现在一提起“大数据”、“人工智能”，很多朋友就会首先联想到“算法”、H100等大型商用级“AI计算GPU”（图一）等等。总觉得这些技术很高深，离普通老百姓很遥远，其实并非如此，它的原理很简单，应用场景非常广，离我们普通老百姓也非常近。

“人工智能”的第一步是要从多个维度提取某项事物的特征码，比如要检测某种半成品（或者成品）是否合格，可以提取产品在加工、制造过程中各个环节中合格品的体积、质量等参数。

这些参数的有机集合就相当于是“数据模型”，而收集、整理这个“数据模型”的过程就可以简单地理解成是“机器学习”、“机器训练”，请参考图二。

一般来说，绝大多数合格品的各项参数都会在一个正常的上下误差范围内浮动，如果检测到某一个半成品的某项参数与数据模型相比，差距比较大，那么这个半成品可能多半有问题。

它是残次品的可能性就很大，就可以依此做出决策，将这个半成品挑出来再重新审核，避免残次品流入下一个生产环节，甚至出厂，这些检测、挑选的工作全部由机器完成，可以大幅节省质检的工作难度和强度。

由此可以看出，最终判断结果的准确度取决于数据模型的精确度，而数据模型的精确度则取决于采集合格产品数据的总量，这个总量（相当于机器学习、训练的量）越大，数据模型就会越精确，以此为基础作出的最终判断的结果就越准确。

尽管现实中人工智能领域要面临、解决的问题要远比判断产品是否合格这个例子更复杂，可能高出几个数量级，但是万变不离其宗，其原理都是一样的，不要小看这个原理，它的应用场景是非常广泛。

例如，要检测一个长度为几百米以上的桥梁的健康度就是一个棘手的问题。如果一个桥梁的健康度检测度及时准确，养护到位，不仅可以适当延长桥梁的服役年限，还可以在桥梁出现重大安全隐患之前得到预警，避免造成生命和财产损失，意义非常重大。

目前要检测桥梁的健康度需要派人工定期巡检，或者每隔一段距离安装传感器用以检测桥梁振动，获取桥梁的“振动模态频率”来进行模态分析。

“振动模态频率”这个概念有点不太好理解，当物体受到外来施加的力、加速度或位移时，会呈现多个固有频率的振动，其类型可能包含弯曲、扭曲、拉伸和压缩，或是这几种类型的组合。

因此，只要对所收集到的特征频率进行模态分析，就可以对某种材料进行故障预报和诊断，目前模态分析技术已经被广泛应用于多个领域，包括用来检测桥梁的健康度。

现在上述两种用来检测桥梁方案都不完美，前者精度不够，某些隐性的问题通过肉眼是看不出来的，而后者这种方案的综合成本比较高。

最理想的检测桥梁健康度的方法要同时满足三个要求：一、不能影响正常交通。二、方便实施，作业难度低。三、整体检测成本要低。

近期，美国的某科研团队开发了一种可同时满足这三项要求的检测方法，可以直接通过使用智能手机来侦测桥梁的振动模态频率，不需要购买任何额外的或特殊的传感器就能大规模收集相关数据。

他们的具体的实验做法是这样的：

一、将两部苹果手机固定在车上，然后开车穿过旧金山的金门大桥，总共来回大约100次。

二、收集在金门大桥上完成超过70次行程的优步司机收集的相关数据。另外，作为对比参考，研究人员还收集搭载安卓手机的汽车，250次通过意大利一座混凝土桥上的行驶数据。

通过手机传感器检测桥梁模态频率数据这种方式在理论上是可行的，其是否实用最关键的问题在于检测的精度够不够，最终的实测结果是：

他们通过这种方法所测算出来的桥梁的振动模态频率的误差，不超过通过使用传统高精度静态传感器所测量出来的数值的3%，精度并不低，说明这种做法可行。很明显，这种思路还有着巨大的改善空间，其检测精度还可以进一步提高。

这项研究成果的意义非常重大，如果能通过进一步的更严格、更广泛的验证，那么意味着相关部门可以使用非常低成本的方式来检测桥梁的健康度。来源: 宗熙先生