2020， “新基建”序章展開，5G、人工智能、云計算等新一代信息技術(shù)迎來新的發(fā)展機(jī)遇。面對新一輪產(chǎn)業(yè)變革，如何以信息化助力新舊動能轉(zhuǎn)換，如何以數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造新的未來？近日，在 “第十三屆中國（濟(jì)南）國際信息技術(shù)博覽會”上，360余家重量級IT企業(yè)共聚一堂，聚焦當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域前沿話題進(jìn)行深入交流探討。作為全景AI理念的開創(chuàng)者與踐行者，在信博會開幕日重磅論壇—— “智能技改＋新信息技術(shù)專題論壇”上，博觀智能行業(yè)市場總監(jiān)胡啟超作“新基建之下的全景AI實踐——機(jī)器視覺走進(jìn)工業(yè)智能”主題演講，闡述博觀智能“全景AI”算法體系助力新舊動能轉(zhuǎn)換及傳統(tǒng)工業(yè)的數(shù)智化升級，分享了博觀AI－PAAS平臺、算法設(shè)計、輕量化部署等工業(yè)AI落地實戰(zhàn)路徑。

現(xiàn)狀與痛點(diǎn)：工業(yè)發(fā)展與人工智能發(fā)展并未完全接軌

2020年，“新基建”戰(zhàn)略的實施推動人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入新的高速發(fā)展期。據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，近5年來人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模實現(xiàn)7倍速增長，但作為新基建的重要實施場景，面向工業(yè)場景的人工智能企業(yè)寥寥無幾。

同時，工業(yè)制造流程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)超過70％的有效信息通過視覺技術(shù)收集，但這些視頻數(shù)據(jù)的價值并沒有被充分發(fā)掘。過去中國大多數(shù)人工智能企業(yè)將精力投入到公共安全領(lǐng)域，對工業(yè)本身的復(fù)雜屬性缺乏研究，而工業(yè)企業(yè)在自我消化智能化需求的過程中，產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)形成很多信息孤島，導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)與人工智能企業(yè)之間逐漸形成壁壘。

打破壁壘 全景智能作為工業(yè)智能基礎(chǔ)積累將發(fā)揮巨大價值

博觀智能依托于行業(yè)算法及AI項目實戰(zhàn)積累，將行業(yè)算法與通用算法進(jìn)行大膽融合，提出“全景AI”概念，打造工業(yè)領(lǐng)域的定制化人工智能算法解決方案，打破工業(yè)企業(yè)與人工智能企業(yè)之間的壁壘。

通過對工業(yè)細(xì)分場景的深入調(diào)研，博觀智能認(rèn)為工業(yè)生產(chǎn)場景中的各類行為的分析以及模型建立是人工智能進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的關(guān)鍵，基于自主研發(fā)的Bresuite一站式算法開發(fā)平臺，博觀智能先后開發(fā)百余種細(xì)分算法，構(gòu)建全景AI體系，細(xì)分算法種類業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。

同時，博觀智能聚焦四大類工業(yè)場景進(jìn)行算法定制化設(shè)計：

化工

針對倉儲、輸送、油站三大場景，博觀智能支持14種特種車輛識別算法，可重點(diǎn)針對倉儲油庫區(qū)域的吸煙、打電話、煙火、禁區(qū)等進(jìn)行智能監(jiān)測，在輸送過程中可對油罐車進(jìn)行車牌、車輛行駛時間、行駛區(qū)域、行駛位置、行駛速度、行駛路線的掌握，保障全流程的安全生產(chǎn)管理。

鋼鐵

在鋼鐵行業(yè)，博觀智能聚焦生產(chǎn)、倉儲、物流三類場景：在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，對人員穿戴和行為以及熔爐進(jìn)行目標(biāo)檢測；在倉庫區(qū)域，對貨物的保管、堆積點(diǎn)查、違規(guī)擺放和陌生人員闖入等異常行為進(jìn)行分析預(yù)警；在物流運(yùn)輸環(huán)節(jié)，通過算法對運(yùn)送車輛的高度、駕駛?cè)藛T人像識別、車輛信息識別等多維度信息進(jìn)行記錄與抓拍。

電力

在電力行業(yè)的發(fā)電、輸電與變電環(huán)節(jié)，通過人工智能算法對線路的缺陷進(jìn)行分析，可對關(guān)鍵位置人員的值崗狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。針對無人值守的變電站，可對禁區(qū)、圍欄實時監(jiān)測以及對闖入進(jìn)行告警等，確保發(fā)生異常能夠及時告警，實現(xiàn)真正的無人值守。

