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[导读]本次活动邀请到业内知名企业的代表,从工业视觉传感器设计、视觉处理算法、工业大数据分析以及边缘感知与计算等多个角度,探讨工业人工智能领域的技术特点及应用进展。


随着新一代人工智能技术的发展,人工智能在工业领域的应用呈现出巨大潜力,工业的智能化发展成为全球关注的重点和趋势。美国、欧盟、日本等主要发达国家政府及组织均出台相关战略政策,规划和推动人工智能在工业领域的应用发展。

人工智能技术在工业界的落地应用目前尚处于发展探索阶段,由于工业场景的复杂性和特殊性,当前流行的人工智能技术并不能简单向工业领域复制,大部分技术还需要针对工业场景深度定制甚至底层研发,以满足实时性、可靠性、成本等方面的特定需求。

本次活动邀请到业内知名企业的代表,从工业视觉传感器设计、视觉处理算法、工业大数据分析以及边缘感知与计算等多个角度,探讨工业人工智能领域的技术特点及应用进展。

会议主席

(CCF TF 工业人工智能SIG主席 曹葵康)

个人简介:天准科技CTO,浙江大学博士,曾就职于华为、微软亚洲研究院等公司,长期专注工业领域机器视觉相关技术研究及产品开发,多项国家标准起草人,主持开发天准科技股份有限公司多款工业智能检测装备及精密测量仪器,产品技术达到国际先进水平,填补了国内空白。

特邀讲者

(天泽智云科技 技术研发副总裁 金超)

个人简介:毕业于美国辛辛那提大学机械工程系,师从工业大数据、工业智能等领域的世界级学科领头人李杰教授,专注于工业大数据、机器学习、深度学习、信息-物理系统CPS、故障预测与健康管理PHM等工业智能技术和算法的研究与应用。深耕风力发电、轨道交通、机加工、工艺优化和能效优化管理等领域,服务客户包括东方电气、中车、中船、富士康等国际知名企业。

主题报告一:工业智能赋能价值转型中“不可见”的关键因素

工业智能区别于人工智能,是融合机械工程、软件工程、边缘计算、计算机科学等学科的跨领域系统工程,目的是精准、可靠地帮助工业降本增效。在工业高质量发展的需求驱动下,工业智能化作为一个重要技术发展与应用方向,备受瞩目。在工业场景中,普遍存在的场景碎片化、数据质量差、以及模型验证难等问题,采用发散式的数据挖掘方法落地工业智能,往往事倍功半。本报告从工业智能工程角度出发,以赋能工业价值转型为目标,识别出场景选择、数据质量管理、模型全生命周期管理等多个关键因素,并尝试就什么样的算法适合用在什么场景、发挥多大价值、如何与工业融合等普遍关心的问题,进行探讨。

(海康机器人 机器视觉产品业务部智能产品线总监 呼志刚)

个人简介:高级工程师,目前主要负责海康机器人机器视觉算法平台、智能相机等产品的规划与研发。曾在海康威视研究院、海康机器人算法部从事多年图像处理与视频分析等AI算法开发,具备丰富的机器视觉算法和产品研发与应用经验。

主题报告二:机器视觉应用中的深度学习技术

随着深度学习技术的成熟,越来越多的深度学习产品出现在机器视觉应用中。机器视觉应用中的深度学习与其他场景下深度学习有什么不一样呢?本次分享将从机器视觉系统构成与特点、应用难点、客户需求等方面来阐述深度学习技术如何与机器视觉应用相结合,最后介绍机器视觉应用中的深度学习产品、方案以及应用案例。

(华睿科技 产品解决方案总监 黄银春)

个人简介:华睿科技产品解决方案总监,负责华睿机器视觉产品在工业领域的需求研究及解决方案设计,曾在跨国公司从事芯片设计开发工作多年,对视觉传感器底层硬件技术具有深入理解。浙江华睿科技有限公司是大华股份旗下专注于机器视觉的子公司,深耕3C、汽车、新能源、显示面板和食品包装等多个行业,产品已服务于松下电气、长城汽车、华星光电、双汇集团等业内知名企业客户。

主题报告三:智能工业相机设计技术及应用

随着中国产业升级,从制造大国向制造强国的转变,机器视觉智能化技术价值日益彰显。但每个工业行业的场景由于产品特点、工艺类型、质量指标等方面不一致,使机器视觉成为一个碎片化和定制化程度较高的行业,对设备的普遍适应性及应用推广带来巨大挑战。本次分享将从硬件和软件层面探讨智能工业相机如何通过优化设计以及新技术的采用来应对工业场景分散性的挑战,并对相关技术的发展趋势进行探讨。

(天准科技 机器人事业部总经理 刘军传)

个人简介:北京航空航天大学博士,智能机器人领域专家,曾就职于微软亚洲研究院。现任天准科技机器人事业部总经理,负责无人物流车和人工智能边缘计算业务的产品研发和整体运营工作。

主题报告四:面向智慧交通应用场景的边缘感知系统设计

近年来,得益于计算平台算力指数级的提升,以及互联网尤其是移动互联网产生的海量数据集,推动了人工智能技术在各个领域爆发式的增长,这种增长充分赋能智慧交通领域,使得自动驾驶、车路协同等方向聚集了大量的资本、公司和人才,推动了行业的繁荣和进步。在本次主题演讲中,刘军传博士将以NVIDIA Jetson嵌入式GPU计算平台为例,系统的阐述如何借助于AI边缘计算平台的算力,将之前的云计算迁移到边缘端,构建高实时性的感知系统,满足自动驾驶、车路协同场景下高复杂度、高动态的感知计算需求。

会议日程


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