误解3:
工业AI需要成千上万的图像和大型数据集
一些人错误地认为,在工业领域应用AI需要庞大的数据集和成千上万的图像。实际上,AI技术有许多不同的类型,其中一些应用确实需要大型数据集,但并非所有情况都需要如此庞大的数据量。对于某些应用,使用有限的数据集和经验也能够做出有效的预测和决策。
康耐视公司推出的深度学习和边缘学习技术,就是上述两种情况的代表:
深度学习以出色的复杂任务处理能力而著称。这种技术适用于处理包含大量细节、变化显著的大型图像集任务,同时也是复杂或高度定制化应用的理想选择。由于这些应用涉及众多细节变化,因此前期需要大量的图像训练和模型执行,才能为复杂的任务实现自动化。
边缘学习专为易用性设计。它使用一组经过预训练的算法在设备上或数据源的“边缘”位置进行处理。通过预先将应用需求知识嵌入到神经网络连接中的训练方式,消除大量计算负荷,因此无需GPU,仅需使用5到10个图像,便可在数分钟内完成训练部署,从而快速扩展应用规模,并轻松适应变化。
误解4:
部署AI解决方案需要专业科学家团队
尽管AI的开发和设计需要一定的专业知识,但现代AI解决方案已变得更易于部署。特别是康耐视的边缘学习技术,它已经大大简化了部署过程。康耐视的边缘学习解决方案可以在智能相机内部运行。这种智能相机配备了集成光源、自动对焦镜头以及一个强大的传感器,这些部件共同发挥作用,提供精确的检测功能。
操作人员无需具备部署方面的专业知识,即使是非视觉专家的人员也可以训练边缘学习工具,并在几分钟内生成准确的结果。这使得边缘学习成为适用于从机器视觉入门者到专家等所有人的可行自动化解决方案。通过消除对复杂基础设施的依赖,并降低对专业知识的需求,康耐视的边缘学习技术使得更多的人能够利用AI技术来提高工作效率和质量。
AI并非短暂的风潮,也非仅适用于特定市场的专属技术,而是涉足广泛领域,为工业提供多方面协助。随着技术的不断发展,AI变得更加便捷,经过制造和物流行业的现场测试,为简化质量控制、提升产品可追溯性、及早识别生产缺陷提供支持。
通过澄清上述关于工业AI的常见误解,希望您能更准确地理解AI的实际应用和潜力。康耐视的AI技术,特别是边缘学习解决方案,通过消除对复杂基础设施和庞大数据集的依赖,以及降低对专业知识的需求,正以前所未有的方式助力企业提高检测效率、降低生产成本并改进产品质量。