检测设备：人工智能机械检测应用开发竞赛

想象一下，未来你可以用智能手机检查即将购买的滑移装载机是否有严重的发动机损坏，或者在客户将租用的小型挖掘机归还到仓库时生成完整的检查报告。

这正是越来越多工程车辆检查应用程序背后的愿景，这些应用程序目前正在世界各地开发，其理念是传统的车辆检查流程已经到了需要创新的阶段。

OEM厂商、初创公司和其他科技公司希望通过结合大型语言模型（LLM）和其他生成式人工智能，能够找到一种快速、简便、廉价且可靠的方法，利用手机为任何设备生成检查报告，并最终发现损坏。

目前车辆检测应用程序还处于起步阶段，但它们展现了未来的愿景：人们无需花钱请机械师检查机器是否即将报废，只需几分钟即可通过手机了解情况。

然而，就目前而言，实际情况仍然远比这有限。即使是最先进的手机应用程序，也仅仅为机器操作员提供电子检查清单，用于执行预防性维护检查和日常巡检。

马克·特纳是越来越多试图寻找更完善解决方案的企业家之一。

Turner 早年职业生涯的大部分时间都在中东为 F&M Mafco 公司销售和代理大型履带式起重机和建筑设备，他一直努力寻找一种简单的方法来系统地整理客户在购买大量设备时所需的纸质检验报告。

“那时候，每次检查起重机平均要花45分钟左右，”特纳说。“但真正的疲劳是在之后才出现的。一天工作结束后，我回到办公室或酒店，还得坐下来完成报告，调整照片尺寸，并正确归档。”

由于这段经历，现任在线设备拍卖网站 Krank 的首席执行官兼创始人 Turner 在过去几年中投入了大量时间，帮助开发一款旨在帮助设备检查员加快和简化此过程的应用程序。

Inspeq是做什么的？

在巴基斯坦卡拉奇一支由32名软件开发人员组成的团队的协助下，特纳开发了Inspeq应用程序，该程序目前已在苹果应用商店和谷歌应用商店上架。这款应用程序结合了人工智能自动转录服务和生成式人工智能，使检查员能够绕车行走，并通过语音提出一系列问题，然后人工智能可以将这些语音描述转录成文本，并将其整理成20种标准检查模板之一，供车队采购人员使用。

该应用程序采用与银行用于帮助电话呼叫者接通正确服务的自动语音系统类似的技术，提供提示，检查员可以按他们喜欢的任何顺序完成检查，然后将其重新排序为标准表格。

“为了快速出具一份状况报告，我只需拿出手机，边走边说，”特纳说道。“我走到一台机器前，说，‘好的，比如我现在在一台小松PC210前面。这是一台2022年的型号，我现在在萨福克郡的西斯托，因为今天阴天，光线不太好。’”

“然后我就绕着机器走一圈，说油漆看起来不错，”他补充道。“我看到这里有个尾灯坏了。咱们进驾驶室看看仪表读数。它已经运行了7000小时。与此同时，手机会给我一些提示，这些提示来自报告模板，然后人工智能会提取所有相关信息，并开始帮我填写报告。”

特纳表示，这项技术正在迅速发展，这意味着几个月内它应该能够做更多的事情。

“所以，我们计划在宝马展上推出第二版，”他说。“目前，这款应用还没有解决一个主要痛点，那就是拍摄机器的照片和视频。你仍然需要先完成报告，然后再回去拍摄照片和视频。”

“第二版将允许您发出语音指令，指示应用程序拍摄照片或视频并添加时间戳，这样它就会出现在报告的描述旁边。这将会彻底改变游戏规则。”

但特纳表示，即使是目前这个可以在标准报告中添加图片的版本，距离他设想的未来也还有很长的路要走。他说，这款应用程序的最终目标是能够识别并量化机器的损坏程度——这不仅能帮助潜在买家发现问题，更重要的是，租赁公司还可以利用这项功能完成机器的归还登记。

“所以，识别损伤显然是我们下一步要做的事情，”特纳说道。“但这要等到V3版本才能实现。V1版本中，人工智能已经能够理解一定程度的车辆状况。所以，如果你说车漆状况良好，它会根据我提供的信息给出合理的评分。然后，一旦我们在V2版本中引入图像和视频功能，并且开始收到相关报告，人工智能就会开始进一步自我训练。说实话，V3版本大概还需要六个月的时间才能推出。这是下一个发展阶段。”

人工智能检测能为租赁公司带来哪些好处？

此外，该公司表示，他们推出这款新应用的目标客户主要是租赁公司，因为他们相信新技术很快就能了解并比较机器在出租前和归还后的状况。因此，特纳表示，该公司正在与一家大型租赁客户合作开发这款应用。

“你可以想象一下，一台机器出租出去。你做一份检查报告，客户签字确认。机器归还后，你再做一份报告，然后人工智能会生成一份差异报告。我们会与客户协商，确定机器关键部件的正常磨损范围，并据此对人工智能进行编程。之后，人工智能还可以生成维修报价。所以，我们正在为租赁模式构建一个完整的闭环。”

但是，这项技术真的能够发现目前只有熟练的技术人员才能看到的机器上那些隐藏的或复杂的技术问题吗？

特纳表示，与许多人工智能应用一样，Inspeq 的设计目的并非取代训练有素、经验丰富的机械师的技能和知识，而是让他们腾出精力专注于技术要求更高的工作。

“你仍然需要人为干预，尤其是在更昂贵的设备上，”特纳说。“像Cat D9这样的设备，价值30万美元，你仍然需要请一位专家检验员来检查它。”

“我们目前的转录模型准确率大概在 85% 左右，但仍然需要人工校对缺失的部分，因为它并非万能灵药，无法识别所有错误。不过，对于像地板打磨机这样的小型设备，应用程序肯定会实现自动化。”

Inspeq 团队并不是唯一一个致力于开发人工智能机器检测应用程序的团队。

Record360 等应用程序专注于对比租赁车队的前后图像。Snappii 或 Workmule 等应用程序则旨在加快工厂设备的使用前安全检查。一些大型原始设备制造商 (OEM) 也已提供移动应用程序，帮助用户检查机器是否正常运行，例如卡特彼勒的 Cat®Inspect 应用程序。

去年，总部位于英国的技术公司…