分享程序员开发的那些事...
更新时间：2021-08-23 10:03:15
近年来，众多传统企业都想要上人工智能这班车。 2017年，麦肯锡发布一份名为《人工智能：下一个数字前沿》的报告，长达80页，其中一个核心观点就是，企业如果不转型，那将会被人工智能的早期使用者越甩越远。 2018年底，中国信通院和Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》指出人工智能正深入各行各业，预计2020年我国人工智能市场规模可达1500-1800亿元。转眼就到了2020年，我们期待着来验证这一预测。 这些其实都在向企业传递着同一个信号，人工智能这班车，一定要上，并且要迎难而上。 近日，典型的传统企业壳牌为了实现增长，启动了“AI驻留计划”来招纳优秀人才，引发了reddit上一波热议。 reddit指路：
据壳牌官网消息，这是一个为期两年的沉浸式学习机会，可以让学生从事壳牌公司各业务领域的项目。该计划由壳牌数字专业知识中心赞助，可以在整个AI领域进行技术开发，了解有关能源行业的更多信息，并与敏捷团队合作开发，优化现有流程，寻求更多的解决方案并解锁新的商业模式。
壳牌官网AI驻留计划：
此前，壳牌也曾有“研究生计划”，其目标是将这些应届毕业生发展为壳牌未来的领导者，类似于国内的管培生项目。二者区别在于，壳牌的AI驻留计划专注于对数据科学和工程领域具有丰富经验和热情的人员，并帮助他们加深他们在人工智能领域的专业知识。 那么对于壳牌的AI驻留计划，他们需要什么样的人才？ 壳牌正在寻找对数据充满热情并可以利用数据科学或工程知识和经验来解决实际业务问题的人员，以及那些乐于接受挑战并愿意继续深造的人们。申请人需要拥有计算机科学、数据科学、物理学或电气工程专业的学士、硕士或是博士学位。 壳牌官网表示，参与这个项目好处多多：
该计划目前仅在阿姆斯特丹、休斯顿、波士顿、旧金山地区开放，文摘菌看了一下，阿姆斯特丹地区似乎已经招满了。
休斯顿地区还在开放招生中，可以看出这个地区只有3个名额，工作地点在休斯顿的Westhollow技术中心，简历投递截止时间是2020年1月31日。
最后，再来看下reddit上网友的评论，无比真实。
从网友的评价可以看出，大家对这个项目并不是很看好。甚至有网友表示，“我一点都不知道这个项目包括什么。当壳牌来到我的校园时，我试着问了一些工程师和招聘人员，但他们自己甚至都不清楚这个项目，可能是被重新命名的博士生项目吧。” 接下来这个评论一定要放，文摘菌都被这位网友打动了。
这位网友表示，“对于那些关注石油行业的人来说，有理由对石油和天然气公司的工作抱有道德上的保留，但事实是，石油是我们的命脉，而且还将持续一段时间。AI工程师在行业中所做的大部分工作是通过预测建模和改进传感器数据来最大限度地提高井产量，这实际上都是为了尽可能地从地球上获取最大的利润。
然而更多的人关心的是如何让这个行业更安全、更清洁的问题。这可能需要对钻井作业人员进行智能感应，在发生易爆炸的非法管道窃听的国家对管道设施入侵检测，或采用泄漏检测和预防技术，在石油或天然气发生泄漏之前进行预测或检测。这些都是为环境问题做出的美好而崇高的努力。直到我们研发出真正的清洁技术之前，石油公司将会一直存在。除非你能在这些新领域中获得一份卓越的工作，改变能源行业***的方法就是努力解决这些问题。” 文摘菌也希望能够少一些开采，多一些新能源，尽力保护我们已经“残缺不堪”的家园。 再回到壳牌，事实上，它早就已经开启了数字化转型之路，从机器学习到计算机视觉，从深度学习到虚拟助手，自动驾驶汽车再到机器人技术，壳牌一直专注于支持AI进步的一系列技术。
2018年9月，据华尔街日报报道，壳牌正在使用新的人工智能平台来推动其预测性维护工作，并在整个公司范围内推广AI驱动的应用程序。壳牌技术执行副总裁兼首席技术官Yuri Sebregts表示，目标是使壳牌上的机器学习和其他工具更广泛可用，大规模开发和部署AI应用程序。
壳牌在微软Azure上运行的新AI平台将帮助监视和预测关键基础结构何时需要维护。
