疫情前，豐融出差去了趟重慶，跟一個(gè)客戶談工業(yè)大腦的方案。但項(xiàng)目還沒(méi)來(lái)得及落地，疫情已經(jīng)到來(lái)。

豐融是阿里云工業(yè)大腦首席解決方案架構(gòu)師。春節(jié)期間，客戶跟他電話溝通時(shí)，表示非常后悔，如果能早三個(gè)月接觸，項(xiàng)目在春節(jié)前落地，如今就可以用工業(yè)大腦托管控制系統(tǒng)，無(wú)需再為招工發(fā)愁了。

疫情前期，可謂一工難求，甚至加錢員工都不愿意上工。這也在悄然改變產(chǎn)業(yè)方對(duì)于工業(yè)智能的看法。

在新基建七大領(lǐng)域中，有三個(gè)（大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）直接與智能制造相關(guān)，政策的引導(dǎo)與扶持，也為工業(yè)智能的落地與傳統(tǒng)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)良好的契機(jī)。

自2017年以來(lái)，科研大牛、AI公司相繼涌入工業(yè)領(lǐng)域。前不久，原騰訊杰出科學(xué)家、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室 X-Lab 負(fù)責(zé)人賈佳亞離職創(chuàng)業(yè)，智能制造便是新公司發(fā)力的重要領(lǐng)域。

再往前翻，前阿里云機(jī)器智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里去年亦離職創(chuàng)業(yè)，成立北高峰資本，制造業(yè)也是三大聚焦方向之一。

然而，當(dāng)每一位創(chuàng)業(yè)者、變革者拿起AI的工具，叩響工業(yè)之門時(shí)，撲面而來(lái)的是前所未有的挑戰(zhàn)，不僅有工業(yè)機(jī)理、領(lǐng)域知識(shí)的屏障，還有數(shù)據(jù)匱乏、模型泛化的挑戰(zhàn)，更有傳統(tǒng)企業(yè)的認(rèn)知問(wèn)題與信任缺乏。

面對(duì)「AI工業(yè)落地之深坑」，無(wú)論技術(shù)提供方，還是產(chǎn)業(yè)方，該如何走出？

透過(guò)阿里云工業(yè)大腦、庫(kù)柏特科技、阿丘科技、杉數(shù)科技等在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)，看他們?nèi)绾螐摹干羁印怪刑顺鲆粭l工業(yè)智能之路。

01 企業(yè)幾乎必遇的「深坑」

在清華大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室還未畢業(yè)時(shí)，黃耀就創(chuàng)辦了阿丘科技，如今已在工業(yè)視覺(jué)賽道摸爬滾打了3年多。

創(chuàng)業(yè)以來(lái)，他一直聚焦解決工業(yè)檢測(cè)問(wèn)題，跑了不下100個(gè)工廠，看到了行業(yè)的無(wú)數(shù)坑，自身也踩過(guò)許多坑。

AI在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域的落地，如同「技術(shù)成熟度曲線」所演繹的那樣，整個(gè)過(guò)程中會(huì)存在一個(gè)低谷，黃耀稱之為「AI工業(yè)落地之深坑」。

他坦言，剛開(kāi)始接觸AI時(shí)，客戶的工程師往往比較興奮，愿意去嘗試，用AI嘗試解決之前不可解的工業(yè)視覺(jué)難題，小樣本測(cè)試的結(jié)果通常非常好，比如傳統(tǒng)方法的識(shí)別準(zhǔn)確率只有50%，而AI很短時(shí)間內(nèi)就可以做到超過(guò)80%。

這給了他們期望，推動(dòng)公司投入更多資源進(jìn)行AI項(xiàng)目導(dǎo)入。可是當(dāng)進(jìn)行大量樣本測(cè)試時(shí)，盡管增加一定的數(shù)據(jù)可以讓模型準(zhǔn)確度進(jìn)一步提升，比如達(dá)到90%，但瓶頸隨之出現(xiàn)。

