东声AI算法加持,打通落地“最后一公里”,“AI+机器视觉”将创造更大的价值收藏

网友投稿 358 2024-01-13


潮水的来袭,无法回头事实上在潮水来临前,岸边早有人嗅到苗头就当所有人沉浸在ChatGPT带来的“时代狂欢”时,AI早已嵌套进许多行业里作为AI技术应用最有潜力的领域,制造业乃至整个工业大类,近些年都在AI技术的帮助下朝着数智化领域迈进。

东声AI算法加持,打通落地“最后一公里”,“AI+机器视觉”将创造更大的价值收藏

在2015年公布的《中国制造2025》长期规划里,AI相关字眼频频出现而到了2020年,国家发改委再次明确将AI列入“新基建”战略五年时间,足以见证工业与AI之间的碰撞和融合但工业是个漫长的链条尽管AI技术已经覆盖了大部分环节,但对于迫切需要数智化转型的工厂来说,单就引入数字化系统就已经花费漫长的周期,若是再与AI融合,则需要更长的时间。

此外,AI对于供需双方都需要付出极大的成本,投资回报周期被无限地拉长……在种种难题前,如何去俘获工厂的芳心,就成了当下AI公司重点需要考虑问题之一在东声智能创始人兼CEO韩旭看来:“打动客户的关键,是真实解决客户的核心痛点,让他们看到AI技术带来价值。

而实现价值的方式,是自身过硬的技术和对行业的深度理解”东声智能成立于2019年的AI初创企业,以工业视觉为切入点,通过一系列算法产品以及平台化硬件产品,目前已应用于华为、比亚迪、亿纬锂能、立讯精密、富士康、特斯拉等知名企业。

在整个泛工业领域,不仅是国内,东声智能也打开了美国、日本、韩国、马来西亚和泰国等海外市场软/硬件产品及解决方案,打通AI的“最后一公里”在工业场景里,AI从不缺少需求——企业里深知数智化转型的重要性,AI能够解决企业在生产流程里的痛点。

但真正想把AI渗透进工业场景中并非易事,如开头所说,AI的生产要素过于昂贵,难以俘获工厂的芳心如何实现AI普惠,打通AI应用落地的“最后一公里”难题,东声智能从通过软/硬件产品及解决方案持续的工业战略布局找到了答案。

最先打动客户的是东声智能的AI算法,这恰恰也是东声智能Handdle AI质量管理系统的核心

东声智能的AI算法可以对设备采集到的数字信息(性能)、2D/2.5D/3D图像信息等多维度数据要素进行监控与分析,为企业提供由视觉分析—产线数据分析—综合数据拟合—质量信息可追溯,从而为产线提升产品合格率,优化工厂人员结构,节省工厂成本,提高企业竞争力以及市场占有率等。

以外,东声智能还看到了AI智能相机在工业场景里的前景,作为一种软硬件结合的轻量化、小体积、高集成化设备,智能相机并不需要过多的调试即可安装交付,非常适合传统产线的升级改造在高度浓缩了东声的算法后,该相机可以实现零代码交付,从训练到部署只需非常短的周期,实现了边端的快速部署和应用,为工业应用提供稳定、可靠的性能保障,进一步拓展了深度学习技术应用的深度和广度,降低了相关场景的局限性。

由此可见,东声智能从产线出发,从客户需求入手,为工厂提供视觉算法软件、边缘智能硬件、垂直行业解决方案,形成了模型生产、边缘计算到云数据处理平台的端边云系统闭环。

AI+工业视觉,坚守理想终会“开花”有人把当下AI从业者看成时代的宠儿在时代潮流和风口下,一批从业者借着时代的浪头冲上达到了别人难以企及的高度,是名副其实的幸运儿固然AI是个好方向,但背后的艰难却鲜有人知,尤其东声智能所在的工业赛道,就连业内巨头们也难免折戟沙头,对于一家初创公司来说,其难度可想而知。

但好在东声智能最终还是有惊无险地度过了创业初期的阵痛,成功实现了AI算法的落地,最后靠着出色的产品力斩获国内外多家工业巨头的订单从AlphaGo惊艳科技圈,到ChatGPT真正引爆AI浪潮,我们可以看到AI技术对于人类社会的改变,也对AI公司带来了新的机遇。

不可否认,企业实现AI落地确实存在诸多问题,但能总有企业找到方向,火热地坚守着我们相信,“AI+机器视觉”将创造更大的价值我们相信,相信的力量!

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