图麟科技:充分下沉 AI赋能实体经济

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  “在前两年,大部分人工智能公司都在讲,核心竞争力是在算法能力的先进上,”图麟科技创始人魏京京告诉记者。“但其实到了现在这个时间点,最考验AI公司的,是你如何赋能实体经济,是否能够真正下沉到产业中解决实际问题。”

  8月末,由21世纪经济报道主办的“触摸制造——2019中国制造业价值发现之旅”走进了图麟科技。公司成立于2014年6月,是一家专注计算机视觉技术研发与应用的人工智能企业。

  图麟科技是国内少有的做原创算法的AI企业。基于深度学习技术的研发,公司的核心技术涵盖人脸识别、物体检测、工业视觉、图像检索等,主要应用于安防、工业、商业等领域。

  魏京京告诉记者,公司核心算法团队主要由多国视觉领域科学家队伍组成。其中80%来自清华大学、复旦大学、中国科学技术大学以及微软、IBM、腾讯等高校与企业的精英人士。

  和许多AI企业一样,想要找到在实体经济的落地方向,必然会经历一个摸索的阶段。

  “在最初的两年,我们尝试过许多行业,因为我们并不清楚自己的技术能够在哪些方面带来怎样的价值,”魏京京告诉记者。“在经历差不多十几个行业的摸索之后,我们逐步聚焦在了安防和工业检测两个板块。”

  安防方面,图麟开发出了麟瞳人脸综合应用平台,集运动跟踪、人脸识别、大规模人脸检索等技术于一体,已经实现了实时视频或离线视频的动态人脸识别、对比和分析处理,提高了公安刑侦办案中的工作效率。

  工业方面,已经开发出了一套基于视觉与图像处理技术的工业玻璃检测仪器,实现了国内首家白玻检测设备方案的落地,为工业制造提供软硬件一体化AI视觉解决方案。

  “实际上,做玻璃检测是我们第二款产品,2014年,我们了解到传统制造业在工业检测方面有着很大的痛点,”魏京京说。“目前,国内盖板玻璃检测主要以人工检查方式为主,全国有接近上万人每天在做各类缺陷检测的工作,不仅效率低、漏检率高、良品率无保障。同时,强光检测对人眼伤害大,导致员工流动也十分频繁。”

  他认为,当前中国制造业智能化还有很长的路要走,而且AI企业在切入工业环节时,必须要考虑自己能够为企业带来多少效益的提升。“效率能够提高多少,质量能够提高多少,这是目前大部分客户的需求关键,”他说。

  在魏京京看来,细分行业的选择有两个需要弄清出的关键问题。首先,就是要符合工业的标准化要求,而不是自行去发散,要符合客户的工业技术进步过程中的标准。

  其次,就是AI企业提供的产品和服务也能够达到标准化,并且切入的是一个拥有足够大市场空间的工业领域。“可以标准化的服务客户,同时客户本身也有一套成型的标准,”他说。“选择玻璃行业,就是因为它的所有的质量品质检测的细节以及它的标准是非常一致化的。”

  也是因此,一旦解决了一个客户的需求,就意味着了解了同行业的一部分需求,剩下的,就是打造企业自身的能力,去适应客户并真正解决工业企业在生产过程中遇到的问题。

  在选择行业之外,对于AI企业来说,也需要配置更加定向的人才。除了传统的算法人才,还有机械设计人员、电气设计人员以及现场制造工厂的技术服务人员,这都是在服务具体工业客户时必不可少的环节。

  而在和传统工业用户的沟通方面,需要长时间、耐心的沟通,以让彼此的认知达到对等的程度。“需要秉持一开始的对技术的一个初衷,就是赋能工业是在帮助工业企业提高效率,”他说。

  (剪辑 英旭 实习生 马婧祎)

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