盲目增加數(shù)據(jù)，帶來(lái)效果不一，有的缺陷項(xiàng)檢測(cè)效果可能變好，有的準(zhǔn)確率反而會(huì)下降。此時(shí)往往進(jìn)入一個(gè)震蕩期，工程師陷入其中而不得其解。

黃耀稱，這種情況在AI落地工業(yè)檢測(cè)過(guò)程中遇到的概率高達(dá)90%以上，幾乎是必遇的坑。

這一精度對(duì)工業(yè)而言，顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，AI難以達(dá)到上線要求。一些人開(kāi)始失望，深度學(xué)習(xí)似乎遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到預(yù)期，許多AI項(xiàng)目逐漸擱置或邊緣化。

這就是AI工業(yè)視覺(jué)落地之深坑。工業(yè)領(lǐng)域經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一種情況，兩張差不多的「缺陷」照片，一張能夠被AI檢測(cè)出來(lái)，另一張卻沒(méi)有，甚至不明顯的被檢測(cè)出來(lái)，明顯的卻被漏掉了。

此時(shí)，工程師需要的不是盲目增加數(shù)據(jù)，而是理性分析，找出問(wèn)題的根源，優(yōu)化直至模型達(dá)標(biāo)上線。

正如庫(kù)柏特創(chuàng)始人李淼所言，AI很大程度取決于數(shù)據(jù)和場(chǎng)景。

工業(yè)AI問(wèn)題的解決不能只局限問(wèn)題本身，更應(yīng)該基于工業(yè)應(yīng)用的一般流程，從全流程中去優(yōu)化關(guān)鍵問(wèn)題，這也是運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵。

在AI落地的流程中，每一個(gè)環(huán)節(jié)都值得推敲。李淼稱，場(chǎng)景選擇非常重要，不能太大，否則數(shù)據(jù)千奇百怪，也需要與大量行業(yè)專家溝通，合理定義問(wèn)題的邊界。

數(shù)據(jù)獲取直接影響模型的效果，往往需要算法工程師到現(xiàn)場(chǎng)搜集，成本很高，并且對(duì)標(biāo)注人員要求較高，需要懂得行業(yè)知識(shí)。

除了數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，后期的部署運(yùn)維也需要耗費(fèi)企業(yè)很多時(shí)間，進(jìn)行實(shí)際樣本測(cè)試，算法人員駐場(chǎng)觀察，優(yōu)化模型等。

從整個(gè)流程來(lái)看，中間的模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，反而不是AI公司的主要障礙，兩端則耗費(fèi)大量的時(shí)間成本與人力成本。

除了技術(shù)之坑、業(yè)務(wù)之坑，AI在工業(yè)落地中還面臨領(lǐng)域知識(shí)之坑、公司定位之坑、商業(yè)模式之坑等等。

趟過(guò)一個(gè)個(gè)坑，這些公司完成了工業(yè)AI落地的「從0到1」，并實(shí)現(xiàn)一定規(guī)模的落地。透過(guò)他們的落地之路，更有助于我們思考，如何走出AI工業(yè)落地之深坑。

02 砍掉98%業(yè)務(wù)，不做什么更重要

波士頓動(dòng)力機(jī)器人近乎花哨的表演，幾乎每隔一段都會(huì)上演。但業(yè)內(nèi)人都清楚，它離實(shí)際場(chǎng)景太遠(yuǎn)，并且難以商用。因?yàn)楣I(yè)場(chǎng)景對(duì)機(jī)器人的精度要求極高，低于99.9%甚至無(wú)法商用，遠(yuǎn)非實(shí)驗(yàn)室可以達(dá)到。

在庫(kù)柏特創(chuàng)始人李淼看來(lái)，機(jī)器人面臨的挑戰(zhàn)可分為3類：一是做不了，任務(wù)挑戰(zhàn)太大，智能性不夠；二是做不好，柔性不夠，適應(yīng)性差；還有一類是不想做，細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模較小，盈利空間有限。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，機(jī)器人公司一方面需要結(jié)合AI、傳感器、工業(yè)軟件等提升機(jī)器的智能性與適應(yīng)性；另一方面，也需要結(jié)合技術(shù)成熟度與市場(chǎng)判斷，選擇合適的「主戰(zhàn)徹。

