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专访丨扩博智能严治庆风电运维后市场智能检

2019-01-11 20:26:27

“像爱护眼睛一样”人们在面对珍贵的事物时,往往会这样做比喻。不仅是源于眼睛是心灵的窗口一说,更重要的原因还在于,视觉是人类获取信息的主要来源。

人类从外界接收到的信息中有八成以上是通过视觉获得,但眼见未必真实,人类视觉总会存在难以触达的范围及场景。因此,伴随着科技技术的不断进步,人们希望计算机可以代替人眼在更为复杂的场景下对目标进行识别、分类、理解,由此一门用计算机模拟生物视觉的学科——计算机视觉应运而生。

据American Imaging Association预测,2018年全球计算机视觉市场将达50 亿美元左右。纵然我国计算机视觉起步较晚,但自2010年后发展迅速,2015年市场规模达3.5亿美元,占全球8.3%,增速达22.2%,位居全球首位,成为计算机视觉第三大市场。目前,计算机视觉技术已应用在军事安全、无人驾驶、新零售等领域,但在新能源领域这项技术又会有哪些新的进展与突破呢?

扩博智能是一家基于计算机视觉、机器学习等技术,通过数据获取、图像识别、云端大数据处理和分析等路径,形成了聚焦在新能源(风电)、零售等领域的行业解决方案。

创始人兼CEO严治庆,供职微软16年,担任过微软大中华区副总裁等职位,2011年起他担任微软Microsoft Azure事业部中国区总经理,负责Microsoft Azure在华业务的落地。CTO柯严博士,曾是微软必应搜索研发团队负责人。CRO李炤、COO陈丽苹皆出自微软。据严治庆透露,扩博智能团队员工80%拥有硕士及以上学历,多来自Microsoft,Intel,Google,华为等知名企业,扩博智能定位于技术驱动型公司,所以团队构成大部分为技术团队。

“智慧”风能,从智能检修开始据《全球风电报告:年度市场发展》统计数据显示,2016年中国风电累计装机容量达167.8GW,同比增加15.72%。并预计,到2021年全球风电有望达到800GW。实际上,风电装机量迅速增长的背后,伴随而来的是潜力巨大的运维市场。此判断基于以下几点分析:

1、风电场一般多分布在环境条件相对恶劣的地区,自然环境因素是检修过程中的阻碍之一。其次,风力发电机传统检修方式多为维修人员登塔作业,爬至百米高的机顶,危险系数极高。

2、传统检修要求必须在停机前提下进行人工操作且整个检修周期耗时长,造成人力、物力成本的增加,运维成本高。

3、根据我国风电机组质保的实际情况,2010年之前的设备大多以2年质保期为主,2010年之后多以年质保期为主。同时结合风电装机的发展情况,保守测算,2016年末我国至少有85GW风电装机容量超出质保期,市场容量大。

同时,根据彭博新能源财经发布的研究报告预计,到2022年,中国风电场运维费用将增至30亿美元每年,2015~2022年间,中国风电场运维支出总计或达160亿美元。

结合上述内容,无论是从风力发电机检修的市场痛点角度,还是现实市场体量分析,亿欧认为,风电市场迅速扩容将催生出巨大的风电运维需求。

叶片作为风电机的基础组成部分,由于长期承受风带来的交变冲击载荷作用,是受力复杂的部件之一,损坏为常见。且因风电机的特性决定,一个微小的缺陷都可能引发灾难性的大故障。

因此,扩博智能结合当下风电行业的市场痛点与机遇,以全自动飞行的无人机为数据采集载体,拍摄风电叶片完整清晰的照片,图片上传至云端后,通过机器视觉等人工智能技术对海量图片进行处理、分类、初筛等工作,终形成损耗参考文档,帮助传统运维公司及叶片售后服务队伍等一起更好地完成风车叶片和风车整体的数字化运维工作。

严治庆表示,扩博智能的关键技术不在于前端的数据采集,而是后端的数据分析、处理等工作。在运维成本较高的领域内,由“到期检修”向“预防性检修”是一个未来趋势。

线下大数据驱动的新零售2017罗振宇跨年演讲中曾提到:“新零售说起来很玄乎,但其实本质很简单,就两个字:效率。三个字:高效率。九个字:用一切手段提高效率。16个字:用一切手段全方位无死角地提高效率。”新零售之战本质上也是一场关于降本提效的战争,无论是从场景、支付,还是技术领域做创新,其实质都如此。

亿欧认为,纵然新零售的本质是提高效率,但目的一定是通过效率的提升而带来销量的增加。众所周知,商超及便利店商品摆放的数量和位置,直接影响着产品的销量情况,如何通过技术手段提升业务销售人员到店复查产品销售情况的工作?是人工智能、大数据、计算机视觉在零售领域应用的主要场景之一。

扩博智能,基于计算机视觉技术打造出线下零售实时智能监测平台,销售人员只需通过拍摄货架照片,并上传至监测平台,系统会自动分析出该货架上摆放该品牌商品的位置、数量,甚至可以进一步得到同类竞品的分布情况。

,获取到的数据反馈给渠道、产品等部门,终为企业提供有效、的销售方案。业务员传统统计方式是通过人工计算的方法得出商品实际销售情况,一是极易出现误差,二是工作效率低。但依托于计算机视觉技术,使业务员到店统计时间由原来的半小时的时长,提升至秒级效率,极大程度上提高了工作效率。

实际上,目前计算机视觉技术在具体应用中依旧会遇到许多困难,如遮挡物及光线问题影响拍摄效果,而导致无法准确获取图片信息等。此外,计算机视觉技术需要不断做数据训练,若要逐渐增加辨识的度,更是对深度学习底层技术的高要求。同时,同质化竞争的问题也值得注意。

严治庆表示,未来一年会继续在风电和零售两个领域深耕。他说:“2018年产品在风电行业会迎来爆发期,而在零售领域我们会寻求与竞对间的差异化发展,提高执行力,不断打磨产品。”

一个团队具备什么样的基因,决定着能在什么领域做什么事。人工智能方向的创业,实现商业化、产品化是关键。传统行业需要的不是高深莫测的技术产品,而是具体可落地实施的解决方案。

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