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聯想創投“未來午餐會”四期:智慧工廠拍個X光片

2020-07-17 14:14:49   來源:投資家網  作者: 

摘要:在聯想創投“未來午餐會”第四期欄目中,遒涯科技創始人、CEO劉鑫,深慧視創始人、CEO呂聰奕博士,思謀科技聯合創始人兼CEO沈小勇,慧聞科技聯合創始人兼CEO吳慶樂,與聯想創投執行董事、CMO陳蜀杰共同對話,大家分享前沿科技如何落地電力能源、產線檢測等工業大場景,看數據智能如何“穿透”傳統行業。

自18世紀第一次工業革命以來,工業已經走過機械化、 電氣自動化、數字化三個階段。如今,幾乎所有日常生活方式背后都離不開工業的力量。不過,在“效率就是生命”的現代語境里,留給工業的提升空間還很多,世界各國也都發布過工業轉型計劃,且思路大同小異:依托物聯網、大數據等新興技術,提升制造業的智能化、效率和互聯互通。


在聯想創投“未來午餐會”第四期欄目中,遒涯科技創始人、CEO劉鑫,深慧視創始人、CEO呂聰奕博士,思謀科技聯合創始人兼CEO沈小勇,慧聞科技聯合創始人兼CEO吳慶樂,與聯想創投執行董事、CMO陳蜀杰共同對話,大家分享前沿科技如何落地電力能源、產線檢測等工業大場景,看數據智能如何“穿透”傳統行業。


讓數據發揮出知識的價值:遒涯科技,做云+端的綜合能源服務商

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在過往很長的一段時間里,能源動力行業如需要數據采集,會安排專人對各種儀器、儀表上的數據進行抄取,并需要定期維護設備,隨著“端”服務進入工業互聯網,充滿智慧的電廠和園區已經可以以AI為支撐,運用智能運檢設備,通過傳感器采集各項參數,進行智能的“協同立體巡檢”。


“2016年能源互聯網開始起步,目前正處于發展期。此前,IT技術只是對單一項目進行數字化改造,這兩年已經深入到電廠智能化建設和綜合能源服務管理一體化交付。”遒涯科技創始人、CEO劉鑫在直播中表示,隨著新基建核心技術在越來越多的場景中落地,電力公司、工業園區開始關注能耗設計與產業的協同,超算平臺、5G基站和數據中心建設中的相關應用與能源互聯網有著緊密的聯系,催生了更多市場機會。


由于能源結構和使用方式的原因,中國的單位GDP能耗與歐美先進國家差距很大,國家“電改”的力度與決心前所未有,“輸配分離”改革一旦實施,全國各地會更加關注自身負荷側的調節應用,這需要更多的智能化應用來支持。


與此同時,出于產業鏈升級的考慮,政府引導下的新興產業園區在規劃中優先考慮能源的整體規劃和配套設計,很多城市對于IDC機房的落地要求是PUE(能源利用效率)不可高于1.5,這就要求新建園區符合新的標準。劉鑫表示,遒涯正向綜合能源服務轉型,將能源+5G+數據中心三者結合,在設計階段就為能源企業和工業園區解決運行、管理上節能降耗,大幅降低PUE至1.3,推動電廠智能化建設。


劉鑫表示,遒涯科技通過在邊緣端部署邊緣識別、數據信息化處理、系統分析等技術,實現“云+端”的應用,大量被處理過的高質量數據傳回云端,很多低價值數據如震動數據、視頻數據專門存放在 “緩沖區,在故障溯源時可直接調用。有效解決了由于工業場景分散,數據收集困難,通訊協議遲遲未有統一標準等帶來的數據采集和處理難題。


在BAT等激烈競爭云市場的格局下,具有承上啟下的工控領域邊緣云產品有了更大的市場空間,劉鑫表示,“云+端”的工業智能化體系,與5G一起落地,能夠有效解決通訊、數據質量、數據治理等問題,為能源相關上下游提供從數據服務、算法模型、知識服務、智能化決策等全價值鏈條。


為機器自主決策和思考“點睛”:深慧視AOI自動檢測解決方案

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每年“雙十一”“雙十二”的到來都是對生產端、物流和倉儲行業的“大考”,千人千面的商品刺激著消費者無盡的購買欲,在多樣性和貨物數量的雙重壓力下,工廠和倉庫機器人如何通過3D機器視覺技術的“慧眼”輕松拿高分?