創(chuàng)業(yè)近4年的李淼，趟過(guò)無(wú)數(shù)坑后，做的一個(gè)艱難決定便是做什么、不做什么，定位在哪里，選擇什么商業(yè)模式。

庫(kù)柏特定位于機(jī)器人操作系統(tǒng)，即給定一個(gè)真實(shí)任務(wù)，就可以從平臺(tái)中找到對(duì)應(yīng)的機(jī)器人系統(tǒng)，來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。它跟機(jī)器人本體進(jìn)行打通，針對(duì)系統(tǒng)集成商的需求，面向行業(yè)提供解決方案。

在最開(kāi)始的AI落地中，ToB的創(chuàng)業(yè)公司往往會(huì)接觸大量場(chǎng)景，打磨技術(shù)同時(shí)培養(yǎng)產(chǎn)品化能力。

2018年，庫(kù)柏特廣泛涉獵了3C電子、汽車零部件、食品、物流、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域，但絕大多數(shù)時(shí)間都用在了「臟活」（dirty work）和極端案例中。

「你費(fèi)半天勁解決某個(gè)復(fù)雜技術(shù)難題后，可能只賣出去一套。一開(kāi)始，對(duì)方說(shuō)要一百套。」李淼曾談道。

與集成商和設(shè)備商合作，還是直接面向終端客戶提供服務(wù)，是一個(gè)艱難的商業(yè)選擇。

李淼想要針對(duì)大的市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)的產(chǎn)品化和規(guī)模化。但深耕在集成商與設(shè)備商之后，企業(yè)很難把握終端客戶與市場(chǎng)的真實(shí)需求。

后來(lái)他決定轉(zhuǎn)變，與渠道合作，直接與終端客戶簽訂合同。既然決定鋪渠道和規(guī)模化，他又砍掉98%不成熟業(yè)務(wù)，將重心濃縮為一個(gè)平臺(tái)（操作系統(tǒng)），兩個(gè)領(lǐng)域（智能檢測(cè)和柔性抓取）。

具體到一個(gè)場(chǎng)景，以香菇分揀為例，機(jī)器人系統(tǒng)的落地并不容易，數(shù)據(jù)就是尤為突出的一個(gè)挑戰(zhàn)。

其業(yè)務(wù)邏輯為，送料系統(tǒng)運(yùn)輸香菇到檢測(cè)環(huán)境，經(jīng)由光源與相機(jī)，獲取一張圖像，傳回智能控制器進(jìn)行決策，除了判斷優(yōu)、良，還需要進(jìn)行分類或剔除，分裝到不同箱子中。

這一工作原來(lái)由人工完成，早期并無(wú)數(shù)據(jù)積淀，需要算法工程師現(xiàn)場(chǎng)采集一個(gè)個(gè)香菇數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)注。

但這一看似簡(jiǎn)單的活并不容易。香菇個(gè)體有近10個(gè)維度的差異，包括花色、菇腿、卷邊、薄膜、殘缺等，需要存儲(chǔ)大量領(lǐng)域數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注的專業(yè)性也相當(dāng)高，非專業(yè)人士標(biāo)注水平比不上分揀工人，一個(gè)工廠中往往標(biāo)注水平最高的是廠長(zhǎng)。經(jīng)由他們標(biāo)注的圖像，能讓算法識(shí)別率躍升一個(gè)新高。

此外，香菇特征很豐富，每個(gè)廠家的分類標(biāo)準(zhǔn)也不同，這對(duì)算法帶來(lái)很大挑戰(zhàn)；并且這樣一個(gè)實(shí)時(shí)性高的場(chǎng)景，對(duì)于算法的穩(wěn)定性、決策的實(shí)時(shí)性也有更高要求。