智能制造

制造行業(yè)產(chǎn)線因生產(chǎn)產(chǎn)品的不同，因此檢測目標(biāo)千變?nèi)f化，對于多樣化的需求，博觀全景AI的優(yōu)勢能更好地得到體現(xiàn)。博觀主張以算法為公式，針對問題提出解決問題的方案：在企業(yè)安全層面，對企業(yè)人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、環(huán)境的不安全因素三個層面進(jìn)行智能化改造分析；在降本增效層面，對人、車、機(jī)器三個層面進(jìn)行改造升級，并提出針對性的解決方案。與此同時，博觀可滿足企業(yè)的算法設(shè)計和定制需求，賦能工業(yè)企業(yè)順應(yīng)新舊動能轉(zhuǎn)換、實現(xiàn)智能化升級的目標(biāo)。

落地為王 AI落地工業(yè)的探索

人工智能如何落地是傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)智化升級的關(guān)鍵點(diǎn)。博觀智能結(jié)合1500余項AI項目落地經(jīng)驗，進(jìn)行AI落地路徑的探索與突破。

基于AI－PAAS平臺 開創(chuàng)“重軟輕硬”落地新思路

博觀智能提出進(jìn)行解耦合思路，將“重軟輕硬”作為企業(yè)數(shù)智化升級的一個目標(biāo)，全力投入軟件開發(fā)。只要ISV合作伙伴能夠提供對應(yīng)規(guī)格的GPU服務(wù)器，博觀智能就能夠提供對應(yīng)的算法，為合作伙伴進(jìn)行平臺賦能，既省去高昂的算法開發(fā)成本，同時提升現(xiàn)有平臺價值。

博觀智能之所以能實現(xiàn)“重軟輕硬”思路，最大支撐來自于博觀AI－PAAS平臺，在這一平臺上的博觀人像識別、車輛識別、跨鏡追蹤、行為分析、客流分析、行業(yè)智能六大類算法已適配國內(nèi)外所有主流廠商的20余款A(yù)I芯片，全面滿足各類合作伙伴的算法適配需求。

公式法算法設(shè)計 定制落地?zé)o憂

工業(yè)企業(yè)碎片化場景各式各樣，人工智能企業(yè)無法做到對每一個工業(yè)場景都非常了解，而工業(yè)企業(yè)缺乏掌握和理解人工智能的專業(yè)人才。博觀智能倡導(dǎo)定制公式化算法設(shè)計，只要了解到工業(yè)企業(yè)需要達(dá)到的效果與具體需求，博觀智能就會用公式法來為工業(yè)企業(yè)進(jìn)行算法設(shè)計，以達(dá)到算法落地效果。

輕量化部署 讓AI落地不再遙不可及

邊緣計算智能已成為人工智能應(yīng)用落地的產(chǎn)業(yè)化新方向，很多傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)認(rèn)為人工智能落地需要強(qiáng)大的算力支撐，而在實際生產(chǎn)過程中，大多是碎片化的應(yīng)用場景需求。由此出發(fā)，博觀智能推出一款“平易近人”的AI邊緣側(cè)產(chǎn)品——“搖光”智能盒。它可同時支持行為分析、人像識別算法，可滿足安全帽、工作服監(jiān)測，吸煙、打電話、煙火、鼠患偵測等具體碎片化場景需求，適用于如明廚亮灶、智慧工地、加油站、社區(qū)等多種場景，開拓AI輕量化落地新路徑。

以青島某集團(tuán)智慧工廠項目為例，博觀智能結(jié)合行業(yè)屬性及客戶具體需求，針對設(shè)備調(diào)試區(qū)、裝貨區(qū)、運(yùn)輸通道、卷鋼臺、行車、噴漆間六大應(yīng)用場景，設(shè)計了AI防護(hù)服識別、手套識別、防毒面具識別，叉車工人越界檢測、裝卸貨區(qū)狀態(tài)監(jiān)控等十二類人工智能算法及應(yīng)用，滿足了用戶在制造場景復(fù)雜環(huán)境中對目標(biāo)檢測的需求。

未來，面對工業(yè)領(lǐng)域場景復(fù)雜、定制化的要求，博觀智能將積極深入工業(yè)領(lǐng)域，圍繞工業(yè)企業(yè)設(shè)備／產(chǎn)品管理、業(yè)務(wù)與運(yùn)營優(yōu)化、社會化資源協(xié)作等應(yīng)用場景，提供全景AI算法體系賦能，加快以數(shù)據(jù)驅(qū)動工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的轉(zhuǎn)型升級進(jìn)程。