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TF25線上研討會:工業人工智能技術創新與應用

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:工業人工智能技術創新與應用

    隨著新一代人工智能技術的發展,人工智能在工業領域的應用呈現出巨大潛力,工業的智能化發展成為全球關注的重點和趨勢。美國、歐盟、日本等主要發達國家政府及組織均出臺相關戰略政策,規劃和推動人工智能在工業領域的應用發展。

    人工智能技術在工業界的落地應用目前尚處于發展探索階段,由于工業場景的復雜性和特殊性,當前流行的人工智能技術并不能簡單向工業領域復制,大部分技術還需要針對工業場景深度定制甚至底層研發,以滿足實時性、可靠性、成本等方面的特定需求。

    本次活動邀請到業內知名企業的代表,從工業視覺傳感器設計、視覺處理算法、工業大數據分析以及邊緣感知與計算等多個角度,探討工業人工智能領域的技術特點及應用進展。

    會議主席

    CCF TF 工業人工智能SIG主席  曹葵康

    個人簡介:天準科技CTO,浙江大學博士,曾就職于華為、微軟亞洲研究院等公司,長期專注工業領域機器視覺相關技術研究及產品開發,多項國家標準起草人,主持開發天準科技股份有限公司多款工業智能檢測裝備及精密測量儀器,產品技術達到國際先進水平,填補了國內空白。

    特邀講者

    天澤智云科技 技術研發副總裁 金超

    畢業于美國辛辛那提大學機械工程系,師從工業大數據、工業智能等領域的世界級學科領頭人李杰教授,專注于工業大數據、機器學習、深度學習、信息-物理系統CPS、故障預測與健康管理PHM等工業智能技術和算法的研究與應用。深耕風力發電、軌道交通、機加工、工藝優化和能效優化管理等領域,服務客戶包括東方電氣、中車、中船、富士康等國際知名企業。

    主題報告一:工業智能賦能價值轉型中“不可見”的關鍵因素

    工業智能區別于人工智能,是融合機械工程、軟件工程、邊緣計算、計算機科學等學科的跨領域系統工程,目的是精準、可靠地幫助工業降本增效。在工業高質量發展的需求驅動下,工業智能化作為一個重要技術發展與應用方向,備受矚目。在工業場景中,普遍存在的場景碎片化、數據質量差、以及模型驗證難等問題,采用發散式的數據挖掘方法落地工業智能,往往事倍功半。本報告從工業智能工程角度出發,以賦能工業價值轉型為目標,識別出場景選擇、數據質量管理、模型全生命周期管理等多個關鍵因素,并嘗試就什么樣的算法適合用在什么場景、發揮多大價值、如何與工業融合等普遍關心的問題,進行探討。

    ???span id="6qgce8ic" class="hrefStyle" style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 宋體, SimSun; padding: 0px; margin: 0px;">機器人 機器視覺產品業務部智能產品線總監 呼志剛

    個人簡介:高級工程師,目前主要負責??禉C器人機器視覺算法平臺、智能相機等產品的規劃與研發。曾在??低曆芯吭?、海康機器人算法部從事多年圖像處理與視頻分析等AI算法開發,具備豐富的機器視覺算法和產品研發與應用經驗。

    主題報告二:機器視覺應用中的深度學習技術

    隨著深度學習技術的成熟,越來越多的深度學習產品出現在機器視覺應用中。機器視覺應用中的深度學習與其他場景下深度學習有什么不一樣呢?本次分享將從機器視覺系統構成與特點、應用難點、客戶需求等方面來闡述深度學習技術如何與機器視覺應用相結合,最后介紹機器視覺應用中的深度學習產品、方案以及應用案例

    華??萍? 產品解決方案總監 黃銀春

    個人簡介:華??萍籍a品解決方案總監,負責華睿機器視覺產品在工業領域的需求研究及解決方案設計,曾在跨國公司從事芯片設計開發工作多年,對視覺傳感器底層硬件技術具有深入理解。浙江華睿科技有限公司是大華股份旗下專注于機器視覺的子公司,深耕3C、汽車、新能源、顯示面板和食品包裝等多個行業,產品已服務于松下電氣、長城汽車、華星光電、雙匯集團等業內知名企業客戶。

    主題報告三:智能工業相機設計技術及應用

    隨著中國產業升級,從制造大國向制造強國的轉變,機器視覺智能化技術價值日益彰顯。但每個工業行業的場景由于產品特點、工藝類型、質量指標等方面不一致,使機器視覺成為一個碎片化和定制化程度較高的行業,對設備的普遍適應性及應用推廣帶來巨大挑戰。本次分享將從硬件和軟件層面探討智能工業相機如何通過優化設計以及新技術的采用來應對工業場景分散性的挑戰,并對相關技術的發展趨勢進行探討。

    天準科技 機器人事業部總經理 劉軍傳

    個人簡介:北京航空航天大學博士,智能機器人領域專家,曾就職于微軟亞洲研究院?,F任天準科技機器人事業部總經理,負責無人物流車和人工智能邊緣計算業務的產品研發和整體運營工作。

    主題報告四:面向智慧交通應用場景的邊緣感知系統設計

    近些年來,得益于計算平臺算力指數級的提升,以及互聯網尤其是移動互聯網產生的海量數據集,推動了人工智能技術在各個領域爆發式的增長,這種增長充分賦能智慧交通領域,使得自動駕駛、車路協同等方向聚集了大量的資本、公司和人才,推動了行業的繁榮和進步。在本次主題演講中,劉軍傳博士將以NVIDIA Jetson嵌入式GPU計算平臺為例,系統的闡述如何借助于AI邊緣計算平臺的算力,將之前的云計算遷移到邊緣端,構建高實時性的感知系統,滿足自動駕駛、車路協同場景下高復雜度、高動態的感知計算需求。

    會議日程

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    (審核編輯: 智匯張瑜)

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