中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 尹希寧

　　想在年旅客吞吐量遠(yuǎn)超2000萬人次的白云機(jī)場里找到羅成并不容易。有一條捷徑，等飛機(jī)落地后，在那些爬上梯子靠近機(jī)翼和垂尾的深藍(lán)制服工作人員中搜索，或許能很快找到他。

　　職業(yè)決定了這位90后年輕人需要在工作時(shí)間內(nèi)逆人流而行——飛機(jī)維修員，也有人稱為“飛機(jī)醫(yī)生”。當(dāng)要前往遠(yuǎn)方的乘客在候機(jī)，或是遠(yuǎn)方歸來的旅者正和接機(jī)的家人團(tuán)聚時(shí)，羅成或許正貓著腰給飛機(jī)“問診”。

　　2017年，羅成從飛行器與動力工程專業(yè)學(xué)生變成了一名飛機(jī)維修師。彼時(shí)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI大模型等等詞匯還是普通人眼中的新鮮詞。而羅成也沒想到，就在這一年，這些詞語會和自己交匯，并成為助力自己職業(yè)發(fā)展的“機(jī)械臂”。

　　根據(jù)傳統(tǒng)的中大型客運(yùn)飛機(jī)維修流程，飛機(jī)維修團(tuán)隊(duì)需要用40分鐘左右的時(shí)間完成繞機(jī)目視檢查，在長度超60米、寬度超5米的飛機(jī)前檢查出可能存在的松動或缺陷，保證在下一趟執(zhí)飛任務(wù)前，將滿足起飛條件的飛機(jī)交給乘組人員。

　　盡管羅成總是希望能夠超越極限，但受光照條件和距離的影響，單憑肉眼仍無法一次性精準(zhǔn)識別出飛機(jī)“病情”。羅成介紹，這些“小毛病”看似微不足道，但放到時(shí)速高達(dá)1000公里的飛機(jī)上，可能會對飛機(jī)結(jié)構(gòu)和氣動性產(chǎn)生很大的影響，嚴(yán)重的話還可能危及機(jī)上人員的安全。

　　讓檢測更精細(xì)、更有效率，成為羅成在日常工作之外的“副本任務(wù)”。

　　羅成記得，自己在業(yè)余時(shí)間刷短視頻時(shí)，偶然看到了有拍攝者利用AI圖像識別硬幣正反面，分辨不同顏色的紐扣?！拔耶?dāng)時(shí)想，如果將AI應(yīng)用到飛機(jī)維修上，會產(chǎn)生什么樣的效果？”羅成說。

　　2016年9月，百度發(fā)布中國首個(gè)自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺飛槳，致力于讓強(qiáng)大AI人人可用。后續(xù)推出的EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺更是打出“零算法基礎(chǔ)”“零門檻”的關(guān)鍵詞。飛槳讓AI不再是懸于高天的空中樓閣，讓人工智能技術(shù)賦能千行百業(yè)、行業(yè)專家使用AI解決問題成為新的技術(shù)風(fēng)潮。

　　羅成也抓住了這把“槳”。在公司各級領(lǐng)導(dǎo)和"五小"科技創(chuàng)新平臺的綜合支持下，羅成開始在百度飛槳EasyDL上探索嘗試。他坦言，大約花了一天的時(shí)間，就學(xué)會了基本操作。

　　邁出了入門的第一步，羅成開始著手搭建應(yīng)用系統(tǒng)。他解釋，在搭建的過程中，需要將采集到的數(shù)據(jù)和圖片導(dǎo)入系統(tǒng)，訓(xùn)練飛機(jī)缺陷識別模型。從而利用AI圖像識別，提高目視檢查的效率和準(zhǔn)度，不斷挑戰(zhàn)人眼檢查能夠到達(dá)的“天花板”。此外，他還嘗試將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工利用，為機(jī)隊(duì)后續(xù)維護(hù)和反饋廠家改進(jìn)意見提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

