最近评审了一些企业的AI项目，深深感到：在当今各行各业的应用落地中，人机环境系统智能更为常见，而非纯粹的人工智能。这是因为人机环境系统智能充分融合了人、机器和环境三者要素，强调协同作业与整体优化，能够依据不同行业特点灵活调整，更好地适应复杂多变的实际场景需求。在医疗领域，医生借助智能诊断设备辅助诊断，同时结合患者个体情况综合判断；在交通领域，智能驾驶辅助系统协助驾驶员应对复杂路况，保障行车安全。这种智能模式有效弥补了人工智能在数据依赖、解释性不足和环境适应性差等方面的不足，更契合各行业对高效、安全、精准的综合需求。

一、人机环境系统智能的内涵和优势

1. 内涵

人机环境系统智能是一种综合考虑人、机器（包括各种设备、软件等）以及环境（物理环境、社会环境、信息环境等）三者相互关系的智能形式。它强调的是系统整体的协同性和适应性。例如，在一个现代化的智能工厂中，人机环境系统智能体现为工人（人）通过智能操作终端（机器）在特定的厂房环境（环境）下进行生产活动。这里的机器不仅包括传统的生产设备，如车床、机器人等，还包括各种传感器、监控系统等用于感知环境和操作状态的设备。

2. 优势

（1）协同性

人机环境系统智能能够更好地协调人和机器之间的关系。以汽车驾驶辅助系统为例，它不是完全取代人类驾驶员（人），而是通过机器（如摄像头、雷达等传感器和控制算法）来辅助驾驶员对车辆的控制。这种协同使得驾驶员在复杂的交通环境（环境）下能够更安全、高效地驾驶。机器可以实时感知车辆周围的环境信息，如其他车辆的距离、道路标志等，然后将这些信息反馈给驾驶员，同时也可以在必要时自动采取一些措施，如自动刹车，以避免危险。

（2）适应性

它能够适应复杂的环境变化。在工业生产的不同阶段，环境因素（如温度、湿度、原材料供应等）可能会发生变化。人机环境系统智能可以通过机器对环境的感知和对人的反馈，灵活调整生产流程。例如，在食品加工车间，当环境湿度发生变化可能影响产品质量时，智能系统可以自动调整设备的参数，同时提醒工作人员（人）进行相应的检查和干预。

（3）安全性

在许多工业场景中，安全性至关重要。人机环境系统智能可以利用机器的高精度感知和快速反应能力来保障安全。在化工生产中，机器可以实时监测化学反应过程中的温度、压力等关键参数，一旦出现异常情况，能够及时发出警报并采取措施，如切断反应釜的进料，同时通知工作人员（人）撤离危险区域，确保人员和设备的安全。

二、人工智能在工业应用落地的现状和局限性

1. 现状

人工智能在工业领域确实有广泛的应用，如机器视觉用于产品质量检测。机器视觉系统通过高精度的摄像头和图像识别算法，能够快速、准确地检测出产品表面的瑕疵。在电子元件制造过程中，它可以检测芯片的引脚是否弯曲、焊点是否饱满等。还有智能预测性维护，利用机器学习算法分析设备运行数据，预测设备可能出现的故障时间，提前安排维护保养。

2. 局限性

（1）数据依赖性

人工智能算法通常需要大量的数据来训练模型。在工业环境中，数据的获取和标注可能面临诸多困难。例如，在一些小众的工业零部件制造领域，很难收集到足够多的有缺陷产品样本用于训练机器视觉模型。而且，工业数据的质量和完整性也会影响人工智能模型的性能。

（2）解释性不足

对于一些复杂的工业决策，人工智能模型（如深度学习模型）往往被视为“黑箱”。在工业生产中，管理者和操作人员需要了解决策的依据。例如，在一个生产调度系统中，如果人工智能模型建议改变生产顺序，但不能清楚地解释为什么做出这样的决策，就很难让工作人员信服并执行。

（3）对环境变化的适应性较弱

人工智能模型在训练完成后，如果工业环境发生变化（如新的生产工艺引入、原材料性质改变等），模型可能需要重新训练。这在快速变化的工业环境中是不经济的。例如，当一种新的合金材料用于汽车零部件制造时，原来用于检测这种零部件质量的人工智能模型可能无法准确地识别新的缺陷类型。所以，在当前工业应用落地的场景中，人机环境系统智能凭借其协同性、适应性和安全性等优势，在很多情况下比单纯的人工智能更适合工业生产及各行各业的复杂需求。

三、AI+人+环境

实际上，当前各行各业应用真正落地的大都是人机环境系统智能，即AI+人+环境，而不是AI，这是由于：

1、从应用场景的复杂性来看

在许多实际场景中，人、机、环境三者是紧密相连、相互影响的。例如在自动驾驶领域，车辆（机器）需要感知周围复杂的交通环境，同时还要考虑车内乘客（人）的需求和安全。车辆的自动驾驶系统要根据道路状况、交通信号等环境信息做出决策，同时还要考虑乘客的舒适度，如避免过于急刹车或急转弯等。如果只单纯依赖AI，不考虑人和环境因素，就很难达到理想的使用效果。环境因素千变万化，包括自然环境和社会环境等，在工业生产中，机器设备的运行不仅要考虑生产任务和工艺要求，还要考虑车间的温度、湿度、通风等自然环境条件，以及生产计划安排、人员调度等社会环境因素。AI系统需要与这些环境因素相适应，才能保证生产过程的顺利进行。

2、从人的不可替代性来看

在一些复杂和关键的决策场景中，人类的主观判断和决策仍然至关重要。例如在医疗领域，虽然AI可以辅助医生进行疾病诊断，但最终的治疗方案往往还需要医生根据患者的具体情况、身体状况、心理状态等综合因素来制定。医生的经验、直觉和对患者的人文关怀是AI所无法完全替代的。

人类具有独特的创造力和创新能力，这是推动行业发展和进步的关键因素。在艺术创作、科学研究等领域，AI可以提供一些灵感和辅助，但真正的创新和突破往往需要人类的智慧和创造力。例如，艺术家在创作一幅画作时，可能会受到AI生成的图像的启发，但最终的作品还是融入了艺术家自己的情感、思想和独特的艺术风格。

3、从技术发展的阶段性来看

尽管AI技术取得了巨大的进步，但目前仍然存在一些局限性。如AI模型的可解释性较差，在一些需要明确解释和逻辑推理的场景中，难以满足实际应用的需求。此外，AI系统的鲁棒性也有待提高，在面对复杂多变的环境和数据时，可能会出现错误或失效的情况。因此，在实际应用中，需要结合人类的智慧和经验来弥补AI的不足。从技术发展的角度来看，人机协作是未来的发展趋势。人和机器各有优势，通过人机协作可以充分发挥双方的优势，实现更好的应用效果。例如，在智能客服领域，AI可以快速处理大量的常见问题，而人类客服人员则可以处理一些复杂和特殊的问题，同时还可以对AI的回答进行审核和补充，提高服务质量。

当然，这并不意味着AI本身不重要。AI是人机环境系统智能中的核心组成部分，它为人类提供了强大的计算能力、数据分析能力和模式识别能力等。AI技术的不断发展和进步，也在不断地推动人机环境系统智能的发展和应用。