加州的公用事業公司正利用高解析度的空拍和電腦視覺來幫助和加速資產檢查流程。
文／Thor Olavsrud 譯／陳薇真
在2018年，太平洋天然氣和電力公司(PG＆E)所擁有的一條故障電線造成一場野火席捲整個北加州布特郡(Butte County)，造成85人死亡，近19,000棟建築物被摧毀。2020年6月，PG＆E執行長兼總裁 Bill Johnson 代表該公司，對84項非自願誤殺罪和一項非法縱火的重罪指控，在該郡高等法院認罪。
在大火過後，為北加州520萬家庭提供服務的PG＆E著手開發利用電腦視覺協助識別高火災風險區的AI科技套件。該解決方案被稱為「夏洛克套件」(Sherlock Suite)，幫助PG＆E對其現場設備進行自動化檢查。
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Sherlock Suite 產品經理 Kunal Datta 說：「Sherlock Suite 讓檢查員可以在高解析度圖片上標記潛在的設備問題，進一步訓練電腦視覺模型以自動檢測潛在的問題，並加入metadata以便在整個企業內能夠搜尋這些圖片。」
PG＆E因 Sherlock Suite 贏得「CIO 100 Award」的資訊科技卓越獎項。
自動化檢查
火災發生後，PG＆E使用空拍科技擷取了50,000多個電塔的200萬張圖片，並僱用了來自全國各地的150名檢查員來審查圖片。過去檢查的方式是透過共享硬碟上的文件夾、紙本手冊、傳統地圖系統和Excel表格進行追蹤。
Datta說：「野火安全檢查計劃是PG＆E第一次使用這種規模的空拍影像進行遠端檢查。」
過去的人力檢查過程從拍照到檢查需要很長的時間，而檢查本身就很耗時。PG＆E在2019年1月組成了Sherlock團隊。該團隊採訪了整個檢查計劃的檢查員、主管、主題相關的專家、領導人和其他各種人員，來找出簡化和自動化流程的機會。
Datta說：「在整個過程中，從飛行到檢查完成的追蹤工作都需要手動輸入資料。降低野火的風險是PG＆E的優先任務，因此，減少檢查的前置時間以及檢查時間，並提高整個檢查過程的可審核性是我們需要改進的重要方向。」
Datta表示，在整個研發過程中，他的團隊（包含資料科學家、開發人員、資料工程師、產品管理和設計）與利益相關者保持聯繫，以從他們的角度了解問題。
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Datta說：「我們理念的關鍵部分是與商業夥伴緊密合作。我們不是為了商業夥伴而製造東西，而是與他們一起創造。這種參與度有助於讓我們提出小幅度、可測試的增量(increment)，接著我們可以得到回饋。對於我們來說，能夠打造出正確產品的關鍵是確保我們與用戶之間有著緊密的回饋循環。」
迭代以及管理期望
該團隊於2019年3月向少部分檢查員部署了beta版本。2019年5月，雖然Sherlock仍在持續增加功能，檢查員團隊全面開始使用該程式。
Datta說：「我們持續在創造，沒有真正的『完成』狀態。我們每週發布數次更新，進行一些細微的更改，並不斷獲得回饋。我們使用Scrum，因此該團隊每兩週會與所有利益相關者進行一次Sprint審核，向他們介紹最後一次Sprint的更動，以及我們接下來會做的工作，並確保有足夠的時間進行回饋和討論。」
Sherlock Web應用程式使檢查人員可以查看照片並標記發現的問題。這些標記用作訓練電腦視覺模型的標籤，然後透過Sherlock提供預測給檢查人員。檢查人員對預測表示贊同或反對，從而進一步精修模型。該套件會自動標記法規審查所要求的標準項目。
Datta借鑒了汽車工程師協會(SAE)專門討論汽車自動駕駛水平的術語，他解釋說PG＆E當前正在從0級自動化（無自動化的手動流程）過渡到1級自動化（自動化協助）。他指出，降低期望值是一項嚴峻的挑戰。【譯註：自動化程度依高低分為0~5級，共6級】
Datta表示：「當我們說我們正在使用人工智慧時，人們會感到興奮。這絕對是一件好事，但這也意味過度期待。當我們想到AI時，有些人會直接想到5級自動化，並問我們何時才能到達那個程度。」
他指出，在每次演講中，他都有幾張名為「機器學習101」的投影片，以確保每個人都了解AI是數學，而不是魔術。
Sherlock Suite已經大大減少了檢查時間，以及檢查的前置時間，Datta表示，隨著團隊持續部署新功能，這兩個指標都在不斷改善。電氣營運部門也利用該套件搜索圖片。Datta說，由於Sherlock帶來的功能，公司的其他部門開始看到新的機會，也對該模型愈來愈有興趣。
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