程序员的脑回路到底有多新奇?

发布于 2021-09-03 14:37

程序员绝对是这个星球，脑回路最新奇的存在之一。

你可能永远都猜不准他们的心思

不信你跟他们这么说：

“去市场买一个西瓜，如果看到西红柿，就买两个”

他们绝对能给你买回来两个西瓜，因为……

他们看到了西红柿！！！

一程序员大哥由于工作太忙

经常忽略女友的消息

为了拯救自己的感情……

他干脆直接动用自己的写码能力

没时间陪女友聊天？不存在的

代码做个自动回复女友信息的聊天机器人

全天24小时自动回复女友消息！

再也不用担心女友生气

就这么简单！

至于这位程序员哪里领的女朋友？

咳咳，这件事太南了，咱们先不聊。

在正常的世界里，凡是钱能解决的问题都不是问题；

在程序员的世界里，凡是代码能解决的问题都不是问题。

今天我们要认识的这几位程序员，个个身价过亿

但无一例外，脑路新奇，又直又刚！

【1】

不想当翻译的程序员，不是好工程师

这位95后小哥哥，人送外号“天方夜谭”。

脑路新奇的他，和很多男程序员一样，喜欢戴着耳机写代码。不一样的是，他听的不是歌，而是工业设备运转的噪音。在他看来，这种常人难以忍受的“轰鸣”时刻都在反应着机器的“健康状态”和运行情况。

如何利用自己键盘下的代码，通过噪声识别方式切入预测性维护领域，实现生产环节监控、设备故障预判、产品质量检测与分析，解决生产企业在设备监管、人力资本提高等方面的耗时耗能问题，成为驱使这位小哥哥深根AI算法的重要力量。

在百度飞桨助力硕橙科技的“机器听诊大师”解决方案中，这位95后小哥哥收集了大量声音信息并且重新定义，让AI拥有了“听声辩位”“听声诊断”的能力。它们不仅可以代替老工人的耳朵，深入到恶劣的工厂环境中，对各种机械运行的状态进行识别检测统计，而且能够通过不同的噪声来评估设备的“健康状态”。

在飞桨的助力下，“机器听诊大师”的应用可显著降低机器故障率，在减少70%的故障停机的同时还可使维护成本降低25%！

【2】

不跑一线的工程师，不是好大学教授

如果说男程序员们又直又刚，那下面这位女工程师绝对可甜可盐。

说起工业铸造，我国不仅历史悠久，而且产量稳居世界第一，但无论是质量还是能耗，都跟发达国家差距巨大。特别是钢铁熔炼的预配料阶段，由于缺乏标准模块，只能凭借老师傅们的工作经验，根本无法保证成本最低化和质量最优化。

常年跑在一线的智慧熔炼践行者、女工程师刘晶和她的团队，两个月的时间跑了100多家工厂，请教了100多位老师傅，利用百度飞桨把老师傅们30年的配料经验做成了3秒就能给出结果的合金配比模型。在百度飞桨（PaddlePaddle）的助力下，研发了一套钢铁熔炼生产智能解决方案。

在预配料准备过程中，熔炼预配模块会根据材料库存、原材料价格、金属成分快速计算出最佳预配方案，保证成本最低化和质量最优化。在配料过程中，熔炼精配模块会利用百度飞桨提供的AI模型，联动光谱检测结果，精确计算不同工业要求下的最优调整方案，精准控制合金材料添加量，有效提高熔炼成品质量及稳定性。

目前，精诺智能熔炼系统已为上百家企业省下了千万级以上的耗材成本。

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【3】

不甘心的电力工程师，决定安排智能巡检机器人

“不是在巡检，就是在巡检的路上。”作为一名电力工程师，南方电网科学研究院的杨英仪博士心有不甘。一直以来，电力巡检都靠人工。哪里有变电站，哪里有输电线路，电力巡检人员就要到哪里去，无论是山区平原，无论是酷暑严寒。

因为变电站是电网的核心枢纽，输电线路是电网的主要骨架，任何一个环节出问题，都会影响电力的正常供应。广东南方电网大概有四百个巡检中心，一次典型的变电站巡视工作涉及的巡视点多达1000多个，这通常需要两位工作人员花费6-7个工时去完成，不仅耗费人力，更耗费时间。

希望从人工巡检工作中解脱出来的南方电网做了很多尝试，但是由于缺乏人工智能技术的支撑，导致采集到的大量数据被淹没。直到与百度飞桨合作，通过AI算法赋能智能终端，使得机器的特征提取能力大大提高，改善了原有技术水平的限制。

以前巡检需要每三天一次，现在有了人工智能巡检机器人，只需每月一次。比较恶劣的表观图片、日常监控，红外测温类，人工智能技术已经完全可以替代人工。目前，南方电网已在飞桨的助力下，实现了对19座城市变电站7*24小时的无人巡检守护。

【4】

不想当90后的女程序员，不是好农民

别说90后的女生矫情，只会撒娇、自拍、萌萌哒，我们的女程序员不答应。

进村、下地、关心粮食生产，写码、玩遥感、精准农业框架，这位90后女孩郭文茜，24k纯硬角色！当很多同龄人还在泰国、新加坡、印度尼西亚旅行狂欢的时候，她和中科赛诺的技术团队已经在着手改变农民们“靠天吃饭”的命运了。

做好“地脸识别”是解决和提高农业生产的基础。面对卫星遥感影像数据画幅巨大、肉眼分辨率低、对识别人员专业要求能力高等问题，曾参加过国家级重大科研项目的中科赛诺展示了自己的实力。

通过中科赛诺的遥感技术和百度飞桨（PaddlePaddle）的深度学习技术，他们创造了自动农耕地块提取系统，应用飞桨 Deeplab V3实现地块面积提取准确率达80%以上。基于飞桨的核心技术，中科赛诺搭建的智慧农业产业链建设，实现了三大功能：一是对遥感影像耕地信息智能提取，实现了农业遥感数据实时监测分析；二是对农业气象大数据精准分析，实现了未来三天气象数据预测精度达95%，未来7天数据预测达到80%，同时对雷暴等极端天气的雷达图实时呈现；三是对作物病虫害分析，识别精度达到95%以上。