在傳統的倉儲行業中,商家會預先將貨物存儲在園區的倉庫中,園區工人發貨時,要將貨垛一件一件搬運到傳送帶上一件一件發貨,隨著“雙十一”“雙十二”等購物節來臨時,物流的工作量會成倍增長,再加上缺少經驗的臨時工人一起處理,出貨的效率、貨物數據的準確性及物流的管理都會受到很大影響。深慧視創始人、CEO呂聰奕博士表示,過去工業機器人在作業過程中不具備感知能力,深慧視將3D機器視覺技術與機器人相結合,賦予機器人一雙眼,在完成商品貨物的出庫和拆垛工作的同時,將商品相關的數據上傳到云端進行處理,讓機器也擁有自主決策的能力。”


呂聰奕解釋了通過3D機器視覺實現機器人引導的工作原理:“我們的3D工業相機獲得了數據以后,通過對數據的二次加工處理,讓工業機器人能夠自主決策運動軌跡、操作流程、定位等等,讓機器人更加接近人類操作的過程,提高工作效率,減輕人員負擔,目前已經服務了菜鳥科技等頭部的物流公司。”


對于有多樣性產線的廠商,3D機器視覺同樣有著極大的靈活性,呂聰奕以和聯想福田保稅區工廠的合作為例:”聯想工廠的筆記本和服務器產線很有特色,產品類型變換頻率很高,舊的自動化產線改造方案已不能適應不斷上新的產線,我們運用3D機器時視覺技術,只需工程師在一天之內的調試,就可以把軟件更新到適應新產品的狀態,對于產線的更新換代和新產品導入都不會帶來任何壓力,此外,針對訂單制模式,具有3D機器視覺的機器人還能夠靈活定制,將需求轉換成標準化模式。”


“作為一個相對通用的技術,3D機器視覺技術未來也可以應用到移動類、大型工業機械臂、小型機器人等不同種類的機器人中去。”談到3D機器視覺技術潛在的使用場景,呂聰奕說:“利用3D機器視覺對于物體形態天然的獲取能力,超越人眼的高成像精度能夠提升工廠的質量監測的效率和能力,可以保持一個質檢結果的高穩定性和可期待的產出;3D機器視覺技術還能針對環境進行觀測,和人進行互動,應用前景非常廣闊。”


“工廠已經逐漸喪失了對年輕人的吸引力,我們也希望通過3D機器視覺技術,把機械臂變成機器人,能讓年輕人投入到他們熱愛的事業中去,把枯燥乏味的體力活交給機器人來做,這也是我們對于整個社會的貢獻。”呂聰奕表示。


讓計算機視覺成為質檢合格的“標尺”:思謀科技助力半導體研發檢測

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半導體芯片被稱作是“互聯世界脊梁”,是大國競爭制勝高地,也是數字經濟的核心基礎。隨著芯片國產化需求越來越緊迫,對于制造工藝提升的要求也日益迫切,而芯片制造的過程就如同“蓋房子”,硅片是“地基”,每一層都要確保夠平整,才能再蓋另一層。如何保證“地基”的良率,是半導體生產制造企業一致追求的目標。


“半導體產業鏈包括材料、設計、生產制造、封裝測試等等環節,有著4000多億美金的市場規模。”思謀科技聯合創始人、CEO沈小勇表示:“思謀科技通過運用計算機視覺技術,在各個環節的檢測中發揮重要作用,保證生產制成過程順利進行。工業質檢環節占整體成本的30%-40%,思謀通過提供AI自動化缺陷檢測來提升質檢效率。與此同時,通過人工智能深度學習算法和計算機視覺技術,優化現有生產線良率,為量產掃清障礙,并且通過長期的數據累積,進一步建模產品良率預測模型。”


