殼牌宣布AI人才駐留計劃，傳統企業轉型之路走到哪了？

近年來，衆多傳統企業都想要上人工智能這班車。 2017年，麥肯錫釋出一份名為《人工智能：下一個數字前沿》的報告，長達80頁，其中一個核心觀點就是，企業如果不轉型，那将會被人工智能的早期使用者越甩越遠。 2018年底，中國信通院和Gartner聯合釋出的《2018世界人工智能産業發展藍皮書》指出人工智能正深入各行各業，預計2020年我國人工智能市場規模可達1500-1800億元。轉眼就到了2020年，我們期待着來驗證這一預測。 這些其實都在向企業傳遞着同一個信号，人工智能這班車，一定要上，并且要迎難而上。 近日，典型的傳統企業殼牌為了實作增長，啟動了“AI駐留計劃”來招納優秀人才，引發了reddit上一波熱議。 reddit指路： https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/elnv4m/n_shell_gasoline_announces_ai_residency_program/

 據殼牌官網消息，這是一個為期兩年的沉浸式學習機會，可以讓學生從事殼牌公司各業務領域的項目。該計劃由殼牌數字專業知識中心贊助，可以在整個AI領域進行技術開發，了解有關能源行業的更多資訊，并與靈活團隊合作開發，優化現有流程，尋求更多的解決方案并解鎖新的商業模式。

殼牌官網AI駐留計劃：

https://www.shell.com/energy-and-innovation/overcoming-technology-challenges/digital-innovation/artificial-intelligence/advancing-the-digital-revolution.html 此前，殼牌也曾有“研究所學生計劃”，其目标是将這些應屆畢業生發展為殼牌未來的上司者，類似于國内的管培生項目。二者差別在于，殼牌的AI駐留計劃專注于對資料科學和工程領域具有豐富經驗和熱情的人員，并幫助他們加深他們在人工智能領域的專業知識。 那麼對于殼牌的AI駐留計劃，他們需要什麼樣的人才？ 殼牌正在尋找對資料充滿熱情并可以利用資料科學或工程知識和經驗來解決實際業務問題的人員，以及那些樂于接受挑戰并願意繼續深造的人們。申請人需要擁有計算機科學、資料科學、實體學或電氣工程專業的學士、碩士或是博士學位。 殼牌官網表示，參與這個項目好處多多：

• 可以在殼牌業務範圍内處理各種資料和AI項目，從零售網絡到貿易、新能源、煉油廠、勘探等；
• 可以與殼牌數字專家中心的資料科學家合作，并從一些領先于大學和技術公司的研究合作中受益；
• 可以與來自世界各地的同僚一起的充滿活力和創造力的工作環境；
• 直線經理和導師可以協助制定你的“專屬開發計劃”，以滿足你對自己的成長規劃；
• 優秀的你可能會被邀請在殼牌擔任永久職位，并成為殼牌領先的資料科學家或AI工程師之一。

 該計劃目前僅在阿姆斯特丹、休斯頓、波士頓、舊金山地區開放，文摘菌看了一下，阿姆斯特丹地區似乎已經招滿了。      

休斯頓地區還在開放招生中，可以看出這個地區隻有3個名額，工作地點在休斯頓的Westhollow技術中心，履歷投遞截止時間是2020年1月31日。      

最後，再來看下reddit上網友的評論，無比真實。      

從網友的評價可以看出，大家對這個項目并不是很看好。甚至有網友表示，“我一點都不知道這個項目包括什麼。當殼牌來到我的校園時，我試着問了一些工程師和招聘人員，但他們自己甚至都不清楚這個項目，可能是被重新命名的博士生項目吧。” 接下來這個評論一定要放，文摘菌都被這位網友打動了。      

這位網友表示，“對于那些關注石油行業的人來說，有理由對石油和天然氣公司的工作抱有道德上的保留，但事實是，石油是我們的命脈，而且還将持續一段時間。AI工程師在行業中所做的大部分工作是通過預測模組化和改進傳感器資料來最大限度地提高井産量，這實際上都是為了盡可能地從地球上擷取最大的利潤。

然而更多的人關心的是如何讓這個行業更安全、更清潔的問題。這可能需要對鑽井作業人員進行智能感應，在發生易爆炸的非法管道竊聽的國家對管道設施入侵檢測，或采用洩漏檢測和預防技術，在石油或天然氣發生洩漏之前進行預測或檢測。這些都是為環境問題做出的美好而崇高的努力。直到我們研發出真正的清潔技術之前，石油公司将會一直存在。除非你能在這些新領域中獲得一份卓越的工作，改變能源行業最好的方法就是努力解決這些問題。” 文摘菌也希望能夠少一些開采，多一些新能源，盡力保護我們已經“殘缺不堪”的家園。 再回到殼牌，事實上，它早就已經開啟了數字化轉型之路，從機器學習到計算機視覺，從深度學習到虛拟助手，自動駕駛汽車再到機器人技術，殼牌一直專注于支援AI進步的一系列技術。 

