电气设备预防性试验与绝缘诊断

概述

电气设备的使用寿命主要取决于设备内部绝缘材料的性能,对于高压电气设备,绝缘性能的衡量指标有电气性能、机械性能、热稳定性与化学稳定性等。绝缘材料的电气性能主要是指在电场作用下的导电性能、介电性能和绝缘强度,经常用电导率、相对介电常数、介质损耗角正切以及击穿强度4个参数来描述。在电气设备的长期运行过程中,需要用各种技术手段进行电气性能的定期监测,并结合局部放电测量、老化试验等其他项目,对电气设备的绝缘性能作客观的综合评价。 继续阅读电气设备预防性试验与绝缘诊断

DEH系统技术问答

基础知识

1.什么是DEH?为什么要采用DEH控制?

所谓DEH就是汽轮机数字式电液控制系统,由计算机控制部分和EH液压执行机构组成。采用DEH控制可以提高高、中压调门的控制精度,为实现CCS协调控制及提高整个机组的控制水平提供了基本保障,更有利于汽轮机的运行。

2.DEH系统有哪些主要功能?

汽轮机转数控制;自动同期控制;负荷控制;参与一次调頻;机、炉协调控制;快速减负荷;主汽压控制;单阀、多阀控制;阀门试验;轮机程控启动;OPC控制;甩负荷及失磁工况控制;双机容错;与DCS系统实现数据共享;手动控制。

3.DEH系统仿真器有何作用?

DEH仿真器可以在实际机组不启动的情况下,用仿真器与控制机相连,形成闭环系统,可以对系统进行闭环,静态和动态调试,包括整定系统参数,检查各控制功能,进行模拟操作培训操作人员等。

4.EH系统为什么采用高压抗燃油做为工质?

随着汽轮机机组容量的不断增大,蒸汽参数不断提高,控制系统为了提高动态响应而采用高压控制油,在这种情况下,电厂为防止火灾而不能采用传统的透平油作为控制系统的介质。所以EH系统设计的液压油为磷酸酯型高压抗燃油。

5.DEH系统由哪几部分组成?

1)01柜—基本控制计算机柜,完成对汽轮机的基本控制功能,即转速控制、负荷控制及超速保护功能;

2)02柜—基本控制端子柜,在控制实际汽轮机时,信号连到实际设备,进行仿真操作时,信号连到仿真器;

3)手动操作盘,当一对DPU均故障时或操作员站故障时,对DEH进行手动操作;

4)EH油液压部分。

6.DEH系统技术性能指标都有哪些?

1)控制范围0—3600r/min,精度±1r/min;

2)负荷控制范围0—115%,负荷控制精度0.5%;

3)转速不等率3—6%可调;

4)抽汽压力控制精度1%;

5)系统迟缓率,调速系统<0.06%;

6)甩满负荷下转速超调量小于额定转速的7%,维持3000r/min;

7)平均无故障工作时间MTBF>25000小时;

8)系统可用率不小于99.9%;

9)DEH控制装置运行环境0—40℃,相对湿度10—95%(不结露);

10)电源负荷率50%,双电源。柜内供电装置1:1冗余,交流双路供电;

11)系统应能承受距离设备1.2米,频率高达470MHz,输出功率5瓦的电磁和射频干扰;

12)机柜内每种类型I/0模件都应有10%的备用量,每个机柜都应有10%的模件插槽备用量,DPU处理器负荷率<30%,存储器负荷率<40%;

13)DPU按1:1冗余配置,当主DPU故障时,应能自动无扰切换至备用DPU。

7.OPC、AST都代表什么意思?

OPC代表机组超速保护系统;

AST代表自动停机危急遮断控制系统。

8.TV、GV、RV、IV各代表什么?

TV代表高压主汽门控制回路; GV代表高压调门控制回路;

RV代表中压主汽门控制回路;IV代表中压调门控制回路。

9.HP、DP、DV都代表什么意思?

HP代表EH系统压力油管路;DP代表EH系统有压回油管路;

DV代表EH系统无压回油管路。

10.什么是TPC控制?

TPC控制即主蒸汽压力控制,是指运行人员能投切软件TPC控制主蒸汽压力大于某一给定值。可分为“操作员TPC”、“固定TPC”、遥控TPC”三种。

 

设备

11.EH油系统由几部分组成?

EH油系统包括供油系统、执行机构和危急遮断系统,供油系统的功能是提供高压抗燃油,并由它来驱动伺服执行机构;执行机构响应从DEH送来的电指令信号,以调节汽轮机各蒸汽阀开度;危急遮断系统由汽轮机的遮断参数控制,当这些参数超过其运行限制值时该系统就关闭全部汽轮机进汽门或只关闭调速汽门。

12.EH油系统有几个蓄能器?作用分别是什么?

EH油系统中共有5个蓄能器,一个在油箱旁边,吸收EH油泵出口压力的高频脉动分量,维持系统油压平稳;其余4个分两组,分别位于左右两侧高压调门旁边,当系统瞬间用油量很大时,参与向系统供油,保证系统油压稳定。

13.蓄能器中气囊的氮气压力是如何规定的?

正常运行中蓄能器中气囊的氮气压力应保持在8.8—9.2MPa,压力小于8.0MPa时应进行充氮气。

14.AST电磁阀有何作用?

正常运行中,AST电磁阀被通电励磁关闭,从而封闭了AST母管上的泄油通路,使所有执行机构活塞下腔的油压能够建立起来;当电磁阀失电打开,则AST母管泄油,导致所有汽门关闭而使汽轮机停机。

15.隔膜阀的作用及其工作原理是什么?

隔膜阀联接着润滑油的低压安全油系统与EH油的高压安全油系统,其作用是润滑油系统的低压安全油压力降低到1.4Mpa时,可以通过EH油系统遮断汽轮机。

当汽轮机正常工作时,润滑系统的透平油通入阀内活塞上的油室中,克服弹簧力,使阀在关闭位置,堵住EH危急遮断油母管的泄油通道,使EH系统投入工作。当危急遮断器动作或手动打闸时均能使透平油压力降低或消失,从而使压缩弹簧打开把EH危急遮断油泄掉,关闭所有进汽门。

16.位移传感器(LVDT)有几个?作用是什么?

为了提高控制系统的可靠性,每个执行机构中安装两只位移传感器,共16只。作用是利用差动变压器原理,将油动机活塞的位移转换为LVDT中铁芯与线圈间相对位移的电信号输出,作为伺服放大器的负反馈信号。

17.再生装置有什么作用?由几个滤器组成?

再生装置是用来存储吸附剂和使抗燃油得到再生(使油保持中性、去除水份等)的装置。该装置主要由硅藻土滤器和精密滤器(波纹纤维滤器)等组成。

18.油动机快速关闭时,能否将阀芯及阀座损坏?为什么?

在油动机快速关闭时,不会将阀芯及阀座损坏。因为在油动机活塞的尾部采用了液压缓冲装置,可以将动能累积的主要部分在冲击发生前、动作的最后瞬间转变为流体的能量,从而保证了阀芯及阀座的冲击应力在允许范围内。

19.卸荷阀有什么作用?

当EH油系统危急遮断油被泄掉时,卸荷阀活塞上油压消失,油动机活塞下腔的EH压力油克服卸荷阀的弹簧力,通过卸荷阀迅速排到压力回油管,使该卸荷阀对应的执行机构迅速关闭。

20.负荷降预测功能的作用是什么?

在机组带负荷30%以上时,一旦发生甩负荷现象,在发生甩负荷的瞬间,机组转速还没上升到保护动作转速之前,DEH通过油开关和调节级压力判断提前关闭高、中压调门,起到超速保护的作用。并在延时3—4秒后,再自动将高、中压调节阀重新开启,维持汽机在同步转速下空转,保证汽机能迅速重新并网。

21.什么是RB(Runback)功能?

RB功能就是在发电机失磁时,DEH系统将自动按每秒钟1MW的数率减少机组的负荷。

22.机组的各项跳机保护作用在什么设备上?

机组的保护如振动、串轴、低油压、低真空、110%超速等保护均作用于AST电磁阀上;另外103%超速保护作用于OPC电磁阀上。

23.简述伺服控制回路的工作原理。

DEH输出信号首先经函数变换(凸轮特性)到VCC卡,转换为阀位指令,经功率放大器输出去控制伺服阀、油动机。油动机位移经LVDT变送器转换为电压信号反馈到综合放大器与阀位指令相比较,当其二者相等时,油动机稳定在某一位置上。

24.超速保护试验装置是由哪几部分组成的?

超速保护试验装置由超速保护钥匙和“103%”、“110%”、危急遮断三只按钮组成。

25.OPC电磁阀什么作用?

OPC电磁阀是超速保护控制电磁阀,当机组转速达103%额定转速时,该电磁阀被通电打开,使OPC母管泄油。相应执行机构上的卸荷阀就快速开启,使调节汽阀迅速关闭。

26.DEH系统中共有多少只电磁阀?哪些是通电关闭的?哪些是通电开启的?

DEH系统中共有十三只电磁阀,其中包括:挂闸电磁阀(1只)、OPC电磁阀(2只)、AST电磁阀(4只)、EH油试验块电磁阀(2只)、主汽门活动试验电磁阀(4只)。AST电磁阀、挂闸电磁阀是通电关闭的。其它电磁阀是通电开启的。

27.EH系统供油装置有什么功能?

供油装置的主要功能是提供控制部分所需要的液压油及压力,同时保持液压油的正常理化特性。

28.EH供油装置主要有哪些部件组成?

EH系统供油装置主要由以下几部分组成:油箱、油泵、控制块、滤油器、磁性过滤器、溢流阀、蓄能器、冷油器、EH端子箱和一些对油压、油温、油位的报警、指示和控制的标准设备以及一套自循环滤油系统和自循环冷却系统所组成。

29.磁性过滤器有什么作用?

在油箱内回油管出口下面,装有一个200目的不锈钢网兜,网兜内有一个永久磁钢组成的磁性过滤器,其主要作用是吸取EH油中的金属垃圾。同时整套滤器可拿出来清洗及维护。

30.EH油箱上都设有哪些部件?

油箱上设有液位开关、磁性滤油器、空气滤清器、控制块组件等液压元件。另外,油箱底部外侧安装有一个加热器,在油箱油温低于20℃时给加热器通电,加热EH油。

31.冷油器冷却水是什么水?从哪里来?到哪里去?

冷油器冷却水是除盐水。从随扩减温水手动门后来,经过冷油器后进入甲疏水扩容器水侧,排入凝汽器。

32.为什么在OPC与AST油管路之间设有单向阀?

二个单向阀安装在自动停机危急遮断(AST)油路和超速保护控制(OPC)之间,当OPC电磁阀通电打开,单向阀维持AST油压,使主汽门保持全开。当转速降到额定转速,OPC电磁阀失电关闭,调节阀重新打开,从而由调节汽阀来控制转速,使机组维持额定转速,当AST电磁阀动作AST油路油压下跌,OPC油路通过两个单向阀,油压也下跌,将关闭所有的进汽阀而停机。

33.危急遮断系统有什么作用?

为了防止汽轮机在运行中因部分设备工作失常可能导致的汽轮机发生重大损伤事故,在机组上装有危急遮断系统。在异常情况下,使汽轮机危急停机,以保护汽轮机安全,危急遮断系统监视汽轮机某些参数,当这些参数超过其运行限制值时,该系统就关闭全部汽轮机进汽阀门。

34.危急遮断系统由哪几部分组成?

危急遮断系统的主要执行元件由一个带有四只自动停机电磁阀(20/AST)和二只超速保护控制阀(20/OPC)的危急遮断控制块、隔膜阀和压力开等组成。

35.为什么说自动停机电磁阀具有多重保护性和可靠性?

