中青報·中青網(wǎng)記者 尹希寧

　　想在年旅客吞吐量遠超2000萬(wàn)人次的白云機場(chǎng)里找到羅成并不容易。有一條捷徑，等飛機落地后，在那些爬上梯子靠近機翼和垂尾的深藍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)間內逆人流而行——飛機維修員，也有人稱(chēng)為“飛機醫生”。當要前往遠方的乘客在候機，或是遠方歸來(lái)的旅者正和接機的家人團聚時(shí)，羅成或許正貓著(zhù)腰給飛機“問(wèn)診”。

　　2017年，羅成從飛行器與動(dòng)力工程專(zhuān)業(yè)學(xué)生變成了一名飛機維修師。彼時(shí)，大數據、云計算、AI大模型等等詞匯還是普通人眼中的新鮮詞。而羅成也沒(méi)想到，就在這一年，這些詞語(yǔ)會(huì )和自己交匯，并成為助力自己職業(yè)發(fā)展的“機械臂”。

　　根據傳統的中大型客運飛機維修流程，飛機維修團隊需要用40分鐘左右的時(shí)間完成繞機目視檢查，在長(cháng)度超60米、寬度超5米的飛機前檢查出可能存在的松動(dòng)或缺陷，保證在下一趟執飛任務(wù)前，將滿(mǎn)足起飛條件的飛機交給乘組人員。

　　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(wú)法一次性精準識別出飛機“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1000公里的飛機上，可能會(huì )對飛機結構和氣動(dòng)性產(chǎn)生很大的影響，嚴重的話(huà)還可能危及機上人員的安全。

　　讓檢測更精細、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。“我當時(shí)想，如果將AI應用到飛機維修上，會(huì )產(chǎn)生什么樣的效果？”羅成說(shuō)。

　　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)習平臺飛槳，致力于讓強大AI人人可用。后續推出的EasyDL零門(mén)檻AI開(kāi)發(fā)平臺更是打出“零算法基礎”“零門(mén)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(zhuān)家使用AI解決問(wèn)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)導和"五小"科技創(chuàng )新平臺的綜合支持下，羅成開(kāi)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(huì )了基本操作。

　　邁出了入門(mén)的第一步，羅成開(kāi)始著(zhù)手搭建應用系統。他解釋?zhuān)诖罱ǖ倪^(guò)程中，需要將采集到的數據和圖片導入系統，訓練飛機缺陷識別模型。從而利用AI圖像識別，提高目視檢查的效率和準度，不斷挑戰人眼檢查能夠到達的“天花板”。此外，他還嘗試將采集的數據進(jìn)行二次加工利用，為機隊后續維護和反饋廠(chǎng)家改進(jìn)意見(jiàn)提供可靠的數據支持。

　　對于飛機維修員而言，成就感來(lái)自于每一次飛機平穩地完成起降，或是在飛機執飛前，隱患得到及時(shí)識別并排除風(fēng)險。

　　比起長(cháng)期經(jīng)驗積累的效果，AI帶來(lái)的成就感似乎更即時(shí)。“第一次聽(tīng)到蜂鳴器‘報警’時(shí)候的興奮好像還在昨天。”羅成說(shuō)道，在某次試驗過(guò)程中，AI第一次識別出了飛機某處螺桿松動(dòng)，并發(fā)出 “滴滴滴”的聲音。對于一架飛機來(lái)說(shuō)，這個(gè)聲音意味著(zhù)需要盡快處置缺陷；但對當時(shí)的羅成來(lái)說(shuō)，那意味著(zhù)系統試驗成功了，“我憧憬中的‘黑科技’變成了‘真科技’。”

　　在不久前舉辦的2023世界人工智能大會(huì )上，中國信息通信研究院院長(cháng)余曉暉說(shuō)道，當前，大模型處于布局關(guān)鍵窗口期，我國應進(jìn)一步支持大模型前沿基礎理論研究和關(guān)鍵產(chǎn)品自主突破；加速推動(dòng)各行業(yè)融合應用，打造一批高價(jià)值應用場(chǎng)景和測試床；加快高質(zhì)量數據集建設，強化算力資源調度協(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上散發(fā)光芒。

　　羅成提到，目前，第一代系統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)現飛機蓋板螺桿缺陷和一些外表面缺陷識別；而第二代系統進(jìn)一步提高了識別精度，在不久的將來(lái)，它能夠代替實(shí)力更高的人眼，甚至通過(guò)學(xué)習代替部分人腦功能，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入AI賽道的縮影。在中國科學(xué)院大學(xué)，110名中小學(xué)生營(yíng)員走進(jìn)“全國中小學(xué)人工智能探究性學(xué)習訓練營(yíng)”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世界機器人大賽現場(chǎng)，參賽選手套上工具，建立起人腦和機器間的聯(lián)系……

　　“對學(xué)生時(shí)代的我來(lái)說(shuō)，‘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(guò)大模型、大數據、云計算等新的技術(shù)產(chǎn)品走進(jìn)了千萬(wàn)人的生活。”羅成說(shuō)。

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

　　如今，不少專(zhuān)家學(xué)者將人工智能與蒸汽機、發(fā)電機、計算機和互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的巨大影響相提并論，一些高校、研究機構和企業(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，羅成的新目標是，大模型能夠早日成為飛機維修團隊的“編外人員”，解放人的雙眼和雙手，讓開(kāi)發(fā)團隊用更多的時(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(lái)的舞臺上，會(huì )有更多像我這樣普通人的一席之地。科技發(fā)展服務(wù)于人，人工智能，亦不能外。”羅成說(shuō)。(中國青年報客戶(hù)端)