机械视觉资助机械人养活地球上100亿人口？

导读： 人类获得讯息大大都是依靠眼睛的
，关于机械人来说
，眼睛也同样重要
。依赖于WeRobotics特有的视觉和触觉算法
，以及大数据收罗剖析技术
，可以让机械人可以视察感知
，并通过视察到的信息引导机械人的行为
；贒aoAI的深度学习
，WeRobotics使机械人可以像人类一样看到
，并且能做出判断并正确事情
。

在短短30年的时间内
，人们预测我们这个星球上的人口将接近100亿
。

如何养活地球上100亿人口？John Deere认为人工智能和机械视觉会很有资助

生产足够多的食物来喂饱这些饥饿的嘴巴
，生产足够多的日用品来满足人民日益提高的对生活品质的追求将是一项挑战
，而都会化等人口趋势
， 是生长中 的人口趋势
，只会加剧这一问题
。

为了应对这一挑战
，工业须实现极端的自动化
，而农业企业将希望寄托在技术上
，并认为日益庞大的数据和剖析工具将有助于提 率并减少农业和粮食生产中的浪费
。

据SFUVentureLabs消息
，4月10日
，由加拿大SFU大学立异危害实验室和jxf吉祥坊相助孵化的DaoAI机械人认知技术获得新的进展：在搭载了该团队研发的3D机械人视觉智能相机的工业机械人上
，WeRobotics认知系统实现了对移动物体的自动跟踪和识别
，并实现了对芯片晶圆的3D乱序识别抓取
。这标记着工业机械人的3D视觉的识别精度抵达了微米级
。

jxf吉祥坊科技是一家以机械人3D视觉引导为主的人工智能企业
，其产品涵盖2D,2.5D和3D的视觉引导和检测
，尤其是其研发的机械人视觉认知系统
，具有0.1秒的速度和0.02mm的精度而为业内所歌颂
。jxf吉祥坊科技在加拿大的研发实验室拥有国际一流的研发设备和研究人员
，是国际的机械视觉公司
。现在古板的工业机械臂只是一个自动化设备
，只能执行简单的重复性行动
，不具有基本的认知能力
。有少数国际视觉公司如康耐视等
，也只能实现简单的2D视觉定位
，不可胜任更庞大可靠的事情
。"我们的工业3D机械人视觉技术已经很是成熟可靠
。在未来五年
，我们将投入总计不少于十亿元的研发经费
，以坚持对机械人视觉技术的引领
。”jxf吉祥坊科技总经理张宇向我们透露
。目前jxf吉祥坊的3D机械人视觉已经应用在疾驰汽车座椅零部件的生产线上
。

SFUVentureLabs®是世界级科技加速器

近年以来
，加拿大的人工智能工业生长迅猛
，在机械视觉领域
，就有全球的机械人认知技术公司DaoAI Robotics 和制造相机的LMI Technologies
。

而农业领域引领潮流的是John Deere——这家拥有180年历史的农业和工业机械制造商
，在已往的十年里
，一直致力于人工智能（AI）和数据驱动业务
。我在此之前一经报道过John Deere
。

在2013年开启这段旅程之前
，它宣布了Farm Forward的愿景——展示了“自动化农场”的看法
，机械将从中央控制中心远程治理
。它显示了一个农民实时监控数据点并从家中的控制台治理机械
，而人工智能则卖力实时的运营决策
。

现在它已经宣布了它所谓的2.0版本的愿景——代表了向学习和实际应用智能化、自主学习技术的奔腾
，这是从数字化转型早期以来实现的
。

我与John Deere智能解决计划集团（ISG）的高级副总裁John Stone谈到了自从这次旅程开始以来所学到的知识
，以及它如何推动其对农业未来的Z新愿景
。

Stone告诉我：“现在我们很是注重人工智能、盘算机视觉和机械学习……令人惊奇的是
，全这些技术都是如此适合农业使用
。”

Blue River是由Deere于2017年收购的硅谷机械学习首创公司
，它为这家跨国巨头进军人工智能提供了基础
，尤其是他们在盘算机视觉方面的专业知识
，证明了自己是一项很是名贵的资产
。

盘算机视觉实质上是教授盘算机“看”的科学——解释摄像头捕获的图像
，以了解它们所展示的内容
，并凭据了解到的内容实现自主决策
。

Stone说：“农民多年来一直是农场主要的‘传感器’——而农业的大部分的内容都是视觉上的
。”

“这就是地面看起来的样子
，你通过植物的样子判断出它的健康状况吗？叶子很漂亮而茂盛照旧正在变黄？有虫子吗？”

“通过深度学习革命为农民多年来梦想解决的问题翻开了希望的大门……通过盘算机视觉系统和深度神经网络
，这些技术在农场中有着很是令人兴奋的未来
。”

在收购Blue River之前
，Stone于2016年开始在ISG任职
，这意味着他从一开始就监督了这家工业巨头与人工智能新贵之间的相助关系
。

“如果你看看有几多大型工业企业乐成收购并与硅谷的首创企业联手
，我猜并不是那么多 ——我们的开局很是棒
。”

作为两家公司文化融合并相互学习的证据
，他体现
，在收购之后
，Blue River的90名员工里
，只有一人告退
。“团队的文化很是精彩——一些Z好的深度学习和机械学习科学家……以及全栈软件程序员……他们恰好对农业具有如此巨大的影响力
。他们希望在重要的应用中实践他们的技术 ——而不是在研究论文里打转
。”

虽然See and Spray系统还没有为商业安排做好准备
，但John Deere还拥有其他机械和深度学习系统
，这些系统已经交到了全球数千名农民手中
。

Deere坚持人工智能和农颐魅战略的另一个要害部分是JD Labs的“首创公司相助者”
。这使得它能够与首创企业紧密相助
，这些敏捷的小型企业能够以John Deere的巨大规？赡芪薹ㄊ迪值姆椒⒑褪杂昧⒁旒际
。

Stone体现：“这是一个非？岬募苹
，它可以资助我们继续与一个真正令人兴奋的社区坚持联系
。”他体现：“我们提供一些指导和农业、农艺领域的专业知识
，而他们有时机继续研究他们的技术并革新它
，我们会看到Z终会爆发什么
。”