在正常运行时,它们是被通电关闭的,从而封住了自动停机危急遮断母管上的抗燃油通道,使所有蒸汽执行机构活塞下腔的油压能建立起来。当电磁阀失电打开,则总管泄油,导致所有汽阀关闭而使汽轮机停机。电磁阀(20/AST)是组成串并联布置,这样就有多重保护性。每个通道至少有一只电磁阀打开,才会导致停机。同时也提高了可靠性,四只AST电磁阀任意一只损坏或拒绝动作均不会引起停机。

36.危急遮断控制块主要功能是什么?

危急遮断控制块的主要功能是为自动停机危急遮断(AST)与超速控制(OPC)母管之间提供接口。控制块上面装有六只电磁阀(四只AST电磁阀,二只OPC电磁阀),内部有二只单向阀,控制块内加工了必要的通道,以连接各元件。

37.执行机构逆止阀有何作用?

有两个逆止阀装在液压块中,一只是通向危急遮断油总管,该逆止阀的作用是阻止危急遮断油母管上的油倒回到油动机。另一只逆止阀是通向回油母管,该阀的作用是阻止回油管里的油倒流到油动机。当关闭油动机的隔离阀,便可以在线检修该油动机的伺服阀、卸荷阀、换滤网等,而不影响其它汽阀正常工作。

38.执行机构隔离阀有什么作用?

高压油经过此阀供到伺服阀去操作油动机,关闭隔离阀便切断高压油路,使得在汽轮机运行条件下可以停用此路汽阀,以便更换滤网、检修、调整伺服阀、卸荷阀和油动机等。

39.执行机构主要部件有哪些?

隔离阀、滤网、伺服阀、电磁换向阀、逆止阀、位移传感器。

40.EH系统各滤网的精度是多少?

主油泵吸入滤网为μm;主油泵出口滤网为μm;滤油泵入口滤网为μm;滤油泵出口滤网为1μm;有压回油滤网为3μm;高、中压调门滤网为10μm 。

41.油管路有什么作用?

油管路系统主要由一套油管路和四个高压蓄能器组成。油管路作用是连接供油系统、危急遮断系统与执行机构,并使之构成回路。

42.自循环冷却系统有什么作用?

供油系统除正常的系统回油冷却外,还增设了一个独立的自循环冷却系统,以确保在非正常工况下工作时,油箱油温能控制在正常的工作温度范围之内。冷却泵可以由温度开关23/CW 控制,也可以人工控制启动或停止。

43.压力式温度开关(23/EHR)有什么作用?

一个压力式温度开关(23/HER)整定值在20℃。当联锁状态时,油箱油温低于20℃时,此温度开关可提供控制加热器通电信号,对油箱加热同时应该切断主油泵电机电源。当油箱油温超过20℃时,停止加热并接通主油泵电机电源。

44.弹簧加载截止阀有几个 ?在何处?有何作用?

弹簧加载截止阀有两个,一个是在系统回油管路上,一个在滤油泵旁路,油系统回油管路上的弹簧加载截止阀的作用是当回油滤网堵塞且超过一定压力时,其动作,保证系统安全。滤油泵旁的弹簧加载截止阀的作用是当当滤油泵出口滤网堵塞时动作,防止油管路损坏。

 

运行

45.DEH有几种运行方式?

1)操作员自动操作(自动),这是主要的运行方式;

2)遥控自动操作,在自动方式下投入,由遥控指令进行负荷控制;

3)手动操作。

46.DEH硬操盘有什么用?

DEH硬操盘上主要有阀位增减按钮和阀位指示等,它通过硬件的方式直接操作阀门控制卡(VCC卡),其阀位指示也由硬件卡给出,因而,只要VCC卡及直流电源正常,在DPU等计算机故障或停电,无法实现自动控制时,仍能通过硬操盘对汽轮机进行手动控制。

47.功率回路、调压回路的投切顺序是什么?

功率回路、调压回路都要投切时,应按下列顺序进行:投入时先投调压回路,再投功率回路;切除时先切功率回路,再切调压回路。

48.什么是单阀控制?其特点是什么?

单阀控制就是所有高压调门的开启方式和开度都一样,一同进入同步控制的调节控制方式。其特点是:节流调节,全周进汽。

49.什么是多阀控制?其特点是什么?

多阀控制是调速汽门按预先设定的顺序,依次开启的调节控制方式。其特点是:喷嘴调节,部分进汽。

50.何时选择单阀或多阀控制?

在机组运行初期,为使汽轮机各部件加热均匀,减少热应力,应采用单阀控制;当机组带部分负荷运行,为改善机组效率,提高经济性,应选择多阀控制。

51.单阀、多阀切换时应注意什么?

在单、多阀切换正在进行的过程中,不能再进行相反的切换,要等到切换结束后再进行,另外,不要随意进行单、多阀切换,因为这会导致汽轮机各部件经受不必要的热应力变化。

52.如何做EH备用油泵联动试验?

EH备用油泵的联锁应在投入位置,在微机内打开低油压联动电磁阀(20/MPT),试验油路的压力会下降,降至11.2±0.2Mpa时,压力开关63/MP动作,使EH备用泵联动。正常后,关闭20/MPT电磁阀,停止一台EH油泵。也可以在就地供油装置端子箱内,缓慢开启低油压联动手动阀,进行试验。

53.回油管上的弹簧加载逆止阀开启说明什么问题?

压力回油管上的弹簧加载逆止阀开启说明压力回油滤网堵塞或回油压力过高,压力回油经过汤簧加载逆止阀直接回到油箱,保证设备的安全。

54.操作DEH硬操盘上“高、中压调门增减”按钮时,调门的增减速率是怎样的?

在刚按下“高、中压调门增减”按钮时,阀门的增减速率为20%/min,连续按10秒后,阀门的增减速率为40%/min,连续按20秒后,阀门的增减速率为80%/min。

55.VCC故障如何处理?

当该VCC卡控制的阀门处于全关位置,且DEH输出指令为0时,可将机组控制切至手动,注意控制监视各参数及负荷稳定;当该VCC卡控制的阀门不处于全关状态或DEH输出指令不为0时,须联系热工用强制指令使阀门开度逐渐到0后,再更换VCC卡,在此过程中投入功率回路,使关小阀门过程中,负荷维持稳定。指令到0,阀门全关后,将机组控制切至手动,注意控制、监视各数及负荷稳定。

56.那些部件出现故障必须停机停泵处理?

下列部件故障后必须停机停泵处理,不能在线更换。逆止阀(安全油逆止阀和回油逆止阀)、截止阀、OPC电磁阀、膜阀、空气引导阀。

57.哪些情况下DEH系统必须由自动切至手动?

1)阀门控制卡(VCC卡)故障,在线更换VCC卡;

2)一只LVDT故障,在线更换故障的LVDT时;

3)DPU(主控站)故障;

4)操作员站故障时,机组可暂时切至手动控制;

5)在线更换BC站控制板时。

58.故障情况下如何快速加减负荷,加减速率是多少?

DEH系统在操作站内设有“快速增减负荷”键,在需要快速增减负荷时,运行人员点击“快速增减负荷”键,弹出操作块,按增、减键,就可加、减负荷至需要值。加负荷速率为30MW/min,减荷速率为400MW/min。

59.高、中压调门的开、关是怎样的关系?

高、中压调门是按1:3的比例进行开、关的,即高压调门开1%,中压调门将开3%。硬操盘上“高、中压调门联锁解除”灯亮时,高、中压调门的联锁关系将被解除。

60.再生装置的运行时间是如何规定的?

在机组投入运行的第一个月,再生装置每周应连续运行八小时,一个月后,应根据EH油的化验结果,决定是否需要投入运行。

61.EH系统启动前应进行哪些检查?

1)所有检修、调试工作全部结束,EH系统处于冷备用状态。

2)检查系统无泄漏,油箱油位在450—530mm之间。

3)检查热工仪表、信号、保护正确投入。

4)检查EH系统各阀门位置正确。

5)各泵测绝缘合格送电,电加热器送电。

6)EH油温大于20℃。

专访滴滴产品高级副总裁俞军:做一个非标准化的产品真是太特别了

滴滴产品高级副总裁俞军:“我有时下班打个顺风车,周围几大公司的产品经理都会来接我。因为我用的是真名。”

 

“我有时下班打个顺风车,周围几大公司(滴滴、百度、新浪、网易)的产品经理都会来接我。因为我用的是真名。”

说这话的人是俞军,中国互联网最早的产品经理之一,前百度产品副总裁,人称“贴吧之父”。一年多前,他加入了滴滴,担任顾问。现在,他是滴滴的产品高级副总裁。

作为中国互联网许多产品经理的偶像,俞军的“产品方法论”一直为后辈推崇,他的理念和思考影响了一代又一代产品经理。而他对产品经理这个职业的理解和招聘要求,同样有其独特的价值所在。

这两年,随着移动互联网的发展日臻成熟,产品形态越来越少突破性的创新。在互联网公司里,市场、品牌和运营的地位越来越重要。但对一家真正成功甚至伟大的互联网公司来说,产品仍然是最重要的。

PingWest品玩(微信号:wepingwest)为此专访了俞军,跟他聊了聊着一年在滴滴做了些什么,以及他对产品和产品经理,又有了哪些新的思考。

在这次专访中,俞军介绍了滴滴的产品经理系统。这个系统与百度、阿里等其它大公司的相似却也不同。他还谈到了如何在具体的招聘与晋升中融入他的人才观:“一般的产品经理要在一个领域扎根,天赋优秀的则应该多在不同领域积累不同经验。”

关于滴滴的产品,俞军说“站点拼车是今年上半年最重要的事”,根据用户需求,他这一年的工作主要就是不断提高产品效率,而之前外界盛传的滴滴要做的社交方向,目前还只是在排期当中。

俞军过去不太看闲书,但现在他的办公室里摆了一堆《经济学原理》、《经济发展理论》和《统计心理学》等经济学专业书籍,这是俞军的变化,也是滴滴的工作要求的。俞军认为:滴滴的产品设计与业务模式既不是完全的“自由市场”和第三方平台;也不是一刀切的“计划经济”与企业定价。为此,他要多补一点经济学的常识。

滴滴出行产品高级副总裁俞军

以下是专访的 Q&A 部分:

Q:此前你曾把产品经理按天赋分为 ABC 三类,那么不同的产品经理该如何培养?

A:C 类产品经理肯定还是有机会改变自己的。站在他个人的角度,可以去找低迭代、周期长的产品慢慢积累。有的行业可能是三五年迭代一次,像汽车行业,慢慢积累下去,总会比没积累的人更有优势。这些行业可能就是按部就班,尽力去做,你的价值总会产生的,所以从个人来说总是有机会的。

但是从整体行业来说,C 类产品经理的提升还是会较慢。从公司的角度,A 类的产品经理难找,B 类的并不难找,但发展快速的产品一般很少用 C 类。

我刚来滴滴的时候,ABC 产品经理的比例是 1 : 7 : 2,现在大概是 2 : 7 : 1。

过去一年招聘入职的产品经理可能有一百多个,但是离开了的也有四五十个,中间实现一定的流动,有十几个我还是挺满意的。但好的产品经理还是很难找,这也是我花那么多心思,平均一个月也只能招到一个多一点的原因。

我其实不太干涉产品经理的业务,而是让他们自己互相学,感兴趣的,能发挥效果最好。因为我们内部有活水制度,如果不愿意做了,或者更喜欢别的,可以内部互相转。

我的观点是,如果产品经理天赋弱一点呢,你就在某个领域扎根,不断积累。

但优秀的产品经理不应该这样,他应该经常换换领域,然后在不同领域积累不同经验,不管是不同业务还是一个业务上的不同岗位,无所谓的。他只要进来,不管去哪个业务我都高兴。只要是优秀的,他在这做一阵,你建议他换一个业务,有可能自己也会成长,而且这个业务经过一个更优秀的人过滤一遍,肯定也会有创造和提升。

Q:产品经理的同理心是天赋吗?可以培养吗?