图为：壳牌爱尔兰Corrib油田的一次试井；来源： 荷兰皇家壳牌公司
壳牌将使用C3 IoT和微软的Azure技术预测何时需要对压缩机、阀门和其他设备进行维护。帮助引导钻头穿过页岩沉积物，并提高员工和客户的安全性。壳牌还使用了Bonsai的人工智能工具，可以帮助计算机自动运行。 壳牌公司表示，通过AI技术进行的水平钻探工作，其中来自钻头的实时数据可帮助地质学家绘制出更准确的油井路线，从而可以提高生产率并减少钻头的磨损。地质学家可以与AI一起花费更少的时间在复杂的数据解释上，而可以监督更多的井并解决新问题。 该平台上构建的两个预测性维护应用程序已投入生产。 使用分析功能预测设备何时会发生故障，可以使壳牌在故障出现之前及时进行修复。这样可以防止意外停机，从而提高效率并降低成本。 壳牌正在探索的其他项目包括：当客户在泵处抽烟或做其他不安全的事情时，使用图像识别和视频分析来警告加油站管理人员。 壳牌希望该平台能够帮助他们将整个企业的全部数据转变为功能更强大的决策工具。 他们与Azure合作已经有很多年了，最近扩大了使用范围。C3 IoT提供了应用程序开发平台和软件，用于诸如预测性维护、欺诈检测和供应链优化之类的事情。 微软Azure数据公司副总裁Rohan Kumar说道，“当你看到像壳牌这样的企业时，就能够真正的理解什么叫做从数据中洞察一切。” 在人工智能发展的如火如荼之时，壳牌及时的引进了AI技术，作为向AI靠拢的传统企业，它还将有无限的发展空间。不仅如此，全球熟知的餐饮巨头麦当劳，也曾在大数据处理上花费超过3亿美元，去年麦当劳又有了新动作。
2019年3月，麦当劳以3亿美元收购以色列科技初创公司Dynamic Yield，该初创公司利用数据向客户提供个性化服务。此次收购将让这家传统快餐连锁店在其多个业务领域引入先进科技。它率先引入科技的领域将是：麦当劳汽车餐厅“Drive Thru”。 据Wired报道，麦当劳在迈阿密的一个地点对这项技术进行了测试，该公司的算法考虑了天气和交通等现实因素，并推出了个性化的菜单。 麦当劳在一份声明中表示：“在收购完成后，麦当劳将从今年（2019年）开始在其美国连锁餐厅推广这项技术，然后再将这项技术推广到其他***国际市场。麦当劳还将努力把这项技术整合到其所有数字客户体验终端，如自助售货亭和麦当劳全球移动应用程序。” 2019年9月，麦当劳宣布收购Apprente，一家专注于研究快餐点餐语音AI系统的公司。
Apprente能够使用人工智能来帮助餐厅快速处理订单，减少服务等候时间。麦当劳表示，这家公司可以帮助旗下的汽车餐厅“Drive Thru”的自动运营，即做到免下车点餐。该技术会用于自助点餐机和手机的App上。
Apprente员工将成为麦当劳全球技术团队刚成立的McD Tech Labs的创始成员。同时，麦当劳也在硅谷招聘工程师、数据科学家和其他先进技术专家，从而扩大McD Tech Labs团队，满足未来业务发展需求并提供支持。 麦当劳首席执行官Steve Easter***在一份声明中表示，“建设我们的技术基础设施和数字能力是我们快速增长计划的基础，使我们能够满足客户日益增长的预期，同时更简单、更愉快的为客户服务。“ 如此看来，传统企业转型难也不难，像壳牌、麦当劳这样的传统企业已经在数字化领域发展的小有成就了，毕竟如今的大数据与AI技术已经较为成熟了。阿里巴巴副总裁贾扬清曾在2019年11月的一场演讲中提出：数据智能向云端迁移是必然趋势。他认为数据是企业新的生产力，技术体系的云化、智能化，是解决企业数字化转型的首要条件。 或许这些传统企业是时候走上云端了。 相关报道：https://blogs.wsj.com/cio/2018/09/20/shell-announces-plans-to-deploy-ai-applications-at-scale/https://www.wired.com/story/mcdonalds-acquires-apprente-voice-ai/