目前庫(kù)柏特的香菇分揀準(zhǔn)確率可達(dá)90~95%，結(jié)合這一場(chǎng)景的特性，已能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模商用。

李淼稱，一臺(tái)機(jī)器可替換4~6人，一條產(chǎn)線一般配5臺(tái)，可替換20~30人。這些工人一年最少也要100萬(wàn)工資，而他們的產(chǎn)線目前售價(jià)75萬(wàn)，6~10個(gè)月客戶就可以收回成本。

一直以來(lái)，行業(yè)似乎更看好AI在自動(dòng)化程度更高、數(shù)據(jù)更好的汽車、3C等領(lǐng)域落地。從庫(kù)柏特的案例來(lái)看，勞動(dòng)密集型的食品加工業(yè)，無(wú)論材料或配方，往往變動(dòng)更小，未嘗不是一個(gè)好的AI落地方向。

03 問(wèn)題導(dǎo)向，將AI和傳統(tǒng)視覺(jué)結(jié)合

對(duì)于投身于工業(yè)視覺(jué)的阿丘科技而言，清晰認(rèn)知AI能做什么，不能做什么，以及將AI算法和傳統(tǒng)算法相結(jié)合去解決具體問(wèn)題，是實(shí)現(xiàn)AI工業(yè)落地的重要一步。

工業(yè)視覺(jué)主要有四個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，一是測(cè)量，比如計(jì)算兩點(diǎn)間的距離；二是識(shí)別，比如讀取各種條碼；三是定位、引導(dǎo)，識(shí)別位置，引導(dǎo)機(jī)械臂抓取或組裝等；四是檢測(cè)，典型的就是缺陷檢測(cè)。

阿丘科技創(chuàng)始人黃耀解釋，2D/3D測(cè)量更強(qiáng)調(diào)精度，核心在于光學(xué)和傳感器，對(duì)硬件要求高，不是AI的主戰(zhàn)常

識(shí)別，算法復(fù)雜度不是很高，也不是工業(yè)AI的主戰(zhàn)常特殊場(chǎng)景復(fù)雜OCR識(shí)別（光學(xué)字符識(shí)別），需要用AI才能很好解決。

定位分2D定位與3D定位，工業(yè)領(lǐng)域大部分定位場(chǎng)景不需要AI來(lái)做。定位應(yīng)用中，AI在一些種類較多的場(chǎng)景價(jià)值較大，比如物流領(lǐng)域，有成千上萬(wàn)種SKU，場(chǎng)景較為復(fù)雜，適合AI來(lái)做定位、分揀等。

至于檢測(cè)，他認(rèn)為這是AI的主戰(zhàn)場(chǎng)，「AI在工業(yè)視覺(jué)的最大價(jià)值點(diǎn)，是解決復(fù)雜的缺陷檢測(cè)，這屬于行業(yè)難題，AI為它提供了新的可能性。」

而傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)存在一系列問(wèn)題，比如難以解決復(fù)雜檢測(cè)；存在過(guò)檢誤報(bào)過(guò)高，需要人工輔助復(fù)檢；重光學(xué)、重算法，對(duì)集成商、設(shè)備公司要求高；并且后期算法補(bǔ)丁越來(lái)越大，維護(hù)難度大。

但黃耀坦言，國(guó)內(nèi)能夠做一定復(fù)雜度的缺陷檢測(cè)的公司很少，很多做的屬于輕量簡(jiǎn)單檢測(cè)，比如判斷有無(wú)等。

一個(gè)典型的證明是，在黃耀去過(guò)的上百家工廠中，2017年質(zhì)檢員約占10~20%，但到2019年質(zhì)檢員已占到超30%。隨著自動(dòng)化水平的提升，組裝的工人在減少，但檢測(cè)端，受限于技術(shù)等問(wèn)題，仍需靠人力。

因?yàn)樵趶?fù)雜的缺陷檢測(cè)中，每種產(chǎn)品可能存在數(shù)十種到數(shù)百種的缺陷類型，且每種缺陷存在多樣的形態(tài)和變種，可能分布在產(chǎn)品的任何一個(gè)位置。此外缺陷的認(rèn)知，還存在人員間的主觀差異。這些都增加了問(wèn)題的解決難度。

