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一个侧重理论算法的研究,SVS机器视觉软件

2019-10-05 09:21

机器视觉软件的发展是机器视觉技术进步的核心,目前国内主要被认可的机器视觉软件就是VisionBank SVS。该软件在不断完善和迭代下,从功能和界面上均获得国内客户的高度认可。

给工业机器人一双“慧眼”

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一、机器视觉与计算机视觉的区别与联系

澳门新濠新天地3559 2VisionBank SVS机器视觉软件作为国内顶尖的机器视觉软件,优势不仅仅于此!其软件开发的优势细节,更多依赖于维视智造15年的工业现场服务经验。好看不一定好用,功能全不代表产品好,真正产品设计是从用户使用场景入手,更大可能解决客户场景需求的产品才能成为机器视觉发展时代的产物。

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来源:高工机器人

          在很多情况下,我们误认为机器视觉就是计算机视觉,其实这是不准确的。何为机器视觉?何为计算机视觉?首先我们从定义着手,机器视觉其实就是用机器代替人眼进行测量和判断。计算机视觉是利用计算机和其辅助设备来模拟人的视觉功能,实现对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。机器视觉和计算机视觉不仅是两个不同的概念,而且侧重点也不同。机器视觉侧重工程的应用,强调实时性、高精度和高速度;而计算机视觉侧重理论算法的研究,强调理论,由于理论的研究发展速度往往快于实践应用,也就是说计算机视觉的发展速度要远远超过了其时间生产的应用速度,因此计算机视觉的很多技术目前还难以应用到机器视觉上。但是二者还是共用一套理论系统,只是发展的方向不同而已,一个侧重实际应用,一个侧重理论算法的研究,不能说谁替代谁,各有千秋。

在工厂应用场景中,客户经常会面临以下几个问题,比如需要同时检测同一产线上不同型号产品,也需要对“管理员”、“工程师”及“操作员”进行权限管理,同时不同的现场需要不同的功能扩展等,而这些问题,国内大多数机器视觉软件做的差强人意。

机器视觉近年来一直很火,也成就了一大批企业。图片来源:百度图片

前段时间,在各大咖频繁发声下,“996”相关话题一时间成为舆论的焦点,伴随着各种社会情绪,观点莫衷一是。抛开主观上的评判,有一个问题却是许多人都想问的,那就是在保持效益增长的前提下,人们的工作时间有可能缩短吗?

二、近年来视觉发展的状况和遇到的瓶颈

澳门新濠新天地3559 4VisionBank SVS机器视觉软件,才能应对工业现场的强需求,相信这不会太远,值得期待!

在当前以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下,随着“中国制造2025”战略的深入,工业智能机器人产业市场呈现不断增长的势头,其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。

对于这个问题,百度李彦宏曾经提出了他的展望:人工智能堪比工业革命,很多行业都将发生翻天覆地的变化,甚至有可能让人们一周只工作4天。

    1、算法瓶颈。机器视觉研究对象主要是图像和视频,我们所采集的图像和视频,其特点是大数据、冗余信息多、特征空间维度高,同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性,单一的简单特征提取算法(如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等)难以满足算法对普适性的要求,因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的,这就造成了开发成本的大幅度提高。

■本报记者 贡晓丽

准确地说,人工智能是第四次工业革命的重要技术,它所带来的变革将超乎我们的想象。正如德国工业4.0之父、德国国家科学工程院前院长孔翰宁所言:人工智能是工业4.0成败的关键。

    2、场景认知问题。如何让机器认知这个世界?这一问题目前没有成熟的答案,也是目前科学家一直在研究的热点方向。早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案,目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统,但神经科学的发展目前只能做到了解和模拟大脑的一个局部,而不是整体(当然计算能力限制也是原因之一)。事实上,我们对人是如何对一个目标或场景进行认知的这一问题仍停留在定性描述而非定量描述上。

智能相机、图像软件、视觉检测系统、相机线材……在近日举办的第十四届中国国际机器视觉展览会上,《中国科学报》记者发现,众多机器视觉企业借此机会,针对实际生产中可能出现的各种应用需求,为用户带来了众多有效的解决方案。

