Vizum董霄剑: 开启人工智能“慧眼” 助推中国智造进程
- UID
- 1062083
- 性别
- 男
|
Vizum董霄剑: 开启人工智能“慧眼” 助推中国智造进程
本帖最后由 yuchengze 于 2016-12-27 12:37 编辑
导言:“人工智能的航船已经要启航,作为一个技术前沿的人,不愿意做旁观者,不愿意做在岸边看到船航行的欢呼者,愿意做一个参与者,即便不能掌舵也要站在船上寻找风景。”董霄剑博士如是说。
以往大家对机器人的概念往往停留在科幻影片中,无论是《终结者》、《机械战警》这类机器人激战的电影,还是《人工智能》、《真实世界》等让机器人富有人类感情的温情影片,故事的前提都是机器人有着可以感知世界的能力。而在生活中,从Wii、Kinect到Tango以及HoloLens,我们真切的感受到了,当机器拥有一双眼睛之后,世界将大不同,即便只是游戏。
正是看到了机器“视觉”改变世界的力量,在视觉感知、深度摄像头等领域国外科技巨头早已广泛布局,比如我们熟知的来自Intel的RealSense实感摄像头、 苹果收购了Kinect技术供应商PrimeSense、VR 知名厂商Oculus 也收购了一家主攻高精确度手势识别技术公司 Pebbles Interfaces。在一个颠覆性时代即将到来的时刻谁都不愿错过,同样在国内,一时之间也催生了多家视觉计算领域的公司,而这些公司中最让笔者惊喜的是北京伟景智能科技有限公司(英文名称Vizum),这家公司成立仅仅半年,就推出了首款产品,而这款产品足以傲视行业。
Vizum成立于今年6月,但它却不同于普通初创公司。因为Vizum有着一支非常成熟的管理团队,公司以原展讯通信首席科学家董霄剑博士为核心,团队成员皆是来自国内外知名科技公司的技术带头人,他们拥有大量成功的开发案例,涉及智能硬件、芯片等多个领域。
机器视觉—中国制造一次弯道超车的机会
“随着机器人产业的大发展,眼睛是一个必须的东西,不可能没有眼睛。”董霄剑博士对集微网讲到。“从智能创新方向,在机器眼的帮助下将给中国制造一个弯道超车的机会。”
机器人产业是国家工业化的重要标志,在劳动力成本不断飙升和机器人制造门槛日趋下降的大背景下,机器人及智慧装备产业的发展愈来愈受到社会各界的广泛关注。日本和欧洲发展速度尤为出众,逐渐成为全球工业机器人市场的两大主场。
在工业机器人的领域中,以瑞士的ABB、德国的库卡、日本的发那科和安川电机最为著名,它们并称工业机器人四大家族。即便在亚洲新兴市场它们也拥有举足轻重的地位,据了解,这四家公司占据了中国机器人产业70%以上的市场份额,几乎垄断了机器人制造、焊接等高阶领域。
“在纯工业制造方面中国企业目前并不具备赶超四大机器人家族的技术实力。但是,从智能创新的方向来看,在智能视觉的帮助下,机器人可以更智能,中国制造完全就有了弯道超车的机遇。”董博士强调,“有了机器眼就可以把机械臂做成一个智能机械臂,可以轻松完成以往只有人工可以做到的无序抓取程序,这在工业制造的第一个环节中非常的重要。”
目前大多机器人大多采用无线电、激光束探测、结构光等技术,由于原材料等因素,成本非常高,一个红外的机器眼的成本就要1-2万元人民币。当下最火的自行走机器人,单台的售价往往就高达50万元人民币。
不仅是成本的问题,使用这两种技术的机器眼精度不够,仅能实现基础避障的功能,无法应用在对精度要求很高的工业生产中。
机器“看”世界并不依赖GPU
董霄剑博士告诉集微网,“不智能不做!我们所做的是为了让机器看到这个世界,最终所要做的是智能感知的世界。”Vizum致力于推动智能视觉在工业智造和工业4.0中的应用,使中国的机器人产业、工业的智能化能够得到快速发展,让中国智造在世界舞台脱颖而出。
近日,Vizum推出了的首款产品——ViEye,这是一款基于计算智能视觉研发,专门为机器人和移动设备服务的产品。该产品的特点是:立体、认知、选择三位一体的实现,即立体性认知,选择性认知,认知性选择。据了解,ViEye不仅能让机器人和智能设备具有高精度双目视觉,选择性呈现和快速认知的能力,而且还能让其不断增强学习和认知,以实现真正的智能。
ViEye对标的正是Intel RealSense实感摄像头,在其基础之上,还具备可量化、可选择、高精度等功能,在工业自动化产线中,兼具平面视觉和立体视觉。ViEye与市面上同类产品最大的不同在于,不再是简单的视觉图像呈现,而是让机器人/移动设备看到一个立体丰富的世界,以此理解外部世界。这种能力被董博士称之为选择性认知。装有ViEye的机器人可具备接近于孩童的认知水平,像人一样其认知能力会不断成长和增强。
选择性认知展示
关于认知性选择,董博士是这么解释的,“ViEye不是一种简单的数据罗列和存储,而是具有认知的视觉语言,根据设定的需求和目的,自主地进行选择呈现,呈现其3D坐标,尺寸等量化信息。” |
|
|
|
|
|