找異常現(xiàn)象。
這件事告訴我們：將低價無人機、機器人系統(tǒng)與機器學習技結(jié)合，就可以讓低技術(shù)工作自動完成。有許多人擔心，在制造行業(yè)和辦公場所，許多工作將會被自動化技術(shù)替代，不過有一個領(lǐng)域最先受到AI的沖擊，那就是定期安全檢查工作。
有一些工業(yè)場地早就使用無人機了，例如，Kespry、Flyability和CyPhy等公司提供空中系統(tǒng)，用來監(jiān)控礦場、風力渦輪機，還可以對建筑保險索賠進行評估。在相似技術(shù)的支持下，機器人可以在辦公室、商場自動巡航，尋找異常行為。
Avitas用無人機、有輪機器人、自動水下工具收集圖片，檢查煉油廠、燃氣管道、冷卻塔及其它設(shè)施。它用到Nvidia DGX-1系統(tǒng)，DGX-1是一臺強大的計算機，植入先進的機器學習技術(shù)，可以引導工具前往同一個地點，分析圖像數(shù)據(jù)，查找可能存在的異?，F(xiàn)象。
Nvidia系統(tǒng)用到了深度學習技術(shù)，所謂深度學習，就是對模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，讓它識別數(shù)據(jù)模式，事實證明，用這種技術(shù)識別圖像效果相當好。例如，深度學習可以訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它自動查找電線線路上存在的問題。在某些場合下，深度學習識別圖像的精準度比人類還要高。
Avitas創(chuàng)始人亞歷克斯·泰佩爾（Alex Tepper）說，公司客戶花了許多錢請人檢查設(shè)備。一般來說，員工要前往偏遠地區(qū)查看設(shè)備。如果使用無人機和機器人，就可以自動收集同一個地方的圖片，多次收集，它可以偵測容易被人忽視的漏洞。按照Avitas的估計，采用這種方法檢查煉油廠設(shè)備每年可以節(jié)省1000萬美元。
有了先進的AI技術(shù)，機器人前往目的地也會容易很多。例如，深度學習技術(shù)公司Neurala推出一個無人機工具包，我們可以用它訓練工具，讓工具識別特定對象，或者跟著對象前進，避開障礙物。
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