A:同理心跟跑步画画写作一样,是一个天赋,毫无疑问。但因为同理心在产品上的用途不是像跑步写作一样去争第一,不是要得世界冠军或诺贝尔文学奖,他只要达到某个程度,工作中就够用了。所以对大多数人来说,只要努力就行了,还轮不到拼天赋的程度。

努力主要从三个字上提高:愿、阅、历。

历,就是亲自经历。某一种产品用户感到痛苦,如果你自己亲自用过,这个经历是最扎实的。所以不管你做哪个产品,能自己用就用一下。当然有些产品可能很难自己去用,但这是最有效的,要多用。

阅,就是看别人用。不管是文字语音图片视频等,他们是怎么表达某个产品的满意或不满意,观察他怎么用,反正都是这些信息。你也可以从交流、用户反馈,从其他各种渠道,不管是自媒体或者媒体,都可以。

愿,你真的愿意去了解别人,站在他人的角度。有些人很冷酷,他可能很聪明,事情都明白,但他可能不愿意站在别人的角度去思考,他想我跟你根本就不是一个同类,不是一个级别。愿意站在别人的角度去考虑,这个事情特别天生。

基本价值观和理念,最核心的,还是以用户为中心,围绕用户去做产品。

Q:怎样判断一个人有没有产品经理的天赋?

A:在知乎上有一次看到一个回答,回答地挺好的,具体想不起来了,就把他招进来了。我以前就强调以文取人,看他回答这个问题的逻辑,反正不能出错,你得足够严谨。

我举一个很特别的例子。因为滴滴所有核心骨干成员,都得每个月去开车。我有一次跟另外一个同事两个人出去开车,同事每见到一个乘客都要问他一个问题,站点拼车等待有没有不满意。其中有一个人,他说了一句话,我就觉得这个人适合做产品经理。

后来我想了一下自己当时为什么有这种反应,其实也就是两方面,一个是逻辑特别严谨;还有一个,明显他回答那个问题时,他想过了你为什么问这个问题,你想要的是什么,然后他在回答之前也思考,不光是自己怎么回答这个问题,他会站在更上帝的视角,会思考其他人怎么想,会放在一个大环境中把这个想法概括出来,更跳出问题。所以只要一句话,就能看到他的思维方式不一样。

有这种思维方式,那做产品经理,反正基础领域知识都可以学嘛,熟练度可以锻炼。所以我在知乎上看问题也是两块,一个他的逻辑严谨,无懈可击,肯定他自己很多自我批判性思考过;然后说话内容,能感觉到他有没有站在别人的角度思考,那种同理心。

都有的话,那肯定是好苗子了,叫过来聊一下,确实不错,然后就让他挑业务,他本身是产品经理,但是才刚毕业。

有的时候我说这个人潜质高或不高,还要看分母的。同样能表达同理心和逻辑到一个程度,但如果五年才做到这个程度,跟只要一年就做到这个程度,那明显天赋不一样。所以有的人只是大三实习生,能回答成这样我觉得已经很厉害了,可能另外一个人回答地比他还好,但已经做了五年,就知道年轻的人更厉害。分母不一样,同等分子下,肯定挑小分母的。

Q:滴滴怎么建设产品经理体系?

A:大概是三个方向。

1) 内部的培训和成长。

大一点的公司内部往往都有从低阶中阶到高阶的各种培训,鼓励他们自己去总结写作方法论,跟外部交流,内部的各种案例复盘,这些例行常规的制度,逐渐建立起来。

2)我们的职级体系,比较有意思。

我们现在新人职级是 D5,但是一般一年以后没被淘汰的话就是 D6。这个什么意思呢?就是新人第一年反正不用比职级吧,然后第二年也不用比。基本上要到第三、第四年,你就要挑战一下看看能不能到 D7。所以前三年你就完全不用把心思花在,我是什么职级,我要为职级做什么,选什么项目或者学什么,不用想这些。

我觉得这样的体系能把大量时间省下来。有些公司的经验教训是,太多人把太多心思花在如何升职上。那我们这么设计就是说,你前三四年都不用想升职这个事。就算三四年以后你想这个,你也不用按照职级标准一行一行地看,我要准备什么,做什么项目,要发展什么能力,下次才能升职。

那个没用的,虽然滴滴一行一行的规则也有,跟有些公司相似,但我们这边的评审机制本质上是一个大众评审团。比如说你要申请 D7,那就凑六七个 D8 过来评审,你讲完以后他们也会有细项写下来。

但是最后最关键的是让评审团来评审:我觉得他是 D7 还是 D6,然后在 D7 的多少百分位。比如,我听了他的评审,我觉得他是 D7 的 20 分位,意思就是他在 D7 里比百分之二十的人厉害,如果在 80 分位就是比 D7 的百分之八十的人厉害,还有的可能认为他只有 D6,但是在 D6 里是比较好的,90 分位,60 分位。

然后把大家的评审结果综合起来一看,他是 D 几的多少分位。基本上我们产品委员会不怎么干涉大众评审团的结果,其实这个评级相当于大家的一个公投。

而且因为我们这个团队还不太大,整个公司一共三百个 PM,所以互相的工作多少还有一点了解和交集,这样你真的不用费什么心思在评审升职,还是得平时工作做好,大家自然多半都能感受到。

所以我觉得我们这个职级体系,是帮大家省时间。大家只要做好工作就行,不用想太多。所谓的跟百度阿里对标也不是完全对标,只是钱能对标,只是一开始大致按这个来的,但是后来因为也一年多了,根据各自情况也有一些变化。

3)产品理念,产品基因。

我希望帮助滴滴有三方面的价值。一是用户价值理念。其实滴滴的价值观里面第一条就是创造用户价值,它不能保证你成功,但是所有成功的大公司,这是一个基本的点,没有这一点就算成功了也做不长。所以我觉得一个是用户价值理念不断强化。这不是我给滴滴带来的,但是我希望这一点不断加强。

第二可能特别一点,倡导产品经理的 ownership 的理念。你是这个产品的主人,你要把它当作自己的。从全局的角度看,什么时候该做妥协,什么时候该做权衡。而不是说我只代表用户,只代表我这个业务,或者只代表我目前这个层级,这都是不对的。你就是这个业务的主人,你怎样考虑站在长期发展和各方面的均衡。这个理念可能就不是每个公司都在推行的。

第三是崇尚人才的理念。我会不断地跟那些核心骨干的 PM 说,你未来两三年主成就是取决于你手下的、你招进来的人的水平,是他们的成长速度,而不是取决于你自己多能干。强调到现在,大家应该都能感觉到变化,会特别在意能否招一个 A 类人才,总想着什么时候该多招一个A类人才。就是一种重视人才的理念。

除了领导者、核心的骨干 PM,其他有些 PM 可能会想,厉害的人来会不会跟我竞争。那我一般会去说,我们每个人的产能,不光是取决于你自己的能力,更大范围是受限于你周围人的能力。如果你周围人的能力强,你的个人产能就会增加,如果其他人都是 A 类,哪怕你自己是 B 类,你的个人产能也会很强。包括研发、运营,你这个公司其他人的能力高低,也会影响你。

实际上,A 类人才的比例逐渐提高的时候,你会发现产品文化、产品氛围会很明显地提升。如果你这个团队里只有一个 A 类,那氛围可能会受其他人影响;但是变成三个A类的时候,你会发现不一样。如果四个五个,其他人喜欢产品的热情都会激发出来。

我并不是只想招 A 类,我觉得 B 类的进来,只要对产品有热情,我也都是很喜欢的。你会发现他的产品成果,和那些 A 类潜力但是产品热情低的,比起来是 B+的人,可能更好。有热情和没热情,这一点很重要。其实无所谓 A 还是 B,只要有产品热情,产品热情是可以通过文化来激发的,激发了以后大家都会成长更快。基本上 D7 以上的 PM 我都会面试,只要几句话就能知道,他是一个职业经理人,把这个当成一份普通工作还是真的喜欢产品。

Q:怎么去定滴滴的产品大方向?

A:一切从用户价值出发。用户不满意的是哪些点,然后用户想要的又是哪些点。

这方面有很多渠道,反馈非常多。我们自己用的,包括产品经理工程师,其他高级负责人,外部合作伙伴,微信朋友圈,能收集到非常多。只要你筛选、铺开来,永远有一大堆的需求词,然后判断,一个是痛点在哪里,一个是想要的点在哪里。然后去分析每一个点的占比,它能影响多少人,这些人受影响的程度如何,排影响程度,排完就看那些比较高的。还要看技术资源投入,这是比较容易解决的。哪些是长期的项目,大概这样排一排,列出来。

当然这是常规步骤,但对于一个产品经理来说,永远要在想,最关键的、收益最大、能够引起质变的点在哪里。因为一个科技公司不可能靠常规的优化维持增长,必须要想真正能引起质变的是什么,是哪一个痛点或者引入哪一个新要素。

反馈也得做,因为你也会在反馈里激发灵感,也许某一个细节是关键点,你不做那么多事就发现不了。当然也有可能你做了很多事也没有关键点,那正常的优化还得去做。但永远要留一部分视线一直在找,真正能引起质变和下一个能引起质变的主要增长点是什么。

滴滴这边目前来看主要是拼车,但它是一个长线质变,不是说我今天上了明天就很明显的变化。我知道它一定会质变,但可能需要半年一年慢慢优化,市场渗透率和接受度也需要时间。

Q:滴滴有收集到乘客社交的需求反馈吗?

A:乘客社交当然也有,用户群这么大,总归会有人提出来。

目前在顺风车方面,确实有相当一部分比例是有社交需求的。比如司机挑乘客。有些司机反正就是上下班,顺手带了,补贴点油钱,就不怎么挑;有些司机,比如像中关村和西二旗一带,他就想挑科技公司的员工,交流交流。

比如我自己,我下班有时会使用顺风车,周围公司的产品经理都会马上来接我,因为我用的是真名。这也是一种社交。

顺风车的社交便利性肯定跟快车什么的不一样,有一些,但也不能做的太重。因为还得兼顾其他的用户需求。所以社交有做,但不是特别大的重点。快车这边社交需求就比较少了,可能当年滴滴刚出现的时候有些人开着车去故意社交。现在有时我也能碰到一些老大爷觉得闲着没事出来聊聊天,但那是小众。

社交方向还有一个,我们做拼车,后面就考虑做定向的企业内拼车。现在拼车是任何人都互相组合的。虽然效率最高,但有些人就不太愿意跟别人拼车。但比如说,我们在同一个公司,不管是腾讯、PingWest 还是滴滴,上下班往往还比较一致。尤其这些大公司,大家往往住在回龙观,如果我们是一个公司的,大家就愿意拼车,那这个社交概率肯定就上来了。这个现在还没排上,但是往这个方向做了,肯定会出现社交的。

自然而然,乘客和司机有一个互选,顺风车就是两个司乘互选,只有互相 match 的时候才能社交。互相不 match 只有一方想社交,每个男生都想要个美女,那哪有那么多美女供应?美女还不愿意呢。

所以社交大概是这样,会有一些,但不是主流,对产品的大的推动也有一些。

Q:接下来一段时间,滴滴的产品重点在哪里?

