導讀： 我過去了解的曠視科技是從人臉識別做起的，當時主要是面向個人、智慧城市等應用，現(xiàn)在機器人是面向產(chǎn)業(yè)、物體的，所以我認為這是曠視科技的一個轉型。結合新技術，機器視覺還是沒有變化，實體產(chǎn)業(yè)在應用上做，市場會更大。

　　1月16日下午，中國人工智能企業(yè)曠視科技在北京舉辦機器人戰(zhàn)略發(fā)布會，發(fā)布了曠視機器人戰(zhàn)略的核心產(chǎn)品——“河圖（Hetu）”。在本次戰(zhàn)略發(fā)布會上，中國工程院院士鄔賀銓發(fā)表了題為《人工智能助力智能制造》，OFweek做了不改變其意愿的記錄。

　　大家下午好！

　　我過去了解的曠視科技是從人臉識別做起的，當時主要是面向個人、智慧城市等應用，現(xiàn)在機器人是面向產(chǎn)業(yè)、物體的，所以我認為這是曠視科技的一個轉型。結合新技術，機器視覺還是沒有變化，實體產(chǎn)業(yè)在應用上做，市場會更大。

　　我今天的題目是“人工智能助力智能制造”，從應用歸類的人工智能技術可以分成感知、理解、行動，包括視覺處理、音頻、語音、語言、機器學習。目前是提升生產(chǎn)效率、降低成本、改進體驗、促進創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)鏈的采購－安排生產(chǎn)－生產(chǎn)設備診斷－產(chǎn)品質(zhì)量檢測、銷售決策、成本控制等都全部包括到這里來了。

　　比如說臺灣的中鋼公司引進了IBM的PowerAI解決方案，主要是怎么把一個27噸的鋼坯壓到0．5毫米，以及在這個過程里怎么保證質(zhì)量。

　　它把一年積累的7000批各種參數(shù)提出來進行清洗，讓數(shù)據(jù)符合機器學習的規(guī)范，把數(shù)據(jù)分成兩組：

　　1、80％的數(shù)據(jù)做機器學習。

　　2、20％的數(shù)據(jù)作為驗證。

　　開始選擇四種數(shù)學模型，從數(shù)據(jù)驗證了以后，確定了其中的一種模型是最好的。

　　另外再把生產(chǎn)線上，新生產(chǎn)出的2000多個數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)其中壓力對這個影響最大，光發(fā)現(xiàn)還不夠，還要通過人工的經(jīng)驗來驗證，這是對的。

　　通過這幾種方式，它把鋼坯質(zhì)量的判定和人工資源節(jié)省了90％，成本大幅度下降，現(xiàn)在我們很多的工業(yè)上開始用機器人了，當然機器人買回來放到你的工廠上還是要變成的，否則的話它也不會按你的要求準備的運行，而且機器人的手臂、各種動作，有一些不該的動作沒必要用。