　　對于飛機(jī)維修員而言，成就感來自于每一次飛機(jī)平穩(wěn)地完成起降，或是在飛機(jī)執(zhí)飛前，隱患得到及時(shí)識別并排除風(fēng)險(xiǎn)。

　　比起長期經(jīng)驗(yàn)積累的效果，AI帶來的成就感似乎更即時(shí)。“第一次聽到蜂鳴器‘報(bào)警’時(shí)候的興奮好像還在昨天?！绷_成說道，在某次試驗(yàn)過程中，AI第一次識別出了飛機(jī)某處螺桿松動，并發(fā)出 “滴滴滴”的聲音。對于一架飛機(jī)來說，這個(gè)聲音意味著需要盡快處置缺陷；但對當(dāng)時(shí)的羅成來說，那意味著系統(tǒng)試驗(yàn)成功了，“我憧憬中的‘黑科技’變成了‘真科技’?！?/p>

　　在不久前舉辦的2023世界人工智能大會上，中國信息通信研究院院長余曉暉說道，當(dāng)前，大模型處于布局關(guān)鍵窗口期，我國應(yīng)進(jìn)一步支持大模型前沿基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵產(chǎn)品自主突破；加速推動各行業(yè)融合應(yīng)用，打造一批高價(jià)值應(yīng)用場景和測試床；加快高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，強(qiáng)化算力資源調(diào)度協(xié)同，為大模型創(chuàng)新迭代提供要素保障。

　　大模型的效果正逐漸在羅成的系統(tǒng)上散發(fā)光芒。

　　羅成提到，目前，第一代系統(tǒng)初步代替了人眼的部分功能，可以在普通光照環(huán)境、距離小于2米的條件下，實(shí)現(xiàn)飛機(jī)蓋板螺桿缺陷和一些外表面缺陷識別；而第二代系統(tǒng)進(jìn)一步提高了識別精度，在不久的將來，它能夠代替實(shí)力更高的人眼，甚至通過學(xué)習(xí)代替部分人腦功能，不斷拓展技術(shù)的賦能邊界。

　　事實(shí)上，“AI小白”羅成與大模型的連接也是眾多年輕人駛?cè)階I賽道的縮影。在中國科學(xué)院大學(xué)，110名中小學(xué)生營員走進(jìn)“全國中小學(xué)人工智能探究性學(xué)習(xí)訓(xùn)練營”感受人工智能的魅力；在北京中關(guān)村，年輕的參賽者們投入人工智能大模型的探索和研究；在2023世界機(jī)器人大賽現(xiàn)場，參賽選手套上工具，建立起人腦和機(jī)器間的聯(lián)系……

　　“對學(xué)生時(shí)代的我來說，‘人工智能’還是停留在科幻作品里的概念。時(shí)至今日，它不僅已經(jīng)成為我工作中的得力伙伴，更是通過大模型、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新的技術(shù)產(chǎn)品走進(jìn)了千萬人的生活?！绷_成說。

　　早在1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學(xué)家在美國達(dá)特茅斯學(xué)院首次提出“人工智能”了的概念，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。

　　如今，不少專家學(xué)者將人工智能與蒸汽機(jī)、發(fā)電機(jī)、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)帶來的巨大影響相提并論，一些高校、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)還將大模型、人工智能的課題擺到了提到了更前的位置。

　　眼下，羅成的新目標(biāo)是，大模型能夠早日成為飛機(jī)維修團(tuán)隊(duì)的“編外人員”，解放人的雙眼和雙手，讓開發(fā)團(tuán)隊(duì)用更多的時(shí)間和精力去探索更高效的工具。

　　“我也希望，在那個(gè)屬于未來的舞臺上，會有更多像我這樣普通人的一席之地?？萍及l(fā)展服務(wù)于人，人工智能，亦不能外。”羅成說。(中國青年報(bào)客戶端)