A:其实还是一个供需平衡的问题。

因为我们这个商业模式很特别,别的大公司都没有遇到过这样的问题。

它是一个注定供给小于需求的业务。你说做一个搜索引擎,做一个 feed (动态信息流)新闻,哪怕是做社交做游戏,做个电商平台,你从来不担心没有供给的,可能极少数时令商品水果什么会缺供给,其他的都是只要越来越多人来用就好。社交也好游戏也好,内容更是越多越好,商品也是越多越好,他们公司的重点就是找需求找需求找需求,供给组织一下就行了,不是难点。

但在我们这个打车的模式,用户的需求是无限的,人民群众提高生活水平的需求。大家都想打车,只要收入增长上来,那更多的需求就会被释放,所以需求越来越大。但需求的增长速度肯定高于车辆供给和道路供给的速度。所以时间长了,终局一定是供给跟不上需求的。这是一方面,大的趋势。

然后具体的,有一个时间空间的问题。早高峰一定是供给不足的,因为突然想打车的人多了很多;一下雨,天一热天一冷,需求又会涨,可能涨百分之 30、50。但供给,司机不会突然多出来的,最多也就是多个三个五个,努力调度一下也就出来了。但是需求可能一下子多 30、50。

这是时间,然后还有地点。同一时间,这边空的空死,那边忙的忙死。市中心三环内,人多吧?但司机没钱,他是不能住在市中心的,都住在五环外或者更远的地方。早上司机还没进来的时候,市中心一大堆想要叫车的,肯定是需求远大于供给。司机也不愿意过来,我开二三十公里进来就接你一个客,供给总是小于需求。

有些城市有些阶段,供给需求会平衡一点,但这是阶段性的,长期而言滴滴的模式跟其他模式就是不一样,它是很特别的。

那我们就要花很多很多精力去解决这个问题。因为你供给小于需求,这么多人,不同的社会环境,他们又不会理解。每天可能有很多人是叫不到车的,那这些人肯定得骂你。虽然也有一部分人是能理解这个模式的,但总归有人不理解不满意。

这个压力很大,我们特别谨小慎微。要解决这个平衡,供给要努力去提升,然后包括供给的效率,派单的效率,还有增加拼车也是一种效率,反正各种能提高效率的做法。

但是效率是一点点提升的,而需求这边那么多人要打车,到底满足哪些需求呢?比如说常客,就是经常打的,会员制;还是说大家就是排队;还是通过一定的动态调价,价格杠杆;再或者通过一些组合,有一部分人就是可以有优待,比如老弱病残。

滴滴这边的压力很大。动态调价是不是要有所控制?已经有所控制了的话还要找其他方式,去实现需求和供给的,一个是匹配,另外一个其实是挑选需求。总归每天有很多人打不到车,那让哪些人打不到车呢?怎么合理地先满足部分人的需求,怎么实现既公平合理、又经济效率?

这个东西我觉得能做很多年,而且业务越成熟,越要有足够多的精力花在这里。数据,伦理,经济学研究,我们找了很多经济学家,心理学家,去研究去探索。所以我们这个业务的复杂性很有意思,海外很多华人教授,他们都很感兴趣,一听这个业务模式都愿意参与。因为这个对他们挑战太大了,从来没有过这么有意思的东西。

具体的话,目前拼车是比较明显的一个方向。因为它有多方面的确定性,然后是定价的探索。再比如排队,目前中关村、国贸等地在试点,原来晚上下班人多的时候,打不着车还在一直等,有不确定性。但是现在就可以排队,告诉你前面有多少人,你排在第几位,过不了太久就会全国推行。但是全排队也不行,有的人可能有急事,你得给他一个出口,用什么方式去识别,这个也够探索了。

Q:乘客最关心的还是价格,滴滴怎么做动态调价?

A:我们的业务模式是非标商品,这也是商业模式的一个特点。你真正提供给乘客的服务,只有一小部分是能感受到标准的。比如 App 的体验,售后的客服,派单时的效率。

但是很多时间,中间在车上,包括司机接驾,电话沟通,行驶过程的安稳程度和服务态度,体验是通过这些决定的。每个司机又不一样,同一个司机他做每一个订单的时候心情好不好也不一样。这里面特别容易起冲突,每一单都不一样,总会有概率产生冲突,你怎么去判别公平。

公平性的理解又涉及到无数立场,所以为什么我们要请经济学家、心理学家去参与业务,因为这个很有意思很复杂。规则的公平性总归要逐渐提高,才能让业务稳定。一些争议机器和人工都判断不清楚的,目前是平台来承担这部分的费用,比如空驶补偿费。

关于动态加价,我们已经建立了封顶机制,但通过价格杠杆可以来识别有些乘客是真的着急。有乘客投诉说,他真正着急的时候怎么样都打不到车,他说你别给我这么多选择,我就一个选择,只要能打到车,我加一百块也愿意。

那怎样满足乘客最需要的那个需求。这个能做很多年,要各方面的支持,不管技术产品的,还是经济学的心理学的,还是大数据的。

我们接待过一个大经济学家,他一来就问滴滴的模式究竟是平台还是企业。平台就像有的电商,是不定价的,反正无数卖家买家在充分竞争中去议定一个价格,但企业就是自己定价。

算来算去,我们这个模式很特别。自己定价效率高,但一旦自己定价,肯定两边都得罪。乘客永远希望价格越低越好,不管你定什么价,他都认为你定高了,是奸商;司机就永远希望价格越高越好,不管你定什么价,你肯定低了,偏袒乘客。所以这里面的权衡很重要。

也许未来会是组合模式,一部分可以是双方自由定价,但主流可能还是得中间给出一个建议价。

这不是一个可以充分自由竞争的平台,不是那种无数司机无数乘客有充分的时间互相选的,它是一个短时间、小地域的临时市场。你发一个单,附近三公里内有一百个人和三十辆车,而且几分钟内需要撮合交易。过了这几分钟,车就开走了,乘客就放弃或者换其他交通方式。所以必须在几分钟内撮合交易,每拖延一分钟,司机的收益都在损失,乘客也在损失。

它不像大部分商品,早买一天晚买一天,其实没有太大差别,商品永远在,买的人不见得那么着急。但打车这东西大家都是希望几分钟内撮合交易的。

提供一个平台给双方充分议价也可以。顺风车其实就是这样,选择时双方都可以看到对方。现在是选择人,以后还可以选择价,每一方自由报价,但这个效率就会很低。有一部分对互联网特别熟练的人会觉得特别好,能选最低价格或者同样价格最好的车,这个比例很低。

对百分之九十几的用户来说,快点打到车是第一诉求。你只能通过综合运算,推荐出这个时间这个地点,差不多的价格,考虑到一点供需关系,推荐给他。

我们也在探索,符合某些条件场景的前提下,确实就是可以给大家自由市场的。还有些场景,给一个建议价,允许适当调整。但一定得是乘客发起,因为乘客是付钱方,司机发起的话又会带来问题。

这些都还没达成结论,只是说这个方向,然后我们持续在探索。大多数情况下还是只能给一个价格,提高效率。早期业务都是抢单模式,订单出去司机抢。后来发现这个效率太低了,还是派单效率高,虽然派单肯定也有一小部分伤害,但大部分情况下效率是高的,对司机乘客都是有利的。

Q:致力于提高效率的滴滴,能像其他一些互联网产品一样与用户建立情感联系吗?

A:肯定是能的,因为我理解的用户价值就是钱、时间、身体和情感。尤其情感是更复杂,潜在空间更大。以前我们在这一块是真不擅长,其实优步做得挺好的。

现在基础还在加强建设中,你要做情感联系,但你不能脱离用户,是不是真的把用户当一回事。不管是从产品效率,还是从客服,或者产品的功能和理念上,先把这个价值观做扎实了,再去做情感联系就顺理成章。如果你产品的基础存在问题,那你找个品牌大师来也没用的。

目前情感联系这方面我们确实比较弱,这个问题我回答不好,也不是我擅长的,但如果以后公司里同事有好的想法,我觉得我是能看明白的。我能做的就是,在产品功能方面,能让用户感到更满意,更个性化。

比如说评价,除了从一星到五星,不同产品有不同的评价方式。有一些正在做试验,更人性化、更活泼的也在试,不光为了有效率地获得数据。另外我们也在考虑,比如一个乘客说我对这个司机不喜欢,他可以选择以后打车就屏蔽。

由于职业特色,一些司机因为住的近经常在一个范围内开车,其实重复接到一个乘客的概率也不小,那乘客如果不喜欢就可以屏蔽掉。有些司机对好多乘客的行为也不满意,那理论上司机也可以屏蔽乘客。这个我们都会去探索,最后拿数据或者市场意见说话。

如果你给了双方这种不满意就可以屏蔽的权利,我觉得肯定也是一种收益。

还可以做更多个性化,你喜欢司机打电话还是不打电话,真的有这两种人的,还有打车喜欢开空调还是不开空调。有的乘客不喜欢跟司机说话,有的不要车里有音乐,这些都已经扔在需求池里了。

这些做多了,你再去做产品跟用户的情感联系,就容易多了。上半年我们还做了一个宝贝专车,自带婴儿座椅的,量不大。但是有小孩的乘客要出去的时候确实会感觉不一样。还有残疾人可以坐轮椅的专车,那个量更小,但是那个方向口碑太好了。这样的事,我觉得还可以探索很多。

丰田、福特们的焦虑:2018才大举杀入自动驾驶,是刚刚好还是已经晚了?

图片来源:evening standard

作者 | Donna

编辑 | Katerina

纷纷扰扰、恍恍惚惚的CES 2018已经进入尾声。这届CES可谓是自动驾驶的CES。英伟达老黄在预热演讲上发布迄今最强大的无人驾驶芯片DRIVE Xavier,以及两款全新软件平台DRIVE IX 和 DRIVE AR。

处在CPU漏洞漩涡中的英特尔正需要提振士气,于是用了一场酷炫的发布会,直接发布了第一款自动驾驶汽车。而“立志做中国的Google”的百度,大张旗鼓地发布了Apollo 2.0版本的自动驾驶平台。

然而,冥冥之中似乎自有天意,热火朝天的CES展览现场竟然一下子就停电了! 而就在这停电的两小时期间,本届CES一直默默无闻特斯拉,居然用Model S的一场车灯秀抢过了今天所有人的风头。

GIF来源:梨视频

虽然这几家巨头的“科技秀”都很精彩,但营长认为,在自动驾驶领域,传统车企颠覆式的“爆发”,才是本届CES的最大看点。因为,只有坐拥汽车产业链近百年的传统车企开始大举转向时,一个自动驾驶的未来才真有可能成真。

丰田:谁说传统车企不够科技,自动驾驶比一比!

本届CES展会上,享誉全球的传统车企丰田也如约加入了“群雄混战”的无人驾驶战场,推出了e-Palette 无人驾驶商用概念车。据营长了解,此款概念车预计会在2020年的东京奥运会上提供相关服务。

说到为提升自创品牌世界级影响力所采取的十八般武艺,营长只为丰田疯狂打call,“无人驾驶概念车+奥运会”这个组合的惊艳程度,四个字,超乎想象!

搭载亚马逊Alexa的e-Palette概念车

图片来源:Gisttrendz

本次丰田发力,将无人驾驶概念车与物流、快递、零售、电子商务等领域无缝结合,据了解目前已经得到了必胜客投来的橄榄枝,接下来还将会与亚马逊、滴滴出行等5家企业联合推进研发工作,获取宝贵的无人驾驶数据。

丰田方强调,e-Palette概念车一直设想配备4级自动驾驶技术,可以做到在一定区域内实现完全性自动驾驶,并同时承诺未来会继续对这款目标为商用的概念车加大成本投入,甚至一度放出“预计在2020年路测”的豪言壮语。

丰田“首席扛把子”丰田章男在介绍e-Palette平台概念时也提到,整个平台已经配备了车辆控制交互界面和移动服务平台(MSPF)两大核心技术。

技术开发者可以通过交互界面获取车辆状态等数据,这个数据用作自动驾驶软硬件的开发是极好的事情。

此外,移动服务平台MSPF通过车载数据模块收集到的不同种类的、数量不一的数据,都会安全、完整地储存在丰田数据中心里,在这个过程中,服务提供商也可以在MSPF上监测车辆动态。

这么看来,丰田推出的e-Palette平台充满了十足的科技感!