以一個(gè)小小的連接器接口為例，涉及到的缺陷種類相當(dāng)多，包括劃傷、臟污、溢膠等復(fù)雜缺陷。

除了界定好問(wèn)題，有針對(duì)性的獲取缺陷數(shù)據(jù)，并不斷優(yōu)化AI模型外，還需要以具體問(wèn)題為導(dǎo)向，綜合深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)視覺(jué)，發(fā)揮各自的長(zhǎng)處，來(lái)解決問(wèn)題。

針對(duì)膠圈間隙大、圓點(diǎn)超二分之一等精度測(cè)量問(wèn)題，阿丘科技采用傳統(tǒng)視覺(jué)算法解決；針對(duì)套筒溢膠、套筒粘膠等難以察覺(jué)、且可能分布任意位置等問(wèn)題，他們主要采用AI算法檢測(cè)。

不僅如此，針對(duì)金手指刮傷/粘膠、端子粘膠包膠等其他問(wèn)題，阿丘科技會(huì)動(dòng)態(tài)調(diào)整算法，或以AI檢測(cè)為主，傳統(tǒng)算法為輔，或傳統(tǒng)算法為主，AI檢測(cè)為輔，來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

目前阿丘科技的工業(yè)AI視覺(jué)平臺(tái)已落地多個(gè)行業(yè)，數(shù)十個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

04 對(duì)行業(yè)理解越多，越充滿敬畏之心

阿里云探索工業(yè)大腦已三年有余。

其主要思路是，把生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)打通匯聚，構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，進(jìn)而通過(guò)算法挖掘出數(shù)據(jù)的價(jià)值。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是「數(shù)據(jù)智能」。

互聯(lián)網(wǎng)起家的阿里云，天然具備AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的沃土，這也是其最初探索工業(yè)領(lǐng)域的三項(xiàng)核心技術(shù)。

然而隨著工業(yè)領(lǐng)域探索的深入，互聯(lián)網(wǎng)人的局限進(jìn)一步暴露，不懂工業(yè)機(jī)理，不懂領(lǐng)域知識(shí)。一個(gè)項(xiàng)目，往往需要AI算法人才、行業(yè)專家、行業(yè)集成商/方案商等多股力量，才能將工業(yè)大腦落地。

這也是很多AI創(chuàng)企遇到的問(wèn)題，以至于對(duì)行業(yè)理解越多，越充滿敬畏之心。

阿里云的一個(gè)轉(zhuǎn)變是，將「專家知識(shí)庫(kù)」納入核心技術(shù)版圖，更加重視行業(yè)專家的力量，將傳統(tǒng)機(jī)理與數(shù)理結(jié)合。

數(shù)據(jù)中臺(tái)，是阿里云工業(yè)大腦的核心能力之一。在落地鋼鐵、水泥、化工等不同領(lǐng)域的過(guò)程中，他們也在深化對(duì)于工業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的認(rèn)知。

阿里云工業(yè)大腦首席解決方案架構(gòu)師豐融稱，數(shù)據(jù)中臺(tái)最核心的部分是「中間層」，今天數(shù)據(jù)中臺(tái)能不能做成，很大程度取決于中間層數(shù)據(jù)的治理是否合理，是否足夠完善，能否支撐上面的業(yè)務(wù)體系。

目前工業(yè)領(lǐng)域的現(xiàn)狀是，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)往往割裂成「孤島」，直接使用容易變成「數(shù)據(jù)煙囪」，數(shù)據(jù)治理尤為重要。

「只有中間層搭建好，這些跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)才能碰撞，發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。」

以某水泥集團(tuán)為例，它面臨的一個(gè)主要問(wèn)題是熟料生產(chǎn)能耗高。在水泥行業(yè)，能耗成本約占生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本的60%，其中主要能耗來(lái)自電耗和煤耗。

