卡特彼勒将采矿自动化经验应用于AI部署

几乎每家试图部署人工智能的公司都会遇到同一个难题：很难将这项技术融入日常运营。工业巨头卡特彼勒在物理世界中处理过类似问题长达数十年，如今正利用这些经验来部署 AI。 卡特彼勒进军自动驾驶领域始于采矿行业，当时劳动力短缺和危险环境使得自动化尤为实用。如今，它销售自动运输卡车、钻机、地下装载机、推土机、远程控制建筑设备等产品，并提供软件指挥中心、车队管理以及远程地形智能等工具。 卡特彼勒 CTO Jaime Mineart 本月早些时候在拉斯维加斯 Ai4 大会上表示：“现在我们正处于一个令人兴奋的时期，可以将从采矿中积累的所有经验应用到更加动态的环境、工地、采石场和建筑现场。” 这家工业巨头正更广泛地应用 AI，包括在技术人员和员工使用的工具中。例如 Cat AI Assistant，它允许现场技术人员通过语音指令调出维修流程、排查潜在问题，并在开始维修前识别所需零部件。Mineart 称，该工具目前已被客户、操作员和技术人员使用。 该助手依托卡特彼勒的专有数据，这些数据涵盖了其联网设备生成的信息。Mineart 表示，卡特彼勒在全球拥有约 160 万个联网资产，以及超过 16 PB 的结构化数据。 她还说，公司还利用 AI 为制造领域的现场扫描和数字孪生软件提供动力，以分析运营情况。此外，像几乎所有其他公司一样，卡特彼勒也在企业运营和软件开发中广泛使用 AI。“我们使用 AI 代理来现代化遗留代码、生成并测试新软件，并更早地识别缺陷，”Mineart 说。 但 Mineart 强调，构建技术只是挑战的一部分，因为部署自主机器并不等同于利用 AI 改造现场。企业还必须重新思考人员如何与该技术协作，以及现有流程需要如何调整。 “自主性和物理 AI 的难点在于，如何将技术融入客户现场和工作流，”她说。 Mineart 表示，公司依赖经验丰富的操作员来训练 AI 系统，利用了数十年来积累的机构知识。随着机器自主性提高，部分操作员可能从控制单台机器转变为在远程指挥中心监控多台机器。 然而，这一转变给卡特彼勒带来了一个新挑战：培训其 11.8 万名员工。Mineart 称，公司计划在未来五年内投入 1 亿美元，用于培训员工掌握 AI、自主性和机器人技术。 这笔投资很可能是为了帮助公司更好地利用 AI 基础设施的大规模增长，而这一增长已经带动了其营收。得益于数据中心用发电设备需求的强劲，卡特彼勒第二季度营收创下历史新高，达到 205 亿美元。其发电部门销售额激增 72%，达到 31 亿美元。首席执行官 Joe Creed 表示，对于云计算和生成式 AI 基础设施的需求，“没有任何放缓的迹象”。