接下来随着营长的思路,说一说丰田在本次CES大会上放出的第二个大招,发布搭载丰田最新3.0版本自动驾驶平台的雷克萨斯LS 600hL。

你没有听错,这是一辆整车!

掐指一算,如今丰田的自动驾驶平台已经完成了三次迭代。

 

搭载第二代自动驾驶平台的雷克萨斯

图片来源:AutoR智驾

比起前两代,最新的3.0版本拥有360度探测范围的发光激光雷达系统。

与其他具备自动驾驶功能的整车相比,差异的一点在于这些激光雷达位于车顶的天窗位置,而传感器、摄像头等都配置在车辆内部。据了解,这些微调让整辆车看起来更具流线型,最重要的一点是助于未来实现规模化量产。

都说传统车企将自动驾驶车辆的落地量产作为研发目标的重中之重,果然名不虚传!为了追求良好的感观效果以及绝佳的用户体验,连车的外观设计都如此用心良苦,营长送一个大大的赞!

华丽丽的上一张新款整车大图!

最新发布的搭载3.0版本自动驾驶平台的雷克萨斯LS 600hL

图片来源:AutoR智驾

综上来看,丰田才是大举贯彻“All in”自动驾驶战略的公司。

尽管如今的自动驾驶领域呈现了一种“百花齐放、百家争鸣”的态势,但不得不承认依然存在“概念优先”  的倾向,  营长觉得如果没有充分的路测数据,自动驾驶终究还是纸上谈兵。

丰田作为入局者之一,未来若要实现丰田章男展现给世人的宏大目标,在未来很长一段时间内都要竭尽全力,就像去除啤酒杯中的泡沫一样,势在必行!

福特:从概念到应用,现在是我们重建生活街道的机会!

其实早在2015年,美国汽车厂商福特就参加了加州自动驾驶车辆测试项目,目的是有效提升消费者体验并顺便获得一些可靠的路测数据,为推动自动驾驶、移动出行和车载连接技术贡献一份力量。

第一次尝试后,福特似乎在路测的道路上嗨到停不下来。

第二年,也就是2016年,福特又联合Uber在美国宾州的道路上测试了混合动力无人驾驶汽车。

在刚刚过去的2017年,福特Fusion又在匹兹堡展开了一场自动驾驶路测活动。

与路测同时进行的还有一些其他活动。例如,福特投资了匹兹堡的自动驾驶公司Argo.AI,后者会为其开发一套虚拟司机系统,用来完成很早就制定出来的“2021年推出全自动无人驾驶车”的目标。

由此可见,福特早早就对自动驾驶有了想法!

这次CES展会上,福特首席执行官Jim Hackett作为“座上宾”也阐述了企业对自动驾驶的诸多设想,但与其他车厂不同的是,福特更愿意强调自身向交通出行服务商的华丽转身,甚至喊出“现在是我们重建生活街道的机会!”

营长认为这种转变,简单来说就是通过智能汽车等交通工具提高人们的出行效率,进而重新定义城市交通系统,毕竟智慧城市也是科技领域经久不衰的热点之一,充分满足了人们对未来的无限遐想!

这种转变看似与自动驾驶“风马牛不相及”,但细想想也不失为“剑走偏锋”的聪明之举。

福特眼中的“自动驾驶”

图片来源:东方网

其中的原因可能涉及两点,首先CEO岗位的易主,让福特这家老牌车企对自动驾驶的战略制定有一点点小调整,由单纯追求具备自动驾驶技术的车辆量产转为更聚焦的商业化落地,比如智慧城市、车联网等。

这源于去年5月,接任福特CEO的Hackett似乎对自动驾驶的兴致表现并不高涨,在他接受美国San Francisco Chronicle的采访时就可以看出。他一再强调:“公众在媒体上关于自动驾驶汽车的浪漫想象有点过头了。”

只要是企业就会面临盈利的抉择,老牌车企更注重商业模式的“量产化”。这么看来比起单纯开发自动驾驶技术,福特还是更喜欢在车联网和自动驾驶的商业化落地上下下功夫,说不定能在群雄逐鹿的竞争环境中得到不一样的惊喜,对此营长觉得不难理解!

在这样的理念推动下,去年8月,福特就和披萨巨头达美乐达成合作,在美国密歇根州试行自动驾驶汽车送披萨外卖的服务。短短一个月后,福特又与打车公司Lyft合作布局自动驾驶。

目前,据营长了解,福特正在开发一个开放移动出行服务平台,以实现城市中不同交通方式的协同工作。

同时,与高通共同打造的车联网C-V2X技术也正在测试进程中,上市后可以有效实现城市交通信息的共享和互通。

营长衷心希望福特不走寻常路的“自动驾驶之路”越走越宽!

大众汽车:锁定未来技术趋势,安全快速量产才是关键

“2025战略”是什么?

这是大众CEO穆伦在2016年6月就提出的,有关大众汽车发展的一项战略部署,具体内容是到2025年,大众要推出30款纯电动车,并且年销量要达到200-300万量。

纯电动、高产量……瞬间闪瞎营长的双眼!但是说好的自动驾驶呢?

其实在自动驾驶方面,大众也提出了“预计投入数十亿,力争在2021年将自动驾驶汽车投放市场”的宏伟蓝图,但是相比电动汽车得出的庞大的量化数字,大众在自动驾驶汽车上稍显底气不足。

就在2017年初的CES展会上,大众有效规避了与自动驾驶的、相关的技术与模型,而是展现了全新的数字座舱概念产品,重点推广了3D技术、视觉追踪和增强现实(AR)技术。当时的大众认为,这三项技术才是未来汽车发展的趋势。

短短几个月后,大众似乎意识到了什么,3月就在日内瓦车展上展示了无人驾驶概念车Sedric。

这辆车没有方向盘、刹车和油门,而是用一块置于挡风玻璃处的超大显示屏呈现出所有信息。

营长觉得这就是“不鸣则已,一鸣惊人”吧!难道起初大众的战略是为了掩人耳目?

大众Sedric

图片来源:ars technica

随着2017年众多企业在自动驾驶领域的聚焦,2018年年初的CES展会上,大众宣布牵手自动驾驶公司Aurora,同时制定了在2021年实现自动驾驶汽车大规模量产的目标,这是大众的希望,也是Aurora迫切想要实现的。

简单扒一扒这家与大众“牵手”的自动驾驶公司!

据营长了解,Aurora由Waymo前CTO创立,定位就是做L4/5级别自动驾驶系统。换句话说,Aurora研发的技术是能真正实现无人驾驶的技术,有别于大众旗下包括MEB平台(Sedric配置的平台)在内的所有高级辅助系统。

牵手一家还不够,就在英伟达黄仁勋在CES的演讲中,大众汽车CEO Herbert Diesse又登台宣布,将借助英伟达强大的人工智能技术,包括识别驾驶员在行车过程的疲劳和分心,行车车道是否占位准确等,大家一起玩转儿自动驾驶。

尽管目前大众的自动驾驶还停留在概念车阶段,但就如Aurora的CEO Chris Urmson所言,大众最近的一系列动作就是基于让自动驾驶汽车快速、安全落地,并尽早实现量产的考量。

通用汽车:虽无大动作,但上路又量产这件事儿也够傲娇

相比上文的几家老牌车企,通用这次在CES上似乎还没有什么惊艳的大动作,但雪弗兰Bolt的批量上路,确实可以让通用汽车在自动驾驶领域傲娇一下下。

GM Bolt

图片来源:Green Car Reports

2017年6月,通用汽车宣布首批130辆搭载公司最新一代自动驾驶技术的测试版雪弗兰Bolt纯电动车在密歇根工厂下线,并在旧金山、斯科茨代尔及底特律开展公共道路测试。

这批自动驾驶版Bolt纯电动车搭载了包括激光雷达、摄像头、传感器及其他硬件设备在内的全新一代自动驾驶设备。在此之前,通用汽车被定义为首家在量产工厂组装自动驾驶测试车辆的公司。

尽管业内对雪弗兰Bolt虽然评价颇高,但惊艳之余,Bolt与特斯拉相比,只能称为“半自动汽车”,也就是停留在自动驾驶L2水平的成品。

不骄不躁、不气不馁,营长觉得这八个字形容通用汽车还算比较贴切!

为了继续自动驾驶的探索之路,通用公司又收购旧金山的自动驾驶公司Cruise Automation,并联合开发了Cruise自动驾驶系列。

据说Cruise自动驾驶汽车搭载的是“Super Cruise超级巡航”系统,这套辅助驾驶系统被认定为汽车工程协会Level 2的评级。也就是说,Cruise还是没有达到“全自动汽车”的级别。

不过令人欣喜的是,这套系统使用场景广、安全系数高,可以在美国任何一条高速公路上自动驾驶,也能时刻提醒一旁的驾驶员注意路况,甚至可以做到在驾驶者完全失控的情况下有效控制速度和自动刹车。

不得不说,通用汽车的探索还是有进步的!

第二代待测试的GM Cruise

图片来源:ars technica

最新消息称,Cruise自动驾驶汽车已经在旧金山开始测试了,正着手准备今年在纽约的测试。

Cruise的CEO凯尔·沃格特坚持认为,Cruise自动驾驶汽车可以在通用密歇根的工厂进行大规模的生产。

这么看来尽管通用汽车所有产出的自动驾驶汽车的评级都在L2,但从稳扎稳打的角度考虑,总比创新“过头”、事故频发要好很多,未来的道路还是很有前景的!

结语

过去,传统汽车制造商依赖汽油发动机,大规模量产汽车,形成了行业壁垒。现在,人工智能概念先行,科技巨头和初创公司纷纷发力自动驾驶,或开源平台,或收购,已然在自动驾驶领域建立了自己的领地。

营长很欣慰地看到,传统车企能走出“固步自封”的怪圈,拥抱新的趋势。但是,它们能否后发制人,极大程度上取决于其开放的程度。

对特斯拉来说,若要实现量产,还需要马斯克费无数口舌和脑细胞,但对于传统车企来说,若能将经年积累的实力有效发挥,就有望释放出让新兴企业“朝思暮想”的产业链整合能力。由此一生二,二生三,三生万物……当然营长这样表述有点儿欠妥……简单说,如果传统车企能够完成一辆涵盖自动驾驶技术汽车的产出实践,相信未来的量产一定会“纷至沓来“!

盘点机器学习过程中的弯路,带你避坑!


