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至顶网软件与服务频道消息：人工智能（AI）正风靡全球。需要强调的是，AI已经成为当下既被严重夸大、又被严重低估的技术成果之一。之所以说夸大，是因为当下几乎任何企业都想把“AI”字眼加进自己的产品当中。（个人认为在披萨烤箱里加进「AI」非常荒唐。）而之所以说低估，是因为大多数行业并没有真正理解AI技术所能带来的下一场革命。

Neurala公司对此有着自己的看法，该公司认为，AI将给制造业领域的机器检查技术带来巨大改进。Neurala公司联合创始人兼CEO Massimiliano Versace表示，“AI技术所具备的视觉识别能力，有望给整个制造业创造巨大价值。AI将这种能够与人类决策水平比肩的能力带入生产线，实现远超常规机器视觉系统的识别准确度。”

Neurala是一家来自波士顿的技术初创企业，致力于将AI引入计算机视觉检查领域。该公司成立于2006年，通过四轮融资筹得1600万美元。最近的一次是2017年1月的A轮融资，由Pelion Venture Partners领投，融资额为1400万美元。Neurala公司目前拥有50名员工。

该公司在核心业务在于开发专有神经网络技术（即Lifelong-Deep神经网络，简称Lifelong-DNN），意在进一步提升计算机视觉的性能水平。Lifelong-DNN最初专为美国宇航局的自动行星探测机器人所设计，其模拟人类大脑的观察与学习方式。与计算机视觉相结合，该技术能够实现对系统的快速连续训练，借此准确发现并标记存在缺陷的产品。Lifelong-DNN本身属于Neurala公司Brain Builder AI平台的组成部分。

Versace解释道，“对于大多数现有应用而言，常规的计算机视觉方案已经能够发挥很好的效果，例如在光滑的表面上寻找划痕。但其作用本质仍存在严重的局限性，也就是在相同当中找出不同。而在大多数实际应用场景中，我们根本无法满足机器视觉提出的标准化要求。”

就Versace个人而言，他从25年前就开始从事AI技术研究，并与DARPA及美国宇航局一道开发机器人与无人机。他曾参与过石油与天然气行业中的无人机设备检查项目，这段经历，也让他下定决心投身于利用视觉技术实现对消费级产品及OEM生产的质量控制。他表示，“近年来，制造业一直在以种种有趣的方式使用AI技术。我们将见证越来越多实际应用的诞生，并迎接AI驱动型制造业的全面腾飞。”

Neurala公司的人工智能系统，可以利用产品图片，来学习目标产品的外观。对于这类具备大量关于合格产品的数据，而不良产品数据相对有限的使用专题来说，计算机视觉技术可以说再合适不过了。Versace指出，“常规制造业就是这样，并不会保存太多不良产品的信息。以制药领域为例，他们要求系统完美运行，一切与预期相左的状态都属于异常。这意味着我们可以利用少量图像建立起「质量良好」这一基准概念，并拒绝一切与之冲突的产品表现。相关识别模型只需要短短几分钟就能设置完成。”

AI系统最强大的一点，在于持续学习能力。Versace解释道，“如果系统认为某款产品合格，但操作人员给出不同意见，系统就能从中学习新的经验。它会意识到自己遗漏了某些关键信息，借此完善数据集，推动系统能力的进一步提升。”

IHI Corporation作为全球最大的飞机发动机、汽车与工业涡轮增压器以及其他运输相关设备制造商之一，目前也成为Neurala公司的客户。IHI物联网项目部总经理Yukihiro Kawano表示，“在检测准确度与处理速度方面，我们发现Neurala的Brain Builder AI平台要远远优于其他标准视觉检测系统。Brain Builder能够利用AI技术，从图像中准确检测出特定对象类别。这是生成注释数据的关键，并可被用于确保该平台准确检测生产线制造出来的任何对象。”

这种对异常问题的实时识别能力不仅能够节约下大量资金，防止存在质量问题的产品被交付到客户手中，同时也让操作人员得以立即着手纠正问题。因此，IHI希望将这套系统推向更广泛的应用场景。Kawano指出，“展望未来，我们希望利用Brain Builder改善其他工厂的制造流程，包括借此快速识别并检测其他生产线中更为多样的产品对象。”

Neurala公司的发展愿景也正在于此。Versace表示，“我们正在切实证明AI技术在改善制造能力、解决异常问题并节约成本方面的实际效果。我们一直以月作为规划周期单位，目前也已经开始与制造业领域的多家知名大企业开展合作。”

他还抱有更大的雄心壮志。他总结道，“着眼于宏观经济层面，机器人与AI技术将帮助制造业重返美国，同时让制造类工作岗位变得更具吸引力。我知道很多人担心自己的工作被AI彻底取代，但如今的年轻人们已经习惯了同技术打交道，而且愿意不断学习。AI技术在完善整个制造业流程的同时，也将让我们的工人拥有更强大、更高效的生产能力。”

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原文发布时间：2020-03-28
本文作者：Jim Vinoski
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