巨头的修罗场

    3、准确性问题。机器视觉系统经常被人诟病的问题之一就是准确性。以十年前如火如荼的人脸识别算法为例,尽管一系列看似优秀的算法不断问世,但目前为止那些算法都是在指定的样本库中进行的,而在非指定大规模样本库下进行人脸识别的准确率仍然无法满足实际应用的需求,因此无法取代指纹或虹膜等近距接触式生物特征识别方法。这一问题的出现并非偶然。因为目标越精细,越复杂,信息越大,则其模糊性和不确定性也越强。人类之所以能够较好的对人脸进行识别,其实也是以牺牲一定的准确性为代价的。而机器视觉在做的事情一方面想要借鉴人脑或人眼系统的灵感去处理复杂而庞大的信息流,另一方面又想摒除人脑在模式识别方面存在的精确性不足的缺陷。这显然是一种一厢情愿的做法。

在当前以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下,随着“中国制造2025”战略的深入,工业智能机器人产业市场呈现不断增长的势头,其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。

在过去一年中,人工智能已成为全球科技巨头核心战略之一,为了争夺AI时代制高点,巨头们纷纷推出或在研发AI芯片,谷歌人工智能芯片TPU已经升级到第三代,亚马逊推出一款机器学习芯片Inferen,华为也推出Ascend系列AI芯片。

    4、鲁棒性问题。相比与其他测量手段,视觉的最大优点就是可以快速获得三维信息,一张或几张照片就可以重建出被测物体的三维特征,进而实现测量。但正如我们所知道的,只要测量条件、环境、被测物表面特性等改变,有时甚至时稍加改变,结果则大不一样,测量重复性和精度更无从谈起。这也是目前机器视觉测量尺寸、位姿等参数时比较突出的问题,特别是在一些强光干扰、温度场变化、光照条件变化的应用场合这个问题尤为突出。

随之而来的,哪些技术有巨大发展潜力?机器视觉究竟给工业机器人一双怎样的“慧眼”,才能够助力工业机器人在工业4.0发展道路上不断创造新的篇章?以上问题也是同期举行的中国机器视觉助力先进制造创新大会上,各位专家与企业代表关心的问题。

巨头争夺,比拼的是AI技术实力和应用落地能力,而国内具有用户规模、数据和应用场景的先天优势,让中国科技企业异军突起,能够与美国亚马逊和谷歌等巨头同台较量。目前已经兴起了包括BAT、华为、今日头条、海康威视、小米、富士康、大疆和海尔等AI巨头。

    5、人才的缺少。目前真正意义上的从业人员缺少科班出身,缺少对图像处理的底层理论认知和理解。机器视觉中图像处理是极为重要的一环,而目前大多数从业人员是本科或者大专毕业,或者是电气工程师新入行,基本都比较缺乏图像处理的基本理论。虽然相对于普通的自动化从业者而言,机器视觉工程师待遇还是不错的,但是却难以吸引到硕士或者博士进行过专门图像处理学术训练的人加入,因为随便加入那个互联网大公司做图像相关工作,待遇都能把自动化从业的工程师甩出几条大街。另外,机器视觉更多的应用是属于自动化设备这一块。而自动化属于比较交叉的学科,涉及到机器视觉,需要了解的东西包括、电气、运动控制、机械、光学、软件编程等。这些学科了解一些基本的东西不难,但是研究的比较透彻并能高效率的综合运用就比较难了。  

机器视觉近年来一直很火,也成就了一大批企业。在展览会现场的不少展台前都可以近距离感受机器视觉带来的冲击。

作为国内三大互联网巨头,百度是率先向人工智能转型的企业,自2010年开始积极探索发展人工智能技术,围绕百度大脑,AI应用开始在多个领域开花结果,并以百度云为平台把AI能力分享给社会,从农业到工业,从家庭到汽车,以及翻译、图像识别和信息流等产品和服务。

  目前的工业上视觉方面应用主要有:检测、测量、识别和定位。而这几个方面机器视觉还没有一个能真正意义上实现批量化检测的同时保证极高的准确率,极小的误检率和杜绝漏检。这个目标不能实现,降低了机器视觉的应用预期。因为机器视觉设备不能完全解决,还是需要人复查,除非客户的标准没有那么高。这也导致目前机器视觉在工业上应用没有那么快普及的原因之一。为什么机器视觉会遇到瓶颈?主要是过不了客户那一关——高精度、高速度、高准确率,并且实时性还要好。

