TF25線上研討會：工業(yè)人工智能技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用

個人簡介：天準(zhǔn)科技CTO，浙江大學(xué)博士，曾就職于華為、微軟亞洲研究院等公司，長期專注工業(yè)領(lǐng)域機器視覺相關(guān)技術(shù)研究及產(chǎn)品開發(fā)，多項國家標(biāo)準(zhǔn)起草人，主持開發(fā)天準(zhǔn)科技股份有限公司多款工業(yè)智能檢測裝備及精密測量儀器，產(chǎn)品技術(shù)達(dá)到國際先進(jìn)水平，填補了國內(nèi)空白。

畢業(yè)于美國辛辛那提大學(xué)機械工程系，師從工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)智能等領(lǐng)域的世界級學(xué)科領(lǐng)頭人李杰教授，專注于工業(yè)大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、信息－物理系統(tǒng)CPS、故障預(yù)測與健康管理PHM等工業(yè)智能技術(shù)和算法的研究與應(yīng)用。深耕風(fēng)力發(fā)電、軌道交通、機加工、工藝優(yōu)化和能效優(yōu)化管理等領(lǐng)域，服務(wù)客戶包括東方電氣、中車、中船、富士康等國際知名企業(yè)。

主題報告一：工業(yè)智能賦能價值轉(zhuǎn)型中“不可見”的關(guān)鍵因素

工業(yè)智能區(qū)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(xué)等學(xué)科的跨領(lǐng)域系統(tǒng)工程，目的是精準(zhǔn)、可靠地幫助工業(yè)降本增效。在工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的需求驅(qū)動下，工業(yè)智能化作為一個重要技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用方向，備受矚目。在工業(yè)場景中，普遍存在的場景碎片化、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、以及模型驗證難等問題，采用發(fā)散式的數(shù)據(jù)挖掘方法落地工業(yè)智能，往往事倍功半。本報告從工業(yè)智能工程角度出發(fā)，以賦能工業(yè)價值轉(zhuǎn)型為目標(biāo)，識別出場景選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、模型全生命周期管理等多個關(guān)鍵因素，并嘗試就什么樣的算法適合用在什么場景、發(fā)揮多大價值、如何與工業(yè)融合等普遍關(guān)心的問題，進(jìn)行探討。

個人簡介：高級工程師，目前主要負(fù)責(zé)?？禉C器人機器視覺算法平臺、智能相機等產(chǎn)品的規(guī)劃與研發(fā)。曾在?？低曆芯吭骸⒑？禉C器人算法部從事多年圖像處理與視頻分析等AI算法開發(fā)，具備豐富的機器視覺算法和產(chǎn)品研發(fā)與應(yīng)用經(jīng)驗。

主題報告二：機器視覺應(yīng)用中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，越來越多的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品出現(xiàn)在機器視覺應(yīng)用中。機器視覺應(yīng)用中的深度學(xué)習(xí)與其他場景下深度學(xué)習(xí)有什么不一樣呢？本次分享將從機器視覺系統(tǒng)構(gòu)成與特點、應(yīng)用難點、客戶需求等方面來闡述深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何與機器視覺應(yīng)用相結(jié)合，最后介紹機器視覺應(yīng)用中的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品、方案以及應(yīng)用案例

個人簡介：華?？萍籍a(chǎn)品解決方案總監(jiān)，負(fù)責(zé)華睿機器視覺產(chǎn)品在工業(yè)領(lǐng)域的需求研究及解決方案設(shè)計，曾在跨國公司從事芯片設(shè)計開發(fā)工作多年，對視覺傳感器底層硬件技術(shù)具有深入理解。浙江華?？萍加邢薰臼谴笕A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(yè)，產(chǎn)品已服務(wù)于松下電氣、長城汽車、華星光電、雙匯集團(tuán)等業(yè)內(nèi)知名企業(yè)客戶。

主題報告三：智能工業(yè)相機設(shè)計技術(shù)及應(yīng)用

隨著中國產(chǎn)業(yè)升級，從制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變，機器視覺智能化技術(shù)價值日益彰顯。但每個工業(yè)行業(yè)的場景由于產(chǎn)品特點、工藝類型、質(zhì)量指標(biāo)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(yè)，對設(shè)備的普遍適應(yīng)性及應(yīng)用推廣帶來巨大挑戰(zhàn)。本次分享將從硬件和軟件層面探討智能工業(yè)相機如何通過優(yōu)化設(shè)計以及新技術(shù)的采用來應(yīng)對工業(yè)場景分散性的挑戰(zhàn)，并對相關(guān)技術(shù)的發(fā)展趨勢進(jìn)行探討。

個人簡介：北京航空航天大學(xué)博士，智能機器人領(lǐng)域?qū)＜?，曾就職于微軟亞洲研究院?，F(xiàn)任天準(zhǔn)科技機器人事業(yè)部總經(jīng)理，負(fù)責(zé)無人物流車和人工智能邊緣計算業(yè)務(wù)的產(chǎn)品研發(fā)和整體運營工作。

主題報告四：面向智慧交通應(yīng)用場景的邊緣感知系統(tǒng)設(shè)計

近些年來，得益于計算平臺算力指數(shù)級的提升，以及互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)集，推動了人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域爆發(fā)式的增長，這種增長充分賦能智慧交通領(lǐng)域，使得自動駕駛、車路協(xié)同等方向聚集了大量的資本、公司和人才，推動了行業(yè)的繁榮和進(jìn)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(tǒng)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(gòu)建高實時性的感知系統(tǒng)，滿足自動駕駛、車路協(xié)同場景下高復(fù)雜度、高動態(tài)的感知計算需求。