一个CAEer的人工智能追梦之旅
你那么孤独，却说一个人真好。
以下文章来源于车路慢慢 ，作者李慢慢
“大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式，而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。人工智能重在提升效率，而非发明新流程、新业务。”
大家好，我是李慢慢。
最近拜读了李开复的《人工智能》一书，颇有些启发。
这个时代，是人工智能的时代。据说，站在风口上，野猪也能飞上天。所以，对于事业还有那么点野心的我，也努力想让个人发展契合时代发展，乘一波人工智能的东风。这期间，没少下功夫。
我本人，从事的工作是CAE。大部分学过机械的同学都知道，这个CAE就是利用有限元法进行力学分析，具体到我所在的汽车公司的工作，则是用CAE方法来进行碰撞模拟，说得再具体点，就是研究汽车在碰撞下的各种结构怎么变形的。平日里处理的，都是关于一些金属或者塑料的厚度啊结构啊材料啊工艺啊焊点啊假人啊试验啊。。。。等等，有时候想起来觉得有些无趣。
不能和这个时代最前沿的科学技术有所交集，总觉得人生在世，有些遗憾。当然，也不是说力学就不好，反之，力学是非常伟大的也很成熟的基础科学，正在各个领域都发着光散着热。个人觉得遗憾，仅仅是因为自己性格使然，喜欢在更有活力的更有挑战的更有价值的领域贡献一份力量。
要问，时下最有价值的领域是什么？我想，人工智能算是之一吧。
目前在人工智能领域应用的最多的技术其实是深度学习，我更乐意把深度学习简单理解为一种在大数据中找规律的技术。
找到规律后就好办事了，这种规律技术在很多地方已经看到成果了：比如美图秀秀会按照人类美颜标准给你美颜、比如淘宝会获取你的购物习惯针对性推荐给你商品、比如人脸识别根据人脸特征的不同认出你是谁、比如智能客服检索关键字推测你想问的问题快速给出答案、比如AlphaGo根据大量的棋局经验找到规律后打败围棋冠军、比如汽车传感器根据周围环境找到规律进行自动驾驶，等等。
既然有大数据，就能进行深度学习训练，找出规律，那么CAE中就不能找到应用吗？这是我最后一丝执着。李开复也说，“大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式，而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。人工智能重在提升效率，而非发明新流程、新业务。”
所以，理论上来讲，CAE上是能找到应用的不是吗？
我曾尝试过用深度学习来实现自动划网格、自动搭建模型。因为每次划网格、搭建模型，都是用得相同的规律，难道不能训练历史数据得到这个规律？
想法很美好，但这个工作实际上却很难进行：一是因为历史数据虽然多但可用的实在很少，要对历史数据进行标注是个非常庞大的工作量，二是因为同行者甚少，人力有时穷，更何况纯粹是个人爱好？三是这个爱好上班做显得“不务正业”，下班后自行研究又没有硬件基础。四是这个东西做出来对于部门来讲似乎仅仅是个奖章，唯一的价值也仅在于饭后谈起夸一句牛叉了得。
呵呵。
所以，爱好这个东西，必须要和一群志同道合的人一起做，做出来还得有商业价值，那才是成就感满满、幸福感满满的事。也是因为此，我才走上了漫漫的转岗之路。
车路慢慢，这个公众号，则是自己平时的一些所学与所感。算是自娱自乐吧。满足感，一部分来自于已经取得的成就，一部分也来自于追寻的过程。对于目前的我来说，自然是后者。取名慢慢，自然有路漫漫其修远的意思，希望自己保持初衷，宁静致远；也有快慢之道的一些感悟，慢就是快；再就是自动驾驶这条路，希望发展得慢些，泡沫太多，容易迷失。
自动驾驶，目前还存在很多的困难。有来自于技术方面的，如何保证100%的安全；有来自道德层面的，列车电轨问题已经很出名了，救1个人还是救10个人的问题，很难将抉择写进冰凉的程序里去；法律问题也是有的，自动驾驶车辆事故怎么界定是谁的责任。
问题蛮多，但好在中国目前非常鼓励发展人工智能，在很多地方已经开始有道路开始试行自动驾驶。所以，我们有理由相信，自动驾驶能够发展起来，所需的不过是时间而已。
再引用李开复说的一句话：自动驾驶是中国未来10年科技发展面临的最重要的机遇之一。中国有全球最大的交通路网、最大的人口基数，自动驾驶的大规模商业化和技术普及反过来会促进自动驾驶相关科研的飞跃式发展。这种从科研到应用，从应用再反馈到科研的良性循环，正是中国能否在未来10年内，建立起世界先进水平的人工智能科技体系的关键。
希望，自己能在这一领域，哪怕发一点光。
