在现代工业环境中，每当精密的机器发出异响，都像是重大故障前的预警：“有点不对劲了。”
以往，设备故障往往须要人工检查，或在问题发生时才会被发现。如今，借助传感器和人工智能（AI），设备发出的每个“呼救”都能被记录分析，从而及时发现潜在故障。
Groundup.ai创办人兼首席执行官林久禾看到这项技术的潜力，把它应用到更多领域。他利用声学AI为机器装上耳朵和大脑，通过预防性维护（predictive maintenance）避免故障发生，减少停机时间，让生产更加高效顺畅。
现年36岁的林久禾曾从事加密货币挖矿。他在接受《联合早报》访问时说，这段经历让他获得关于设备维护的宝贵经验。
他回忆道，矿机分布在世界各地，为了收益最大化，24小时满负荷运行。“这导致机械过热，设备频繁故障。而每当发生故障，都须人工抢修，工作量极大。”
林久禾发现，矿机故障前有不少征兆，而声音是最准确的。凭这一灵感，他的团队开始研发相关技术，显著提升矿机效率。这一技术吸引大量客户，将矿机寄存在公司。
不过，随着2018年下半年加密货币市场崩盘，林久禾的业务一度陷入困境。不过这让他意识到，预测故障的技术本身是更宝贵的资产。
技术转型遇挑战 耐心说服“老安哥”共谱AI未来
自2020年起，Groundup.ai开始专注于将声学AI应用于工业设备的故障预测。“这一技术应用非常广泛，须要高频运作重型机器的行业能从中受益。”
在机器学习中，迁移学习（transfer learning）能将已在某个任务上训练好的模型，应用到另一个相关任务上。林久禾指出，通过这一方法，他能将AI技术运用于不同领域、不同种类的机械上。如今，他的客户遍及制造业、海事和陆路交通等行业。
然而，转型并非一帆风顺。林久禾特别提到，向那些传统行业的“老一辈”工程师推广AI技术时，遇到不少阻力。
“我们最初面对的挑战之一，就是如何让行业里的‘老安哥’接受AI。传统上，他们通过亲自‘望闻问切’来诊断设备故障，而现在我们要用人工智能替代他们的经验。”
为了突破这一瓶颈，林久禾和团队花了许多功夫与他们沟通。“我们不是告诉这些工程师，‘你们的工作会被替代’，而是更多地去倾听他们的声音，理解他们的顾虑。”
林久禾解释，许多工程师会担心，AI将让他们失业。林久禾没有回避这一点，而是耐心地告诉这些工程师，他们的宝贵经验是AI无法完全替代的，反而能训练AI，让判断更精准。
他也说，通过和AI合作，传统工程师不仅可以扩展自己的工作范围，还能将自己的经验以另一种方式延续下去。
“AI技术可以帮助他们像拥有一千只手一样，快速而精确地处理更多设备。工程师可以将更多的精力集中于更高价值的工作，而不必过于依赖传统的人工检查方式。”
从基层员工入手 打破传统行业客户偏见
不仅要说服害怕失业的工程师，也要说服传统行业的客户接受新技术。林久禾受访时回忆，他是如何令一名怀疑AI的客户对这项技术改观的。
林久禾说，这名客户来自水泥行业，是一家大型企业的董事总经理。“最初，他坚信AI完全不适用于他的行业。他认为，AI只适合金融业和电子商务这类行业。水泥业这么传统，怎么可能用得上呢？”
面对怀疑，林久禾并没有放弃，而是转变策略，决定从客户的基层员工入手，寻求突破。“知道这名老板不相信AI，我们开始从员工入手，展示AI如何让他们的工作变得更安全、更高效。”
他说，在传统的维修工作中，员工经常要亲自接触机器，进行手动检查，而这通常很危险。“通过AI，我们能够在不接触机器的情况下，实时监控设备的健康状况，提前预警，避免很多高风险的操作。”
通过这一策略，基层员工对AI的接纳度逐渐提高。这名水泥公司董事总经理也开始意识到，AI不仅能提高生产效率，还能大大降低企业的运营成本。
“最终，我们帮助公司减少大量的第三方人工维修费用。以前，公司每年须要支付15万元给外部工程师，现在，通过我们的AI解决方案，他们的成本减至十分之一。”
拓展中东印尼市场 迎接全球化机遇
Groundup.ai的技术也吸引投资者目光。公司在2023年成功募集180万元，用于产品发展和国际扩展。林久禾说，这帮助公司开拓中东、印度尼西亚等海外市场，成为许多国际企业和工业巨头的合作伙伴。公司的传感器，已被安装到卡塔尔的火车站和多哈哈马德国际机场。
林久禾注意到，近年来许多中东国家积极推动工业化发展，这带来大量设备运营和维护方面的需求。
公司近期也预计锁定更多投资。林久禾表明这有助业务进一步“走出去”。他说：“未来三年，我们希望将我们的技术推广到欧洲、澳大利亚等地，并全面开拓这些市场。”
三之三
