来源：分析测试百科网

　　波士顿有一家公司叫作AvitasSystems，它是通用电气的子公司。现在AvitasSystems已经用无人机、机器人检查基础设施，比如管线、电线、交通运输系统。AvitasSystems使用的是机器学习技术，来自Nvidia，机器学习可以引导无人机、机器人检查设施，分析收集的数据，寻找异常现象。

　　这件事告诉我们：将低价无人机、机器人系统与机器学习技结合，就可以让低技术工作自动完成。有许多人担心，在制造行业和办公场所，许多工作将会被自动化技术替代，不过有一个领域最先受到AI的冲击，那就是定期安全检查工作。

　　有一些工业场地早就使用无人机了，例如，Kespry、Flyability和CyPhy等公司提供空中系统，用来监控矿场、风力涡轮机，还可以对建筑保险索赔进行评估。在相似技术的支持下，机器人可以在办公室、商场自动巡航，寻找异常行为。

　　Avitas用无人机、有轮机器人、自动水下工具收集图片，检查炼油厂、燃气管道、冷却塔及其它设施。它用到NvidiaDGX-1系统，DGX-1是一台强大的计算机，植入先进的机器学习技术，可以引导工具前往同一个地点，分析图像数据，查找可能存在的异常现象。

　　Nvidia系统用到了深度学习技术，所谓深度学习，就是对模拟神经网络进行训练，让它识别数据模式，事实证明，用这种技术识别图像效果相当好。例如，深度学习可以训练神经网络，让它自动查找电线线路上存在的问题。在某些场合下，深度学习识别图像的精准度比人类还要高。

　　Avitas创始人亚历克斯·泰佩尔（AlexTepper）说，公司客户花了许多钱请人检查设备。一般来说，员工要前往偏远地区查看设备。如果使用无人机和机器人，就可以自动收集同一个地方的图片，多次收集，它可以侦测容易被人忽视的漏洞。按照Avitas的估计，采用这种方法检查炼油厂设备每年可以节省1000万美元。

　　有了先进的AI技术，机器人前往目的地也会容易很多。例如，深度学习技术公司Neurala推出一个无人机工具包，我们可以用它训练工具，让工具识别特定对象，或者跟着对象前进，避开障碍物。