安迈：人工智能在沥青生产中的应用，可行吗？

未来的沥青搅拌站能否自主运行？随着人工智能（AI）、机器学习和其他算法工具的应用日益广泛，沥青行业开始思考如何将这些工具用到生产中。

虽然目前的共识是不应该完全消除沥青生产中的人为因素，但是在不久的将来，根据搅拌站的内部数据集训练出代为决策的AI助手，并非天方夜谭。

有业界人士预测，随着技术和数据处理能力的不断提高，使用搅拌站自身数据集的AI助手可能会在两年内出现。这在很大程度上取决于为沥青行业特定操作流程量身定制的人工智能算法的进步。

但是，将AI技术和工具应用于沥青生产仍有一些障碍和难题需要克服，主要包括：需要大量的高质量数据集，对技术基础设施的重大投资，以及将这些学习成果融入搅拌站的操作体验中。

这三个因素是许多人工智能相关工具的潜在绊脚石，而第一个障碍可能是最容易克服的。虽然AI对数据的需求是无穷无尽的，但是我们知道数据越多越好。目前，行业正在收集比以往任何时候都更多的高保真数据。例如，美国国家沥青路面协会（NAPA）认证的EPD（Environmental Product Declaration）是一种标准化文件，它通常包含原材料、生产过程、能源使用、废弃物管理和排放等方面的数据，旨在帮助各方了解产品的环保性能，以便做出更可持续的选择。

而技术基础设施投资却是行业无法直接控制的，它们依赖于财政投入及政策支持。不过，公共部门并不是唯一的资金来源。在2024年的人工智能领域，美国以约2490亿美元的私募投资基金排名全球第一。

最难的一步似乎是如何将事情细化到用户层面，并提供一个既实用又有盈利能力的产品。

如果上述障碍都被克服，并且在不久之后沥青生产商真的能用上AI工具，那么哪些方面可以获得最大收益或优化？

AI模型最擅长处理数据、分析和预测。因此，从AI工具应用于沥青生产中受益最大的方面包括配比设计优化和预测性维护。人工智能可以通过分析数据，更稳定地生产出高质量的沥青；而在设备发生故障之前进行预测，则可以最大限度地减少停机时间。

人工智能在沥青生产中的应用无疑是未来的重要趋势。通过AI技术，可以大大提高生产效率和质量控制，减少资源浪费，优化成本。然而，技术的进步需要与行业的实际需求和操作流程相结合。虽然AI可以处理大量数据和进行预测分析，但是某些环节仍然需要人的介入。例如在铺设沥青时，会高度依赖施工现场的人工判断和调整。

总之，人工智能在沥青生产中的应用前景广阔，也充满挑战。我们需要在技术、数据和实际操作之间找到平衡点，充分发挥AI的优势，同时保留必要的人工干预，才能实现最佳的效果。