华睿科技的工业相机从2MP(1MP=100万像素分辨率,下同)到25MP一应俱全,同时在今年推出了50MP CMOS(CMOS图像传感器为一种典型的固体成像传感器)大面阵相机。根据物流行业需求,华睿科技还推出了三款不同的工业镜头系列,可满足各种场景下的视场、景深及分辨率需求,高分辨率保证了成像清晰度。同时该公司还带来了物流分拣的解决方案。

今年,李彦宏又介绍了百度人工智能技术在工业制造领域的应用。他表示,现在很多3C产品在组装的过程当中都需要人的肉眼去检验这些零件的质量,而其中很多零件都非常小,比如iPhone组装插电的器件就很小,要人的肉眼去看是不是质量过关,是一个很费劲的任务。一般来说,熟练的工人干两个小时就得下来休息。而百度用计算机视觉的方式做了一个软硬一体的机器,一台设备相当于十个熟练工人能够做的事情,而且它的质量还比人工要更高。

国内硬件核心部件(相机和镜头)和软件算法包还是老外的产品领先,国内也出现了一些替代产品,从性能上和老外PK还有很大的差距。

据参展人员介绍,华睿科技依据在机器视觉领域深厚的技术积累,在产品和解决方案上不断自主创新,目标是让视觉成为第一生产力。

2019年年初,世界经济论坛宣布鸿海旗下富士康工业富联的深圳关灯工厂成为全球十六家制造业“灯塔工厂”之一。对于富士康来说,这是一场开始于内部的制造业转型。

参考文献

凌云公司已同国内多家机器人和自动化公司协同作战,向客户提供高柔性、高精度的生产组装和质量检测自动化解决方案。在介绍战略合作伙伴OptiTrack最近发布的无红外LED辅助的运动捕捉摄像机Slim 13E时,凌云光技术集团影视动漫行业经理李淼不遗余力,“这款摄像机将专注于大空间、多人交互的虚拟现实应用体验。全新的解决方案使用了主动式的跟踪技术,称为OptiTrack Active”。

事实上,早在2018年7月,富士康就在硅谷成立了一家新公司——工业人工智能系统(IndustrialAISystem),开发用于实现工厂生产自动化的人工智能技术。

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这种全新的捕捉技术还具有很多优势:不再依靠反光,因此标记点的亮度和圆度更加稳定,能够持续稳定地输出高精度的定位数据;选配短焦镜头,现实场景中即使存在掩体或交互遮挡,也能轻松捕捉,做到全局覆盖。

2019年3月29日,伴随着“智涌钱塘”2019 AI Cloud生态大会的举办,海康威视拉开了AI Cloud全面落地的序幕,AI Cloud是海康威视在2017年针对人工智能时代的物联网产业提出的概念,于2018年正式推出。

据介绍,10月30日至11月3日,凌云公司作为OptiTrack中国授权代理商,将在深圳、上海、北京陆续举办聚焦VR行业应用的专题研讨会,全新OptiTrack Active解决方案将在中国首次亮相。

海康威视副总裁毕会娟博士称,可以预见,2019年将是海康威视 AI Cloud全面落地的一年,一方面,物信融合数据平台逐步走向成熟,将会应用到更多行业场合;另一方面,各地业务中心也已准备了本地化的数据治理工程实施团队,为用户提供服务。

另一家机器视觉行业厂商大恒图像研发设计出了专门针对工业级机器视觉应用的全新一代超小型数字工业相机——水星系列千兆网工业相机。“这款相机能顺利部署到空间狭小的各种工业环境中或被集成到机械手臂等自动装置上,完成定位、测量、缺陷检测、目标识别与拾取等机器视觉应用。”中国大恒有限公司北京图像视觉技术分公司高级应用工程师袁玉娇说,“这款工业相机在去年的第十八届中国国际博览会上还获得了年度最佳产品奖。”

华为董事长任正非认为,当人工智能出现升华以后,现在西方国家不能解决的社会福利、工会、罢工等问题,以后都能通过机器人来解决,真正能实现人工智能的生产方式,大规模的工业就会转向西方发展;完全不能实现人工智能的生产方式,可能就往东南亚这些人工成本低的国家发展;中国正面临着“夹心饼”中间这一层,中国往何处去,现在是一个极大挑战,不是人口红利就能解决中国未来的发展问题。

做好机器的“眼睛和大脑”

毋庸置疑的是,当生产往高端发展之后,人工已经不能完全解决生产的问题,生产方式会发生巨大的变化,而中国能否抓住人工智能的机遇实现制造业转型升级将决定未来我们在世界制造中的地位。