阿里云通過(guò)工業(yè)大腦來(lái)托管水泥產(chǎn)線控制，通過(guò)模型來(lái)推薦相關(guān)指標(biāo)參數(shù)，相比人工更穩(wěn)定、合理性更高。目前工業(yè)大腦可將噸熟料煤耗降低0.64%，將熟料工序電耗降低1.23%。對(duì)于水泥企業(yè)而言，任何一個(gè)點(diǎn)的提升，一年都可以節(jié)省數(shù)百萬(wàn)成本。

豐融稱，目前工業(yè)大腦已經(jīng)托管了客戶90%以上的控制場(chǎng)景，客戶反饋，工業(yè)大腦基本達(dá)到中級(jí)操作員水平。

疫情期間，招工難、人工緊缺之下，AI工業(yè)自動(dòng)化可謂正當(dāng)時(shí)。而隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)，如何優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，進(jìn)行智能供應(yīng)鏈決策同樣重要。

杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CPO王曦稱，企業(yè)在做供應(yīng)鏈決策時(shí)，往往存在4個(gè)問(wèn)題：

看不清，難以看懂市場(chǎng)需求的波動(dòng)性；靠人工，一方面靠人工做各類生產(chǎn)/銷售計(jì)劃，另一方面針對(duì)現(xiàn)有軟件給出的不合理結(jié)果，需要手動(dòng)調(diào)整；效果差，訂單滿足率、生產(chǎn)成本、倉(cāng)儲(chǔ)成本等難以優(yōu)化；難應(yīng)變，需求端變化、產(chǎn)能端變化、接單插單、轉(zhuǎn)產(chǎn)等運(yùn)營(yíng)問(wèn)題，難以應(yīng)變。

針對(duì)這些問(wèn)題，杉數(shù)科技推出智能供應(yīng)鏈決策平臺(tái)，來(lái)輔助企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度計(jì)劃、銷售計(jì)劃等業(yè)務(wù)決策。其核心技術(shù)是依托運(yùn)籌學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等搭建的杉數(shù)優(yōu)化求解器（COPT）。

以某ICT行業(yè)巨頭為例，原來(lái)單工廠、不透明的計(jì)劃排產(chǎn)系統(tǒng)難以滿足業(yè)務(wù)需求，面臨工廠間協(xié)同生產(chǎn)效率低下的問(wèn)題。

它有數(shù)十個(gè)工廠，超過(guò)10萬(wàn)個(gè)零部件半成品，需要做一個(gè)28天+10周的訂單排程與需求預(yù)測(cè)計(jì)劃，這中間存在上億種可能性，千萬(wàn)級(jí)限制條件。

杉數(shù)為其打造一個(gè)最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃，可詳細(xì)到每一個(gè)零部件加工指令，同時(shí)包括原材料到貨指令、建議采購(gòu)計(jì)劃與異常分析、預(yù)警等。

最終使客戶的訂單滿足率提升20%，產(chǎn)能損失率降低30%，人工干預(yù)降低70%，帶來(lái)生產(chǎn)端資源池的盤活，效率較大提升。

針對(duì)機(jī)器決策，王曦也談道，智能決策的目的不是替代人工，而是一個(gè)決策輔助工具，它要把人們從那些容易出錯(cuò)，無(wú)法全局尋優(yōu)的工作中解放出來(lái)。

針對(duì)預(yù)測(cè)、分類問(wèn)題，人類的先驗(yàn)知識(shí)非常有價(jià)值，模型不一定準(zhǔn)確，因?yàn)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)，本質(zhì)只能解決歷史數(shù)據(jù)規(guī)律的最大化挖掘，但歷史數(shù)據(jù)不代表未來(lái)。

而決策建議，當(dāng)我們給定約束，比如產(chǎn)能、訂單、原材料、庫(kù)存等，可以讓機(jī)器去最優(yōu)化一些目標(biāo)。人可以找到一個(gè)合理解，但未必是最優(yōu)解，這正是機(jī)器的價(jià)值。

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