授权自AI科技大本营(ID:rgznai100)
本文长度为6900字,建议阅读6分钟本文为你解析机器学习路上的弯路,希望能够帮你避坑,更好的学习。

一位转型AI的朋友,最近对我抱怨,“走过的最远的路,就是机器学习过程中的弯路”,然后开始各种blablabla,从论文的坑,到模型的坑,再到培训的坑…一路吐槽。

尤其是论文,他骂道:“最讨厌的就是那种,高高在上、假装清高、站着说话不腰疼、戳不到痛点的论文。比如那一堆只能在理论中刷存在感,实际落地中只能‘呵呵哒’的论文,根本就是浪费时间。”

的确,对于现在刚刚入行的机器学习新人来说,不怕吃苦,但最怕走弯路,最怕白白浪费时间。

那么,总结起来,都有怎样的弯路呢?来看几位点赞量颇高的知乎答主的总结:

那些年,他们在机器学习中走过的弯路…

在知乎答主张馨宇(就职于百度地图)看来,机器学习的弯路有以下四个:

最大的弯路就是自己xjb学xjb试,和加入一个真正能做出东西的团队或跟随真正的牛人一起学习相比,速度要慢十倍都不止。学是要学,但不要以为自己xjb学就够了,差得远呢。

第二大的弯路就是成天xjb看论文,以为这样就能打通任督二脉,从来不复现论文或者尝试自己做出一些东西,这都是〇。

第三大弯路浅尝辄止,有些东西不往死里怼屁都做不出来。第四大弯路迷信复杂的东西和新技术,以为新东西怼上去肯定就效果爆棚。其实都是不存在的。

个人主页:

https://www.zhihu.com/people/diegozhang/activities

还有一位知乎答主ycszen,在他看来,最大弯路,就是迷信论文,不去实验。

DL\ML其实是一门实践性的学科,只有通过实验才能把握到其中的细节与真谛。虽说也是在写程序,但是DL的程序基本上无法直观地debug,所以非得自己去复现一下,实践一下,用performance来说话,才知道有没有出错。

尤其是DL,研究发展到现在,论文和实际做的东西脱节已经是心照不宣的事了。正因为NN+GD的鲁棒性,你xjb搞好像也能搞上去,所以写论文很多纯粹在编故事(好论文除外)

所以,我们最好不要一味相信论文所说,尤其是各种解释(经典算法,优秀论文除外)。NN就是个黑盒,谁也别说谁。而我们能做的,更重要的是,去实践去复现,去去伪存真,去发现其中真正的本质所在。

专栏地址:

https://www.zhihu.com/people/yu-chang-qian/columns

而知乎答主:YukiRain(CV/ML方向研究生在读)则认为,非科班出身,刚转型AI的程序员最大的弯路是:没学好数学。

而对于数学基础好,科班出生的AI程序员来说,则应注意以下几个问题:

1.一开始没人带的时候,看论文喜欢看最新的,很大程度上忽视了很多比较老比较基础的论文,嫌弃以前的方法performance不好什么的……感觉我身边一些人也走进过这个误区……

2.永远不要迷信某个特定的模型,不要因为random forest在某个任务上效果好,就以后遇到什么任务都上random forest;也不要觉得深度学习就是万能的,什么都可以套神经网络解决;不要看到比赛里面大家整天用xgboost就整人云亦云地复制。学各种算法的时候,书上一般会告诉你这个算法有balabala优点一堆,但是一般不会告诉你这个算法也有balabala一堆缺点,我花了蛮长时间在这个坑里,慢慢摸索各种不同模型的特性。

3. 不要迷信一些理论性很强的论文,我一开始的时候,经常看到一大堆公式就下意识会觉得这个模型可能效果不错。事实上很多论文的理论推导和它的代码毫无关联(参见已经彻底回归炼丹的WGAN GP),还有很多论文的推导需要很强的assumption支持(参见每年都会出现在顶会的一些给模型加riemannian geometry的论文),等等。

个人主页:

https://www.zhihu.com/people/yukio-2/activities

那么面对这些弯路,又应该如何解决呢?

机器学习新人应该注意的5个问题

知乎用户a88i99(微信公众号:yiqixue_ai)对此提供了非常接地气的论述。他曾是写后台的码农,此后又做了两三年数据挖掘工作,最近一年多正在学深度学习、强化学习。以下为他对于如何少走弯路这个话题的经验分享,也许能对你有帮助。(一起学AI专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/yiqixue-ai)

首先,这个圈子里有价值的工作无非就三块:

  • 发明牛逼的模型、算法、理论
  • 底层系统搭建,如各种框架
  • 学懂1中大神的部分发明,再会使用2中大神搭建的框架,来解决实际业务中的问题,产生商业价值。大部分人属于这里吧!!!

对于1与2,我读过理论物理博士,虽由于某种原因中途退学,也还是能说两句。那就是走正统的教育路线,能出国的出国,毕业后能去好公司的去好公司。但这里只强调一点:你跟的人是真正做事情的人,做的业务是真正有价值的业务,否则也是浪费青春。

我想大部分都是转行过来的吧,你看机器学习/深度学习的关注人数快100万了,科班出身能占10%,我觉得都高估了。下面只针对这群人来简单说下,莫怕,你们才是主流人群,就像三四线的用户是快手/头条的主流用户一样。

1. 不要求快,没有捷径。自己首先有个心理预期,数学好的入门也得一年半载的,数学需要补基础的估计要1-2年。可以去上培训班,交点钱,但也就跟机器学习混个脸熟。想入门还得花时间慢慢磨,真的没捷径,真的没捷径,真的没捷径!

2. 模型不求多,精通几个常见的,把机器学习的套路摸透就可以了。比如LR,朴素贝叶斯,决策树,基于SVD相关的简单模型,如推荐系统等。

把机器学习的套路摸透什么意思呢?比如LR为什么用logloss,而不是平方损失?为什么logloss 是凸函数,而平方的不是?优化算法啥时候用一阶mini-batch sgd,啥时候用二阶方法,为什么?这还只是说了损失函数与优化算法,还有模型结构,模型的效果评估指标,如何利用欠拟合/过拟合来分析指导优化模型等等。

因为简单的模型容易理解,有时数学上的证明也是可行的。这样,以它们为例子更容易理解机器学习这套东西,建立自己的直觉,自己的直觉,自己的直觉,几何的或物理的。

3. 选择规模中等的公开数据集,实战。一般有两个目的,首先是验证或纠正你前面学习的理解,其次是尝试解决实际问题。实际应用中的流程大概是:

  • 根据业务选择合适的线下与线上评估指标。
  • 线下的指标可以辅助快速迭代,因为线上测试流程较长。线下指标缺点是过于片面。所以,一般利用线下指标来迭代,找到觉得不错的特征与模型,再搬到线上去测。
  • 快速构建基线模型与线上测试系统。
  • 调试系统,迭代想法。

对工程师来讲,理解业务与线上系统真的很重要!因为你既没能力发明牛逼的算法模型,也没本事写框架,你若只会乱调包,那你的价值在哪里呢?所以,不深刻理解业务而是去瞎换模型算法,真得不合适,效果分分钟打脸。

4. 结伴而行,尽量不要放弃。只是觉得没有个讨论具体技术问题的社区,知乎说的东西太泛了,不系统。大家也不爱答具体的技术问题。

5. 这条专门送给码农转行过来的

机器学习这套系统与传统技术系统有个非常大的差别。搭建个web/app系统难度不大,且做的好与坏,短期内不好区分与评价。垃圾系统在用户量不大的时候也能表现得不错。只有在用户量变得较大时,才会掉链子而遭打脸。  机器学习的系统不是这样,它是分分钟打脸。也就是我们常说的,这个系统不确定性较大,驾驭它的门槛略高。

掌握了以上几个要点,那么新人应该如何系统地学习机器学习呢?

新人该如何系统地学习机器学习?

以下来自阿萨姆(普华永道,数据科学家)的回答,他从宏观的角度,按照职业规划、学习方法、实际应用三个方向,系统性地回答了“新人应如何学习机器学习”这个话题。

机器学习中有很多弯路,从宏观角度分享一些我的观察。回答分为三个部分:a) 职业规划。 b) 学习方法。c) 实际应用。

职业规划篇

1. 一个好的老板/老师远胜于自学。机器学习还没有达到批量化流水生产的阶段,因此一个好的“老师傅”比自学效果好很多。不仅如此,老师傅们一般都有自己多年经验总结出来的经验,往往可以避免很多不必要弯路。但选择老师傅应该注意是不是“挂羊头卖狗肉”,尤其要提防跨专业但号称多年的经验的人,有很高的概率是在蹭热点。这在选择导师以及选择工作分组时要尤其注意,毕竟已经是全民ML,all in AI的时代了…

2. 如果是转行来机器学习,不要和科班的人比拼编程能力和数学,要取巧利用自己已经了解的领域知识做结合。换句话说,转行做机器学习的最大的优势是你曾经所熟悉的领域,如果能与机器学习有所结合,你比科班出身的机器学习工程师更有市场。

参看:未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?

https://www.zhihu.com/question/63883507/answer/227019715

和 阿萨姆:转行人士如何在人工智能领域保持一定的竞争力?

https://www.zhihu.com/question/67036323/answer/248527279

3. 如果有机会读一个相关学位(统计、计算机、应用数学等),去读。现阶段的就业市场还面临有价无市的局面,一方面企业开出高薪吸引机器学习人才,一方面符合条件的人太少。一般来说,名校相关学位硕士以上学历是大企业的基本要求,更高端的岗位还需要顶会和PhD。磨刀不误砍柴工,如果有可能,读一个硕士项目能很大程度的扫清路障,防止简历卡在人事手里。

参看 阿萨姆:外行应届毕业生找数据分析工作多难?

https://www.zhihu.com/question/57618120/answer/155396514

4. 调整心理预期,放宽搜索域。国内的机器学习领域除了BAT这种大公司,厉害的中小型(创业)公司比如商汤科技以外,还有很多其他不错的公司。很多同学都抱着非牛逼公司不去,但没有考虑到僧多肉少的问题,这不成熟。计算机科学作为常年霸占毕业生人数排行榜的专业,有再多科技公司都很难容纳所有人,更何况现在是人人都想机器学习的时代。人生不是线性的,不是高考高分->名校->好工作->升职加薪->走上人生巅峰一定会发生。所以,你即使没有进入谷歌实习也不代表你这辈子就完蛋了。想开一些,眼界再放的远一些,人生没那么急。

5. 机器学习面试是有规律的,摸清楚面试内容有助于盲目准备。机器学习的面试和传统的软件工程师不同,不仅有基本的编程能力考查,还有对数学、模型、以及业务理解的考查。更多机器学习面试经验分享可以参考:面试官如何判断面试者的机器学习水平?

更多的讨论可以参考:

现在的大数据、AI 这么火,会不会像曾经的 Android 和 iOS 一样,五年后也回归平淡?https://www.zhihu.com/question/67120248/answer/281427231

和 阿萨姆:工科生一年时间转行 cs 是否有可能?

https://www.zhihu.com/question/66421918/answer/245974321

和 阿萨姆:机器学习门下,有哪些在工业界应用较多,前景较好的小方向?

https://www.zhihu.com/question/57072166/answer/280824223

学习篇

1. 不要把深度学习作为入门第一课,建议从经典机器学习开始入手。虽然很多人都是冲着深度学习来的,但把深度学习作为机器学习第一课不是个好主意。

原因如下:

  • 深度学习的黑箱性更加明显,很容易学得囫囵吞枣
  • 深度学习的理论/模型架构/技巧还在一直变化当中,并未尘埃落定
  • 深度学习实验对硬件要求高,不太适合自学或者使用个人电脑进行学习

2. 不要过度收集材料,机器学习的资料有很大的时效性。机器学习的资料很多,动辄就有几个G的材料可以下载或者观看。而很多朋友都有“收集癖”,一下子购买十几本书的人我也常常能够看到。而机器学习的发展和变化速度很快。在入门期间,建议“小而精”的选择资料,选择近期出版的且口碑良好的书籍。这不仅可以节约重复学习的时间,也可以读有品位的材料。

3. 选择符合自己风格的材料,进行T字形阅读。举个简单的例子,很多人认为PRML比ESL好读,但如果个人对贝叶斯的理解有限,ESL更符合你的认知,翻阅起来也更得心应手。至于阅读方式,建议以一本书为主深入理解,同时备着多本参考书,遇到问题时横向搜索阅读。

4. 如果在读,优先进实验室,再去找实习,最后一条路是好好刷GPA。一般来说,大三的时候你应该已经有了基本的机器学习知识,尽管还比较浅。这个时候可以向老师/学长/学姐毛遂自荐进实验室,即使是无偿劳动和做基本的苦力活。进实验室有两个明显的好处:

  • 对某个小方向会有比较深入的了解。一般实验室做纯理论的不大需要本科生,做机器视觉或者自然语言处理(NLP)等小方向的比较需要本科生,所以这是很好的深入了解一个方向的机会。
  • 补充了研究经历也可以明白自己是否适合这个领域。如果运气好的话,你也有可能成为论文的作者之一,甚至可以去开会(公款旅游顺道见一下业内大佬)。这对于继续深造和去国外继续学习都很有帮助,有科研经历和论文是很大的筹码,对于找工作来说也绝对有利无害。

5. 学好英语,至少打下阅读和听力的基础。虽然人工智能领域中国现在已经做得很不错,但主流的书籍、期刊和会议,资料都是英文的。我们可以接受翻译版,但最好的方法还是自己有能力直接阅读。即使你将来不做机器学习,英文阅读能力还是会有很大的帮助。

6. 不要试图掌握所有的相关数学知识再开始学习。一般人如果想要把这些知识都补全再开始机器学习往往需要很长时间,容易半途而废。而且这些知识是工具不是目的,我们的目标又不是成为运筹学大师。建议在机器学习的过程中哪里不会补哪里,这样更有目的性且耗时更低。

参看 阿萨姆:如何看待「机器学习不需要数学,很多算法封装好了,调个包就行」这种说法?

https://www.zhihu.com/question/60064269/answer/172305599

网络或者线下培训班是否值得上?我觉得需要一分为二的看待。机器学习培训班有一定的帮助,但最大的帮助应该是看是否有可能推荐靠谱的工作。一个尴尬的局面是,大师级的从业者有更好的选项,一般不会做那种三个月包分配的商业培训班。因此大量的机器学习讲师资质往往良莠不齐,而且存在经历造假的情况。如果选择上培训班,要有心理预期而且避免昂贵的天价培训班。当然,培训班有一定的价值,往往比自学的效果还是要好,但千万不要孤注一掷倾其所有的押宝,往往会输。

更多的讨论可以参考:如何用3个月零基础入门机器学习

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29704017

和 阿萨姆:深度学习的教学和课程,与传统 CS 的教学和课程有什么区别

https://www.zhihu.com/question/63883727/answer/225499427

应用篇

1. 即使选择做学术,也试着去工业界了解一下。在其他很多答案中我都提到过,其实工业界用的大部分技术并不酷炫,广义线性模型(generalized linear models)如逻辑回归还是占据了大壁江山。做一些实习和工业界活动有助于:

  • 打破幻想,了解工业界的主流模型。工业界用的大部分技术并不酷炫,你很少能看到深度强化学习那种AlphaGo一样酷炫的模型。
  • 补上学术界忽视的内容,比如可视化和数据清洗。工业界的最终目的是输出商业价值,而获得商业洞见的过程其实是非常痛苦的,比如第一步就是令人深恶痛绝的数据清洗。
  • 了解技术商业化中的取舍,培养大局观。做技术的人往往一头扎进技术里面,而忽视了从全局思考。更多的讨论可以参考:阿萨姆:现在机器学习工业界和学术界的差别越来越大了吗?尽早实习和踏实科研各有什么利弊?

2. 机器学习虽然是一门技术,但良好的大局观可以帮助你走的更远。很多人以为机器学习是一门专精岗位,但在中小型企业,公司希望机器学习工程师可以独挑大梁,完成从数据收集、清理、建模、调整、到部署上线,甚至维护和更新的一系列工作。因此在大部分中小型公司的机器学习工程师也做了全栈的工作,捎带着把网站做了的也不是没有…因此,不要抓着机器学习不放,适当了解不同的知识有时候也很有用。

可参考:阿萨姆:怎样才算是一个合格的机器学习工程师 和 阿萨姆:机器学习与移动端会碰出怎样的火花?

3. 在实际应用机器学习时,总结论文中或者书本里面不会提到的技巧,比如:a) 数据质量不高,数据质量不连续时,可以选择抛弃一部分数据。 b) 如果有必要,需要把回归问题转化为分类问题。 c. 特征工程不是每个模型都必须的,表示学习的方法一般要避免过度的特征工程等。d. 选择交叉验证的k值不是越大越好(「交叉验证」到底如何选择K值?)。更多实用小技巧可以参考我前一阵子的免费分享课。

4. 在机器学习的实际应用中,有很多“玄学”或者难以解释的部分,对机器学习理念的抽象理解有助于避免困惑

可参考:带你了解机器学习(一): 机器学习中的“哲学”

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27680090

和 带你了解机器学习(二):机器学习中的稳定性

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27787096

5. 调参不是最终目的,而是迫不得已的手段。避免过度调参主要还是依赖经验选对方向,在小的区间正确的模型上调。如果选错了模型方向,那是无论如何都调不出好效果的。

可以参考:阿萨姆:机器学习如何才能避免「只是调参数」?

https://www.zhihu.com/question/264528062/answer/282229458

写在最后

机器学习的路不好走,而且往往都有鲜明的个人主义色彩,正是条条大路通罗马。人大的周孝正教授说过:“一个问题不能证实,也不能证伪,那就要存疑。” 而机器学习就是这样一门学科,我们必须抱着“批判”和“怀疑”的精神来学习,不管是看书、读论文、还是听老师傅的教诲都要有这样的精神。

机器学习的路上没有捷径,想要避免走弯路就要摒弃急于求成的想法,因为捷径往往才是最长的弯路。

谈谈设备点检

点检应该注意哪些?

        所谓的点检制,是按照一定的标准、一定周期、对设备规定的部位进行检查,以便早期发现设备故障隐患,及时加以修理调整,使设备保持其规定功能的设备管理方法。值得指出的是,设备点检制不仅仅是一种检查方式,而且是一种制度和管理方法。

在弄明白什么是点检之前,我们先将设备分个类,并且逐一对各类设备进行初步检查。

动力设备(包括电动机、内燃机、蒸汽机以及在无电源得地方使用得联合动力装置)此类设备都不是单独使用,它们通常作为驱动端连接设备的非驱动端,连接部件称为联轴器,并利用(链条、皮带、刚性、膜片等)给设备动力,使设备服役做工,投入生产。

         几乎所有的转动设备,都离不开两个核心缺陷:温度高和振动大,所以我们要清楚这两点对设备会产生怎样的影响。

          温度升高对动力设备的影响,当温度升高时,金属会自然热胀,转动设备的一个基本零件:轴承,这个零件对温度是十分敏感的,轴承的细分有很多,我们简单介绍两类轴承:滚动轴承、滑动轴承。先简单说一下两种轴承的优缺点吧!

滚动轴承:优点,造价低,转动阻力小产生热量小,润滑简单,缺点:承载重量较差;

滑动轴承:优点,承重好、结构简单,缺点,润滑麻烦、转动阻力大产生热量大一般需要配冷却水、造价高。

再了解一下滚动轴承的结构

滑动轴承的结构

当轴承温度升高时,滚动轴承的内、外环、保持架、钢球集体膨胀,此时,在转动过程中,润滑脂也会因为温度升高而稀释,降低附着金属的能力,摩擦力会随之增大。

    此时会导致下列三种情况:

1、轴承外环内侧被钢球磨损,俗称甩外圆;

2、轴承内环内测被转子轴磨损,俗称甩内圆;

3、保持架磨损,钢球无固定导致散落,俗称轴承散架。

说到这里,引入另外一个核心缺陷,振动大。机械振动的意思,是指物体在平衡位置做有规律的往复运动。

    振动分为三类:

1、水平振动:类似鱼左右摆尾,通常用符号“—”表示;

2、垂直振动:类似鸟上下扇翅膀,通常用“⊥”符号表示;

3、轴向振动:类似活塞运动(不要想污!),通常用“⊙”符号表示。            

    说到这里其实已经差不多了,现在可以点检了,例如点检一台电机:            

    方法:望闻问切?不不,这是中医。

首先“望“要看电机铭牌,了解电机转速,通常情况下,电机转速分为三个档,分别是:500-1000r/min,1000-1500 r/min,1500-3000 r/min,由电机转速来判断设备的振动和温度是否超标。

其次“闻“要闻气味,通常绝缘发热或是润滑油脂遇高温时都会有异味,此时,老师傅一闻便知。

再有“问“通过测温仪,问电机(特别是轴承位置)的温度,通过听针,问电机轴承是否存在异音,好轴承的声音比较清脆,平稳。

最后是“切脉”:通过测震仪器测出水平、垂直、轴向的振动值。

记录好数据,便可开始诊断了。

通常情况下,电机点检的基准数值为:

500-1000r/min,温度一般不高于60~70℃,振动不超过0.1mm

1000-1500 r/min,温度一般不高于70~80℃,振动不超0.7mm

1500-3000 r/min,温度一般不高于80~90℃,振动不超0.5mm

有些单位振动数值单位是mm/s,该数值表示速度,看点检习惯而定,这里说MM单位的数值。

当然,超过这些范围,您所管理的这台电机,或多或少都会存在一些问题,在这种情况下,就需要使用微报修给检修人员报送电机缺陷了 。

结合点检制的概念,我们可以罗列一些关于点检工作的相关问题,并通过科学的方法逐一解决,便会给企业营造一整套设备管理的健康体系,现将部分问题罗列如下:

1、点检工作该怎么入手?

   十月初微检修的升级,加入了点检功能,我们登陆www.51jianxiu.com,通过点检管理一步一步执行(详见【跟我学】如何快速创建点检计划),就可以入手点检工作了。

     2、使用微检修的点检计划有什么好处?

1、“全覆盖”,在之前的微检修版本,我们导入整个工厂辖区的设备时,就已经将设备清册录入了微检修系统,再根据每个车间、区域、设备、点检标准来制定相关点检计划,就可以做到厂区无死角、无盲区、无空白点的“全覆盖”了

2、“执行力”,在点检制定完点检计划后,巡检设备的人员,根据班次,可以很明确的知道我所在的岗位需要巡检哪些地方,做到人尽其用,不重复巡检,准确的执行点检计划;

3、“价值感”,微检修针对点检的需求,采取付费功能,请不要小看这个“付费”,因为诺贝尔经济学奖获得者弗里德曼曾说过:“花自己的钱办自己的事,最为经济;花自己的钱给别人办事,最有效率;花别人的钱为自己办事,最为浪费;花别人的钱为别人办事,最不负责任。”所以,我们广大点检们,在微检修帮助你设计一套完美的点检计划出炉时,所付的那一小笔钱就显得不那么重要了,我相信,在你跟老板说需要付费的同时,也能够让你的老板对你的工作价值有一整套全新的认识,毕竟知识是无价的。

4、“时效性”,这是我个人认为最重要的一点好处,互联网时代,滴滴、淘宝、美团等各类APP的重点,就是时效性,这也是“微检修”点检功能最核心的价值,在以前,我们按照点检计划的各种纸质版记录本,当发生缺陷后真正递送到检修人员手里是,其实已经过去了很长时间,而现通过微检修的点检功能,我们专职巡检、点检,可以快速的将缺陷提交到相关人员的手中,并且通过可视化看板来检查故障率,完成率等数据,加强设备管理,使设备能够更好的为企业服务。

下面,介绍一下微检修点检管理中的一些相关功能的具体标准:            

在点检计划过程中,我们需要设定设备点检周期,通常情况下,不同转速的转动设备相关温度和振动的点检周期为:

500-1000r/min,最好一周一到两次,六个月至少检查一次油脂

1000-1500 r/min,最好两天一次,三个月至少检查一次油脂

1500-3000 r/min,最好每天一到两次,每个月至少检查一次油脂

而其他的项目,类似地脚螺栓、转子绝缘等点检项目,多放在集中大修时统一进行。

再发一波小知识吧!