中国产业调研网发布的中国机器视觉行业发展监测分析与市场前景预测报告(2016—2020年)认为,随着企业自动化程度的不断提高和对质量更加严格的控制要求,迫切需要机器视觉来代替人工检测。中国的工业生产正从依赖廉价劳动力转向更高程度的自动化生产,这带来了对自动化设备的大量需求。

从可见到不可见

机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。“这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。”西安交通大学教授韩九强表示。

如果说,自动化是解决可见世界的问题,那么人工智能就是探索不可见的世界。它的挑战就在于如何去定义不可见的关系性,比如造成机器停机的原因是什么。

机器视觉技术是图像获取、分析、识别、检测等技术的综合。在一些不适宜人工作业的工作环境或人工视觉难以满足高精度、高质量要求的场合,常用机器视觉来代替人工视觉。

正如富士康工业互联网副董事长李杰所说:“工业互联网数据有很多来源,有历史的数据、传感器数据、专家数据以及共性数据,在很多数据中可以找到因果关系,可见的数据和不可见的关系是不一样的,如何用不可见的关系产生效益,这个就是关系的价值,如何从可见的数据中找到不可见的关系,产生提质增效、降本减成、创新的价值,这个是工业互联网的最大本质。”

李淼表示,机器视觉强调实用性,要求能够适应工业生产中恶劣的环境,要有通用的工业接口,能够由普通工作者来操作,有较高的容错能力和安全性,不会破坏工业产品,必须有较强的通用性和可移植性。“机器视觉就是机器的‘眼睛和大脑’。”

在李杰看来,生产的产品可以比作蛋黄,而产品创造的价值是蛋白。“蛋黄是可见的,蛋白是不可见的。换句话说,富士康可将很多核心竞争力当作蛋黄,比如控制器、传感器。把控制器加上工业大数据、工业人工智能的分析后,生产线将持续不间断工作,并及时预测预防质量问题,做到’事前诸葛亮’,这就是蛋白。”

据介绍,机器视觉系统的优点有:非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性;具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围;长时间稳定工作,机器视觉可以长时间地作测量、分析和识别任务。

他提出“工业人工智能”,在为工业的应用发展和部署各种机器学习算法,必须带来“稳定且持续”的效益。人工智能驱动(AI-driven)的自动化正处于起步阶段,必须先定义其结构、方法和挑战作为框架。

“对机器视觉工程师来说,不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、电一体化的综合能力。”基恩士公司的一位视觉部门销售工程师表示。

工业人工智能通过多维度学习,形成快速性、系统性及可传承性等特性。在实际操作过程中,不同个体使用同样工具可得到相同或相近的结果,系统将形成标准性解决方案,高度契合作业过程中即时响应、准确度极高、高等级安全等一系列要求。

由于国内机器视觉产业发展速度明显加快,机器视觉行业高级分析师严胜辉预计,国内机器视觉发展期可持续到2020年前后,之后将进入产业成熟期。

李杰认为,中国制造业现阶段面临教育素质参差不齐、管理体质存在漏洞、没有认清产业本质三大问题。目前,国内消费者对部分中国制造不信任,问题不仅在于假冒伪劣流行的病症至今未能得以有效治疗,还有国内厂商,包括管理者、一线工人对产品品质要求,及其所需的精细管理文化、精工制造文化、品质尊重文化普及,相对德国、日本等国家仍有较大差距。

“在机器视觉的目标跟踪技术领域,要着力解决‘看得清、找得出、跟得上、打得准’四个问题。”中科院长春光学精密机械与物理研究所教授朱明曾表示,机器视觉要进一步解决的问题还有很多。譬如,其成像技术要解决在远距离、弱目标的情境下,即使遇到恶劣天气,也能够克服器件限制;目标检测技术要进一步提高,能够精准检测到各种背景下的各种目标;目标识别技术要进一步提高“人工智能”和“人在回路”等。

为提质增效,美的集团人工智能战略引入了机器视觉系统。美的集团视觉研究所长胡正博士说:“要实现工厂的质控,必须使用机器视觉系统。人工智能只需要采集各种各样品类部件的数据,然后使用合适的人工智能模型,就能够生成一系列通用的人工智能算法来做不同的项目,从而避免了一个项目一个项目去做,节约了大量的工时。”

