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2019WAIC丨聚焦工业视觉与服装质检,创新奇智用AI赋能商业未来

倪霞
2019-08-30 · 21:55
[ 亿欧导读 ] 亿欧新制造现场消息,8月30日,2019世界人工智能大会火热进行中。在上午,“全球工业智能峰会”举办,创新奇智合伙人路一鸣担任峰会主持人。在峰会举行期间,AI赋能企业创新奇智举办了AI+制造业成果发布会。
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作者:倪霞,图片来自“亿欧图库”

文丨倪霞

责编丨余欣婷

亿欧新制造现场消息,8月30日,2019世界人工智能大会火热进行中。在上午,中国信通院、工业互联网产业联盟等单位共同举办了“全球工业智能峰会”,创新奇智合伙人、首席战略官、高级副总裁路一鸣受邀担任峰会主持人。在峰会举行期间,创新奇智举办了AI+制造业成果发布会。

创新奇智CTO张发恩、香港怡东针织制衣有限公司执行董事方力浩出席发布会,并就未来AI+制造业务布局、ManuVision工业视觉平台在多个场景的创新应用,以及AI技术应用在服装制造工厂的发展问题展开分享。

AI赋能商业趋势逐渐明晰,传统行业蕴含巨大机会

时至今日,人工智能赋能商业未来的趋势逐渐明晰。当前,社会经济主要靠科技驱动,而人工智能作为产业变革的重要驱动力,已逐渐渗透到各行业,并在人类社会和经济发展中带来重要革新。历经多年技术积淀后,AI的应用也在快速发展,赋能商业正是AI的价值所在

“我们定位自己为AI 2.0的企业,就是更加关注AI的技术落地、商业化价值。在早期的AI 1.0时代,大多数公司主要解决的是AI的技术性问题,现在已经到了一个更应该关注技术的赋能价值阶段。” 张发恩表示。

其实,创新奇智的发展理念,显然有着鲜明的“创新工场”特色。创新工场李开复在昨日的主题演讲及媒体采访中都提到的一个核心就是“关注AI赋能传统企业的价值”,这与创新奇智的发展理念颇为相似。

事实上,在2016年,创新工场人工智能工程院成立,发展了一种独特的“VC+AI”模式。在此基础上,2018年3月,创新工场AI To B子公司创新奇智成立,之后便积极探索AI赋能商业的模式。目前,g公司以AI技术为基础的行业解决方案已经在零售、制造、金融等传统行业成熟应用。

AI赋能传统制造业,工业视觉大有可为

在AI赋能传统产业转型升级的大讨论中,智能制造无疑是热度最高的。尤其在全球经济增速趋于平缓的形势下,智能制造被世界大国视为抢占下一波技术红利的战略资源,也成为很多制造企业突破现有发展瓶颈的重要手段。

然而,制造业的进入门槛很高,要求技术服务商有很强的专业背景、行业积淀和场景理解力。另外,制造业涉及“研、产、供、销、服”等多个环节,产业链错综,应用场景复杂,对AI赋能企业提出很大挑战

尽管如此,创新奇智依然坚持用AI赋能传统行业,积极布局智能制造领域。在成果发布会上,创新奇智CTO张发恩分享了创新奇智如何布局智能制造。

他指出,面对制造业的复杂形势,创新奇智的策略是集中优势资源,深挖应用场景,构筑行业护城河。创新奇智以工业视觉为切入点,自研ManuVision工业视觉平台,建设包含光学成像、机械自动化、电气自动化和软件算法的全技术栈。在该技术栈的基础上,推出支持定位、检测、测量、识别等四大功能的工业视觉一体机,目前已在3C装配、汽车零部件、纺织服装、家居板材、无损探伤、磁性材料等领域取得不错成果,并成功实现商用。

据不完全统计,当前中国工业视觉市场规模已经超过1500亿元人民币,并保持每年30%的快速增长,其中自动检验领域占比约为60%,而工业视觉的四个主要场景——检测、定位、测量、识别,也是制造业当中用工需求最多的地方。可以说,AI工业视觉的市场前景非常广阔。

张发恩表示,“自动检验是工业视觉最重要的应用领域之一,是实现生产自动化、提升检验和生产效率的必要条件,具体应用包含完备性检验、形状尺寸检验、表面检验、内部探伤检验等。基于AI深度学习算法/模型的工业视觉技术,进一步拓展了其应用的深度和广度,降低了相关场景的局限性,可以有效解决传统工业视觉技术通用性和智能性不足的问题。”

工业视觉与传统行业碰撞,纺织服装质检向智能化发展

事实上,在检测、定位、测量、识别等四个主要场景下,工业视觉在3C装配、汽车零部件及服装纺织领域可以发挥较大作用。而纺织行业,作为我国市场份额相对较大的领域,工业视觉的应用空间还很大。

在纺织工业中,纺织品检测是服装制造必不可少的一道工序。尽管它没有直接改变产品的外观和内在的结构,但它对提高产品质量的作用巨大。事实上,对纺织品进行检测的主要目的是实现纺织品等级的评定,从而对产品进行合理的定价,以及实现生产过程当中的品质控制。

目前,在纺织厂中,很多生产工序全部或部分实现了自动控制,但织物疵点的检测,仍旧是通过人工视觉的检检验来评定的。长时间的检测不仅会影响产品质量的客观评定,同时检验人员主观情绪及状态也会影响检测质量。据测试,即使是最为熟练的验布人员在布速为15-20m/min 时,才能识别出70%左右的疵点,而且随着速度的增加,这种识别率还将下降。

随着现代化的大规模生产,纺织工业产量在不断的提高,这要求在提高纺织制造生产速度的同时要加速疵点识别的速度。而工业视觉,就是帮助工厂提高工作效率的重要技术手段

创新奇智的合作伙伴之一——香港怡东集团,是一家全球性服装制造及出口企业,在全球有13家工厂,产品远销欧、美、日等多个国家,主要客户有A&F、Polo Ralph Lauren、Eddie Bauer、J-Jill、Fast Retailing、Vans、波司登等世界著名品牌。

会议现场,香港怡东针织制衣有限公司执行董事方力浩先生从服装制造企业的角度,介绍AI为怡东宁波工厂带来的变化:“高端成衣对质量的把控非常严格,以往我们靠人工检测,效率低下,QA品质不一致。跟创新奇智合作后,经过数月的打磨,我们已经在工厂产线上开始试用AI质检一体机,效率明显提升,过去50个人的工作量现在只需1个人工和1台机器即可完成。未来双方还将探索更多的AI应用场景。”

而创新奇智在制造业也有清晰的发展规划, “AI技术算法与应用场景是强耦合的关系,AI to B一定要选出有行业价值的场景,要基于场景去调整技术、打磨产品,而不是拿着锤子(技术)找钉子(场景)。面对智能制造的大机遇,我们规划了’项目(Project)-产品(Product)-平台(Platform)’的三步走P3策略。目前,创新奇智已经从多个质检项目中提炼出了智能质检一体机、OCR扫码枪等AI产品,以软硬一体的方式交付给客户,企业无需做复杂部署,解决人工智能应用落地最后一公里的难题。” 张发恩表示。

综合看来,制造业是技术创新的基本源泉,也是经济增长的原动力。实现“智能+”国家战略目标,以人工智能为基础的智能制造是主攻方向。针对传统制造业复杂多变的业务场景,深挖应用场景,优化传统制造业的生产流程、降本增效,助力制造业转型升级,是未来AI发展的重要方向。


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