每台 Pello 裝置的背後，都蘊含著實地作業。 必須有人將其正確安裝。技術設備必須連接至正確的容器與位置。現場資訊必須精確地傳輸至 RTS 團隊與客戶所倚賴的數位系統中。 當人們談論人工智慧和智慧基礎設施時，這層現場作業往往容易被忽略。
我們的 Pello 團隊 在 RTS 投入了大量時間思考這個問題。 因為只有當實體世界與數位世界保持精準連結時，智慧感測器才能產生有用的智慧。
我最感興奮的專案之一，就是重新思考軟體該如何促進這種連結。
現場並非實驗室
為技術人員開發技術，所面臨的限制與為坐在辦公桌前的人開發軟體相比，截然不同。 我們的團隊必須在實際的廢棄物基礎設施環境中進行作業。 標籤可能因風化而模糊；照明條件時有變化；設備則設置於戶外。技術人員需要高效完成工作，並迅速轉往下一個地點。 優質的現場技術必須能適應現實情況。 這促使我們的 RTS 團隊遵循一項簡潔的設計原則：
讓軟體承擔更多行政工作，以便技術人員能專注於實際操作。
其中一個例子就是更智慧地運用影像。 與其強迫現場技術人員手動複製裝置或容器上已有的資訊，軟體可以利用照片來協助擷取並驗證這些資訊。 這是一個相對簡單的構想。 但當您在龐大的實體網路中運用技術時，這類細微的環節便顯得至關重要。
能驗證的，就盡量自動化
對我來說，這個專案中最有趣的部分，在於決定何時應該允許軟體自動執行。 最簡單的答案是：一切都自動化。 但我們的團隊認為，更好的答案是：
將您能確信驗證無誤的流程自動化。 只要資訊吻合，且系統具備所需的背景資訊，軟體便能消除不必要的手動工作。 若某項內容不合邏輯，則應交由人工處理。 我認為，隨著人工智慧逐漸滲透至更多實體營運領域，這種模式將變得愈發重要。 現實世界充滿了例外情況。 技術必須知道何時具備足夠的信心可以繼續執行——以及何時不具備。
建立可重複的模型
最讓我感到興奮的是，我們並未將此視為單一的工作流程。 我們著眼於更宏觀的模式。
- 結構化欄位資訊
- 光輔助捕獲
- 自動化驗證
- 由人工審查例外情況
隨著我們的技術佈局不斷擴大，這種組合能協助 RTS 更精準、更高效地將現場作業與數位系統串聯起來。 對客戶而言，這些過程大多應是無形的。 客戶只需體驗更快的部署、準確的資訊，以及從第一天起就如預期般運作的技術。 對技術人員而言，這意味著他們將花費更少的時間處理行政流程，並能將更多時間投入到他們原本應執行的工作上。
至於 RTS，它為我們的軟體與該軟體所設計用以理解的實體基礎設施之間，架起了一座更堅實的橋樑。
結締組織的現代化
歷來，廢棄物管理都需要耗費大量人力進行協調。 人工智慧與自動化為重新思考這套連結機制提供了契機。 並非每項創新都必須是未來感十足的機器人。 有時候，創新就是將原本高度依賴人力傳遞資訊的流程，轉變為能更智慧地擷取、驗證並串聯這些資訊的系統。
這正是我們 RTS 團隊目前正在致力於的項目。 對我來說，這正是將人工智慧引入實體世界最重要的環節之一： 唯有當你能將智慧可靠地與現場實際發生的狀況連結起來時，這項智慧才真正具有意義。