“国内在机器视觉产品研发方面虽然取得了一些成果,但与国外先进机器视觉技术和设备相比还有较大差距。”韩九强提出,目前国内在机器视觉产品研发方面主要存在技术水平较低、应用面窄、基本处于软硬件定制的专用视觉系统研发和应用阶段、开发成本高、效率低等问题;在机器视觉算法研究方面,仍采用经典的数字图像处理算法和通用软件编程开发,组态集成开发能力弱;在产品方面,拥有自主知识产权的机器视觉技术与系统产品较少,不利于批量生产和推广。

在方法上,美的在边缘计算、处理器、数据中心产品上部署AI相关产品,通过使用英特尔芯片的计算力,再借用分析工具来帮助更好的做人工智能培训,再通过参考模型,实现智能化控制。

这些不足和问题,不仅局限了机器视觉的应用范围,还让已有的技术应用复杂而困难。北京清影机器视觉技术有限公司总经理曹亮认为,目前通用的“机器视觉”多数是由人工智能计算来实现的,一种视觉对应一种特有的软件和系统,完成一种固定的视觉任务,在算法和数据层面无法实现各视觉系统在机器视觉上的统一。而且,对于图像内容的理解方面,由于神经网络存在的黑箱性质,机器无法达到令人信服的对视觉的理解要求。

当前的国内AI创业及应用热潮多是基于深度学习这一算法,往往需要大量数据进行训练,且模型可解释性不强,因此并不是所有领域和场景的最优AI算法。

曹亮将目光投向了能够让机器具备像人眼一样的三维、高速、被动成像的视觉感知功能的一项技术,曹亮称之为“机器眼”。关注于远距离、大场景、实时三维被动成像技术的曹亮表示,“希望我们的一小步,能促成机器世界的一大步”。

清华大学AI研究院首任院长张钹院士认为,现有的AI技术“小错不犯,一犯就是大错”。当前AI技术对训练数据过分依赖,这导致算法在工业领域等样本和标注不足的场景中极易出错,其次模型可解释性不强。

《中国科学报》 (2017-10-19 第6版 前沿)

而成立于2018年7月的瑞莱智慧正在研发无监督学习算法、可解释性算法,希望能够解决行业中标注数据缺失问题,帮助人们借助算法解释更好的进行决策;目前瑞莱智慧已经与工业多家企业展开合作,研发了工业领域的异常检测、预测性维护等。

瑞莱智慧CEO田天说,“在工业应用领域,收集高质量训练数据的过程往往成本高昂,且耗费时间,如果采用无监督或者半监督的学习方法,就能有效降低训练数据需求,针对碎片化的工业视觉检测场景具有更广的应用前景”。在没有训练数据时,可以考虑采用异常检测、或者变化检测等方法,让机器学会什么是正常的数据,进而在出现异常数据或者变化时能够做出准确判断。

“AI产业化落地,第一要找到行业的最大痛点;第二要让AI技术实现价值,即选择相对成熟的人工智能,实现产品化;第三,有了产品后,还是需要有一个创新的产业解决方案,实现产业层面的迭代升级;最后,基于自身积累的经验,实现产品升级、赋能产业,提升我们行业的效率,提升整个行业的价值。”极智嘉CEO郑勇说。

工业人工智能进入落地期

过去10年,AI 领域开发了大量优秀算法,为实际应用储备了大量的工具;近年来,人工智能开始大规模应用于金融和互联网等领域,起到了较好的示范效应。业内人士普遍认为2019 年将是人工智能在工业制造领域快速发展以及各种技术落地的一年。

如今国内中小创投公司林立,科技氛围浓厚,让李杰对中国制造业的未来充满信心,“目前中国有太多的产业可以做蛋白,只要拥有足够的核心竞争力,蛋白可以做得很大。”

综合来看,目前人工智能在制造业领域主要有三个方向:视觉检测、视觉分拣和故障预测。

田天表示,目前在“缺陷检测”和“预测性维护”两大方面客户接受度和需求较高,主要是因为该领域为客户痛点,能直接为客户节省大量的费用。预测性维护也有利于避免重大事故,对于安全制造和安全生产至关重要。

近年来,越来越多的机器视觉落地应用,在技术与市场上的认可度不断获得提升,视觉企业成长速度加快。在工业应用领域,随着生产的柔性和自动化程度的不断提高和对质量更加严格的控制要求,企业迫切需要机器视觉来代替人工,实现定位、检测、引导、识别等功能。