在高端制造領域,計算機視覺有著自身的獨特優勢,沈小勇表示,工業視覺能夠比人類視覺更完善,計算機視覺能看到更細微的事情,可以捕捉人眼以外的光譜范圍,并且可以進行更加立體的成像,有效地優化了工業領域成像和數據采集的難題。在解決數據采集的問題以后,需要進行數據的分析,思謀AI技術可以將圖像、視頻和其他模態的數據進行結構化,建立一種通用的架構或者方案,便于多條產線的落地,可以極大地減少定制化交付的成本。即使生產線的某一環節做出調整,也能降低整條生產線參數配合調整的成本。


目前,思謀的智能制造解決方案已經在半導體、精密電子、高端裝備制造等領域落地,思謀AI技術通過數據的獲取,再到AI的推理建模,再到知識的提取,能夠形成一個完整的工業鏈條解決方案。沈小勇表示:“做成一套“交鑰匙”工程,這也是思謀的目標。”


為你的生活加上科技“防護罩”:慧聞科技納米級MEMS氣體傳感器及陣列

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新房裝修后的室內甲醛含量、廚房天然氣泄漏、冰箱食品保鮮等問題已經成為人們提升生活品質和安全度時需要重點關注的問題。現在,僅憑綠豆大小的身體,智能納米及MEMS氣體傳感器及其陣列就能對各類氣體或氣味進行定性和定量的檢測,利用“人工嗅覺”為人們的生活加上一層科技“防護罩”。


在直播中,慧聞科技聯合創始人兼CEO吳慶樂介紹了具有“人工嗅覺”的氣體傳感器“電子鼻”的工作原理:基于MEMS氣體傳感器組成的陣列,涂覆著不同氣敏材料的“電子鼻”在接觸待檢測氣體后氣敏材料電阻發生變化形成響應,通過后臺不斷開發完善的算法進行數據處理,完成氣體識別和定量分析的過程。


隨著互聯網與物聯網的高速發展,氣體傳感器不僅為工業場景等B端企業提供相關服務及解決方案,還進軍新興領域,大幅擴展“電子鼻”技術的應用空間,比如,人工嗅覺可以利用于人體疾病的早期篩查檢測,吳慶樂表示,“通過呼出氣體,我們可以檢測到其中的生物標記物,進行人體疾病的早期篩查檢測;而對于吸入氣體,我們需要保證人吸入的氣體的潔凈與安全。”在智能家居領域,氣體傳感器將實現家庭不同房間內不同氣體的檢測需求,在遠程控制的基礎上,分析識別室內環境的溫度、濕度甚至氣體濃度,比如廚房需要監測天然氣泄漏和不完全燃燒產生的一氧化碳濃度,衛生間需要檢測硫化氫和氨氣的室內濃度,起居室則需要關注甲醛、TVOC等裝修產生的有毒有害氣體。在智能家電領域,慧聞科技通過MEMS氣體傳感器開發的傳感器陣列識別不同種類的果蔬并區分新鮮程度。此外,“電子鼻”還可應用于軍事領域,準確鑒別生化毒氣或有害氣體,保證士兵的安全。


更有意思的是,“電子鼻”還可以提高日常生活中“小美好”的品質。去年,慧聞科技與福建武夷山當地企業合作,進行武夷山龍井茶炒制過程品質控制項目的研發。通過靈敏的嗅覺,MEMS氣體傳感器識別并記錄茶葉炒青過程中的氣味變化,輔助炒茶師傅進行決策,并通過不斷的機器學習、應用與實踐固化“炒青”過程,精準控制茶葉炒制的時間節點,提高生產效率及產品品質,將炒茶師傅從繁重的體力勞動中解放出來。


受限于嗅覺信息獲取量、傳感器硬件及算法方面的支持,國內“電子鼻”技術還處于早期起步階段。吳慶樂表示,未來,智能納米及MEMS氣體傳感器將為我們提供更加智慧、安全和舒適的生活生產環境,帶來更多的日常生活“小美好”。


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