2018年殼牌宣布：大規模部署AI應用程式

2018年9月，據華爾街日報報道，殼牌正在使用新的人工智能平台來推動其預測性維護工作，并在整個公司範圍内推廣AI驅動的應用程式。殼牌技術執行副總裁兼首席技術官Yuri Sebregts表示，目标是使殼牌上的機器學習和其他工具更廣泛可用，大規模開發和部署AI應用程式。

      殼牌在微軟Azure上運作的新AI平台将幫助監視和預測關鍵基礎結構何時需要維護。

圖為：殼牌愛爾蘭Corrib油田的一次試井；來源： 荷蘭皇家殼牌公司

 殼牌将使用C3 IoT和微軟的Azure技術預測何時需要對壓縮機、閥門和其他裝置進行維護。幫助引導鑽頭穿過頁岩沉積物，并提高員工和客戶的安全性。殼牌還使用了Bonsai的人工智能工具，可以幫助計算機自動運作。 殼牌公司表示，通過AI技術進行的水準鑽探工作，其中來自鑽頭的實時資料可幫助地質學家繪制出更準确的油井路線，進而可以提高生産率并減少鑽頭的磨損。地質學家可以與AI一起花費更少的時間在複雜的資料解釋上，而可以監督更多的井并解決新問題。 該平台上建構的兩個預測性維護應用程式已投入生産。 使用分析功能預測裝置何時會發生故障，可以使殼牌在故障出現之前及時進行修複。這樣可以防止意外停機，進而提高效率并降低成本。 殼牌正在探索的其他項目包括：當客戶在泵處抽煙或做其他不安全的事情時，使用圖像識别和視訊分析來警告加油站管理人員。 殼牌希望該平台能夠幫助他們将整個企業的全部資料轉變為功能更強大的決策工具。 他們與Azure合作已經有很多年了，最近擴大了使用範圍。C3 IoT提供了應用程式開發平台和軟體，用于諸如預測性維護、欺詐檢測和供應鍊優化之類的事情。 微軟Azure資料公司副總裁Rohan Kumar說道，“當你看到像殼牌這樣的企業時，就能夠真正的了解什麼叫做從資料中洞察一切。” 在人工智能發展的如火如荼之時，殼牌及時的引進了AI技術，作為向AI靠攏的傳統企業，它還将有無限的發展空間。不僅如此，全球熟知的餐飲巨頭麥當勞，也曾在大資料處理上花費超過3億美元，去年麥當勞又有了新動作。 

2019年麥當勞引入大資料和AI：建設技術基礎設施和數字能力

2019年以來，麥當勞為改善員工和客戶體驗，開展了幾項收購，其中包括投資移動應用程式供應商Plexure，個性化和決策邏輯技術上司者Dynamic Yield，以及語音識别公司Apprente。

 2019年3月，麥當勞以3億美元收購以色列科技初創公司Dynamic Yield，該初創公司利用資料向客戶提供個性化服務。此次收購将讓這家傳統快餐連鎖店在其多個業務領域引入先進科技。它率先引入科技的領域将是：麥當勞汽車餐廳“Drive Thru”。 據Wired報道，麥當勞在邁阿密的一個地點對這項技術進行了測試，該公司的算法考慮了天氣和交通等現實因素，并推出了個性化的菜單。 麥當勞在一份聲明中表示：“在收購完成後，麥當勞将從今年（2019年）開始在其美國連鎖餐廳推廣這項技術，然後再将這項技術推廣到其他頂級國際市場。麥當勞還将努力把這項技術整合到其所有數字客戶體驗終端，如自助售貨亭和麥當勞全球移動應用程式。” 2019年9月，麥當勞宣布收購Apprente，一家專注于研究快餐點餐語音AI系統的公司。

Apprente能夠使用人工智能來幫助餐廳快速處理訂單，減少服務等候時間。麥當勞表示，這家公司可以幫助旗下的汽車餐廳“Drive Thru”的自動營運，即做到免下車點餐。該技術會用于自助點餐機和手機的App上。      

Apprente員工将成為麥當勞全球技術團隊剛成立的McD Tech Labs的創始成員。同時，麥當勞也在矽谷招聘工程師、資料科學家和其他先進技術專家，進而擴大McD Tech Labs團隊，滿足未來業務發展需求并提供支援。 麥當勞首席執行官Steve Easterbrook在一份聲明中表示，“建設我們的技術基礎設施和數字能力是我們快速增長計劃的基礎，使我們能夠滿足客戶日益增長的預期，同時更簡單、更愉快的為客戶服務。“ 如此看來，傳統企業轉型難也不難，像殼牌、麥當勞這樣的傳統企業已經在數字化領域發展的小有成就了，畢竟如今的大資料與AI技術已經較為成熟了。阿裡巴巴副總裁賈揚清曾在2019年11月的一場演講中提出：資料智能向雲端遷移是必然趨勢。他認為資料是企業新的生産力，技術體系的雲化、智能化，是解決企業數字化轉型的首要條件。 或許這些傳統企業是時候走上雲端了。 相關報道：

https://blogs.wsj.com/cio/2018/09/20/shell-announces-plans-to-deploy-ai-applications-at-scale/ https://www.wired.com/story/mcdonalds-acquires-apprente-voice-ai/