机器视觉技术是图像获取、分析、识别、检测等技术的综合,机器视觉行业经过数年的积累,不仅在规模上实现年均增速超20%,且在3D视觉、无序分拣等技术方面获得了不同程度的突破。GGII预计2018年中国机器视觉市场规模54亿元,同比增速超25%,高于其他细分领域增速。

人工智能技术的发展推动了机器视觉的快速应用,GGII认为,机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段,随着机器视觉的介入,自动化设备将朝着更智能、更快速的方向发展,同时,机器视觉在各行业的渗透率也将逐渐提升。

其中,将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

高视科技2015年完成了屏幕模组检测设备研发,已向众多国内一线屏幕厂商提供50多台各型设备,可以检测出38类上百种缺陷,且具备智能自学习能力;阿丘科技则推出了面向工业在线质量检测的视觉软件平台AQ-Insight,主要用于产品表面缺陷检测,可用于烟草行业,实现烟草异物剔除、缺陷检测。

近年来,国内陆续出现了一些基于深度学习和人工智能技术解决机器人视觉分拣问题的企业,如埃尔森、梅卡曼德、库柏特、阿丘科技、埃克里得等,通过计算机视觉识别出物体及其三维空间位置,指导机械臂进行正确的抓取。

埃尔森通过3D快速成像技术,对物体表面轮廓数据进行扫描,形成点云数据后进行智能分析处理,加以人工智能分析、机器人路径自动规划、自动防碰撞技术,计算出当前工件的实时坐标,并发送指令给机器人实现抓取定位的自动完成。

以高性能3D相机、视觉AI算法和软件、机器人运动算法和软件为核心产品的梅卡曼德可提供多种典型应用的参考设计和现场服务。其解决方案可使机器人厂家和集成商迅速提升人工智能能力,完成无序物体抓取、视觉引导拆垛、混合码垛、精确定位装配等应用。

基于人工智能和IOT技术,通过在工厂各个设备加装传感器,对设备运行状态进行监测,并利用神经网络建立设备故障的模型,则可以在故障发生前,对故障提前进行预测,在发生故障前,将可能发生故障的工件替换,从而保障设备的持续无故障运行。

据悉,国外AI故障预测平台公司Uptake,已经估值超过20亿美元。而国内智能装备企业利元亨利用数字孪生技术让企业管理者随时随地了解设备的实时运行情况和生产数据,同时预测设备未来的生产数据和可能出现的产线故障,提前制定计划和对策。

澳门新濠新天地3559,目前“灯塔工厂”名单全球总计只有 16 家公司入选,“富士康是其中唯一利用 AI 做预测的企业,李杰指出,工业 AI 有五大关键要素:分析技术、大数据技术、云或网络技术、行业领域知识、事实结果。而投入工业互联网会失败通常有四大因素:没有场域、没有使用工具/数据、公司内部斗争、项目纠纷、最后才是没有技术,其中有 4 成以上是没有场域。

目前,AI故障预测成熟运用较少。大部分传统制造企业的设备没有足够的数据收集传感器,也没有积累足够的数据;很多工业设备对可靠性的要求极高,即便机器预测准确率很高,不能达到百分之百,依旧难以被接受;此外,投入产出比不高,很多AI预测功能应用后,如果成功能减少5%的成本,但如果不成功反而可能带来成本的增加,所以不少企业宁愿不用。

有投资人表示,初创公司在人工智能领域还是有很多机会的,但他们需要往更细分的赛道里去专研,去挖掘,这样才能避开一些大公司,发挥自己的长处,实现AI与具体产业相结合。

此外,拥有更加独到数据的企业将更有机会,这里为什么强调独到数据,是因为之前很多做算法的数据都是公开数据、各种扒的数据或者是直接买的数据,但是这类数据是没有稀缺性。

郑勇认为,虽然现在人工智能领域有大量的创业公司,但是不同公司最后在产品上的差异,其实就在于细节,细节决定了客户的体验,包括对行业的理解。想要获得这些经验,需要花很长的时间,跟客户一起打磨,最后才能获得。“当有了这样经验的时候,你跟你的竞争对手是可以差异化的,最后会带来品牌溢价,带来产品价值优势。”

总体而言,AI在工业领域的应用才刚刚开始,还有不少潜在应用场景值得去探索和发掘。

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