一般锂基酯(俗称黄油)给油脂过程中,在看不到油位时,油脂过多,会造成设备温度高,油脂过少,会增加给油脂频率加大工作量,我们可以大概估算一下给油脂的量,计算公式为:轴承直径*轴承宽度/2(单位mm),得到的数值换成单位“g”便是给脂的估算量,再有,一般手压式油枪,押满一次出油量差不多是70g,脚踩式油枪,踩满一次出油量约是220g,由此可以得出,我们大概需要手压或者脚踩多少次,所加的油量才合适。

 

 

学术社区paperweekly

“全球最大的同性交友软件”  GitHub, 是“面向开发者的Facebook”。 成立于2008年,2011年即实现盈利,目前累计已经获得3.5亿美元融资,估值20亿美元。

GitHub的模式与经验是否有可能在中国复制? 我们此前报道的PaperWeekly,从论文解读、推荐入手,正着手构建科研社区,希望成为科研人员的GitHub。

GitHub上,代码用户社交的“共同兴趣”,代码管理是增加用户粘性的工具。类比GitHub,PaperWeekly 选择以论文作为聚合用户的“兴趣点”,提供论文推荐、管理、讨论的工具增加用户粘性。

之所以选择从论文切入,是因为论文基本上贯穿学术人群的学术生涯始终,是科研人员交流的高频话题、研究的基础,会占用学术人群的大量时间。而目前国内许多前沿论文的交流讨论多以线下和线上社群的形式小范围的进行,暂时还没有一个让学术人员交流的通用平台。

仅搭建平台很难形成壁垒,工具是增强用户粘性很好的切入点。围绕学术人群论文阅读、管理、交流的需求,PaperWeekly 开发了相应的工具,在满足这些基本需求的同时,还能提供论文协作的功能。

团队目前已经完成了网站的搭建,暂未对外公开,仅进行内测。目前,产品的形态还相对比较简单,主要围绕论文展开。不过,PaperWeekly 并不想把自己仅仅局限在论文这个点,而是希望整合论文推荐、论文讨论、论文笔记、论文集、论文排行榜 、话题讨论、学术小组等功能。

做社区,就要解决种子用户、冷启动、激励机制等问题。PaperWeekly成立于2016年,此前一直通过微信公众账号(微信号:paperweekly)做人工智能领域的论文解读、推荐。目前微信公众账号已经发表了数百篇优质文章,包含一百多篇的原创论文解读,平均阅读量在4000左右,积累了4万多名种子用户,80%是各大优秀高校的研究生和博士生,20%是一些知名企业的工程师。这些用户此前已经被导入微信群,并被引导至社区,现在已经成为社区的种子用户。

激励机制方面,PaperWeekly的用户特性 很可能会类似GitHub,平台上的分享者往往渴望得到他人认同或者技术能力的提升,并乐此不疲。此外, 也会通过邀请高水平论文的作者进行分享等激发分享者和参与者的热情,前者渴望业界认可,后者渴求交流机会。

现阶段,PaperWeekly的载体主要为微信公众账号和网站社区。团队也在计划融资成功后开发移动APP ,以方便用户利用碎片化时间交流。

数据显示,目前国内的AI 研究者大约在10万人左右,还是一个小众群体。如何在AI 之外,拓展社区的话题外沿也是公司需要考虑的问题。CEO 张俊的规划是,先向AI 隶属的计算机科学拓展,后者的研究者数量在50万,且用户群体具有很高的相似性。后期再考虑向 理工科研究者拓展,后者人群总数在500万人左右,这一阶段可能会先从数学、物理等论文数量多、交流频繁的学科切入。

GitHub之所以在2015年以20亿美元估值融到2.5亿美元,一个重要的原因是找到了成熟的盈利模式。据GitHub透露,公司在2011年就已实现了盈利,营收主要来自于其向大企业客户提供的代码托管服务,不少大公司每年购买GitHub服务方面的开支高达100万美元。PaperWeekly计划通过招聘、培训和知识付费进行收费。

PaperWeekly之前,国内外也有一些公司开发过面向学术人群的产品。国外最为知名的是ResearchGate,这家被称为“科学家们的Facebook”的公司,上线于2008年5月,2015年底已经完成5260万美元D 轮融资(因为德国法律问题2017年初公开),累计融资额超过1亿美元,目前注册用户数达到1200万,每月上传文件250万份。 另一家在线学术交流平台Mendeley,则在2013年被老牌科技出版巨头Elsevier收购,收购价格在6900万美元到1亿美元之间。

国内方面,中科院计算机研究所此前开发了天玑学术网,也做过国内版ResearchGate的尝试,产品以论文检索工具为切入点,在工具的基础上搭建学术社交平台——学者个人微博的构建、学术动态的更新、关注的论文与话题、与其他学者的交流讨论,但目前已经基本趋于沉寂。张俊此前也做过分析,中国人本身就缺少兴趣社交的氛围,相比于社交应用,社区可能是更适合中国国情的模式。

二十项重点工作,年终已到,大家看看自己完成的如何?

2017-12-18  电网智囊团

gridthink


运用互联网技术,基于大智云物移网罗尽可能多的高水平专家进行跨时空、跨行业、跨地域交流,研究国内外发展趋势,预测预判,传递知识,在电网科技战略、规划、政策等方面发挥支撑作用,打造创新引领、国家倚重、社会信任、国际知名的高端集体脑电网智囊团。

年初国网运检部发布了2017年运检技术二十项重点工作,年终已到,大家看看自己完成的如何?

 

1. 全面开展九大智能运检典型技术试点示范工作

在各单位主动申报基础上,2月底前明确九大智能运检典型技术试点示范单位,3月底前审定工作方案,11月底前完成工作验收。在试点示范基础上总结提升,形成公司统一的技术规范和推广方案。

 

2. 深化电网运检智能化分析管控系统建设

总结管控系统总部版本建设经验,研究基于可扩展框架的管控系统省公司版本,4月15日前完成省公司版本开发并在上海、安徽安装应用,8月底前完成全部10家试点单位部署,12月底前完成全部省公司部署。同步推进总部管控系统二期建设。

 

3. 推进管控系统专业数据分析中心

建设依托运检专业公司重点实验室、公司实验室、省公司实验室,为管控系统的深化应用做好专业技术支撑。在各单位主动申报基础上,2月底前明确实验室支撑工作任务,3月底前分别审定工作方案,11月底前完成工作验收。

 

4. 加快推进运检业务大数据分析工作

建立公司级运检专业大数据分析工作机制,充分发挥中国电科院和省电科院的作用,在深化变压器大数据分析研究基础上,拓展电网设备大数据分析范围,并将大数据研究成果应用到管控系统中。1-4月各单位结合自身工作开展前期工作,5月份在各单位主动申报基础上明确职责分工,11月底前完成成果应用。

 

5. 全面试行技术监督精益化实施细则

按照规划可研、工程设计、设备采购、设备制造、设备验收、设备安装、设备调试、竣工验收、运维检修和退役报废等10个阶段,各单位针对每个阶段选择2项220千伏及以上、2项110kV输变电工程开展实施细则试行应用。2月底前各单位上报试行工程和计划,10月底前完成试行总结。

 

6. 完善技术监督信息系统建设

在现有信息系统基础上,强化全过程、精益化管理要求,进一步完善技术监督信息系统。2月底前审定功能规范,6月底前实现系统上线。

 

7. 推进金属监督专项工作

进一步拓展金属监督范畴,加大金属监督工作力度,2017年针对公司系统全部220kV及以上输变电工程开展11项金属专项监督工作,1月各单位上报金属专项监督计划。8月底前开展金属技术监督能力建设和能力评价。11月底前开展金属技术监督劳动竞赛,全面推进金属监督工作。

 

8. 组织编制技术监督培训系列教材

在推进技术监督精益化管理实施细则落地过程中,组织编制变压器、断路器等主设备技术监督培训系列教材,3月底前明确培训教材编制分工和计划,9月底前完成教材编制。组织开展总部、省公司级技术培训。

 

9. 深化成熟检测技术应用

全面运用成熟的带电检测技术开展电网设备状态检测工作。利用已经建成的11类带电检测仪器校验比对能力,开展新购仪器的到货验收和在运仪器的例行校验比对工作。逐步拓展新的带电检测校验比对能力建设。逐步推进新购仪器在省电科院的全检工作,并由省电科院统一配送至运行单位。6月底前完成工作方案,11月底前完成。

 

10. 探索研究状态检测新技术

借鉴高铁、航天航空等高可靠性行业的设备传感、状态监测等先进经验,请高校院所介绍最新研究成果,不断探索状态检测新技术,提升电网设备状态感知能力。4月底前各单位组织省电科院情报所收集了解相关新技术,5月底前由中国电科院牵头举办状态检测新技术论坛。

 

11. 不断深化基于不停电检测技术的状态检修策略提升

深入开展设备状态参量的有效性优化研究,完善状态检测体系。在形成状态检测体系的基础上,推进以不停电检测技术应用为基础的差异化状态检修。8月底前完成状态检测体系建设和状态检修策略提升,9月开始试行。

 

12. 做好首届群创赛成果推广工作

分类别制定2016年优秀成果推广方案。对于安全有效、实用性强、可推广性好的工器具类项目,发挥公司系统内直属单位、集体企业的优势,本着双方自愿的原则进行产品化转化。1月底前完成方案制定,6月底前完成成果转化工作。

 

13. 继续办好第二届群创赛

在总结首届群创赛经验的基础上,认真组织,精心遴选,充分发挥运检基层员工的积极性,办好第二届群众创新实践活动。3月底前印发文件,11月底前完成群创活动。

 

14. 做好运检专业新技术推广

根据公司统一安排,开展2017年运检专业新技术项目的专家评估。结合2016年新技术专家评估结果和群创活动优秀成果,2月底前下达2017年运检专业新技术推广应用项目,11月底前各单位报送应用情况。

 

15. 不断深化“大检修”建设

在公司党组的统一部署下,不断完善提升“大检修”体系建设工作。依托电网运检智能化分析管控系统,在省检修公司和地(市)检修公司成立运检管控中心(生产指挥中心),实现信息汇集、过程管控、预警研判、指挥协调等核心功能,提升生产指挥决策能力。

 

16. 继续开展配网公变电压分析工作

在2016年精准分析的基础上,依托信息化手段,从3月起,每季度定期开展配网公变电压数据在线统计分析,实现配变电压数据的时间趋势分析,有针对性的开展配网无功分析,推动公变电压异常治理。

 

17. 完成电网谐波监测系统全覆盖,开展谐波专项分析

11月底前完成谐波监测分析模块一期功能在总部和26家省 公司的部署实施,具备谐波、闪变、电压暂降等电能质量指标的在线监测和日、月统计报表自动生成功能,具备电铁、换流站两类干扰源专项分析功能;掌握各级电网电能质量水平,开展区域间电能质量水平比较分析。6月底前完成风电、光伏等新能源发电谐波专项测试分析,9月底前完成电铁、换流站等谐波专项测试分析。组织做好电能质量监测终端采购及检验工作。

 

18. 全面做好汛前的隐患排查和治理

3-5月,各单位根据水利部门排查的防汛隐患和重点措施,有针对性的制定电力设施应急预案;做好防汛隐患排查和治理、物资储备等工作;加强输变电设施技防水平;全面开展防汛互查和工作督察。

 

19. 开展政府联合应急演练

各单位在汛期前组织地市公司与政府联合开展防汛应急演练,5月公司选择1-2个单位开展省公司级政府联合应急演练。

 

20. 加强与政府和重要用户对接

各单位在汛中及时掌握重要信息,对可能危及重要输变电通道运行的分洪、行洪等预案提出优化措施,紧急汛情下及时与政府联动处置。建立与铁路等重点单位的协调机制,避免对重要及高危用户安全造成影响

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