近日，青岛市工业和信息化局发布工业制造业领域首批500个“工业赋能”场景需求清单，面向全球征集工业互联网的新技术、新业态、新模式，推动传统企业加快转型升级。据清单数据统计，在“智能应用、工业大数据、系统集成、云服务”等12项场景需求类别中，90%以上的传统工业制造企业存在“智能应用”需求， AI落地赋能已成为工业制造业转型升级的普遍需求点。
针对传统工业企业“智能应用”赋能需求，博观智能基于计算机视觉领域六大类算法能力，结合1000余项AI落地经验积淀，打造工业安全视频感知引擎，并推出针对工业场景赋能需求的AI工业行业解决方案，从生产、仓储、物流等多个环节，赋能传统行业智能化、数字化转型升级。
从机器视觉出发 为工业智能化升级赋能
目前，工业制造流程产生的数据超过70%的有效信息是通过视觉技术收集。随着人工智能的发展，机器视觉对工业生产的最大推动将是从人管理机器变为机器管理机器，通过减少人直接接触危险场景从而降低危险事故发生概率；通过机器辅助工人岗位，将重复性规律性的动作交给机器视觉来完成，将大幅提高工业生产效率并且降低人工成本。在埃森哲的一项研究中显示，人工智能技术可以将工业生产率平均提升40％，到2035年将促使经济发展速度提高一倍。
博观智能利用人工智能的深度学习算法，可深度分析工业生产场景，针对复杂环境的多维数据进行机器视觉分析，高效快速判定行为是否合规。提高规范性检测效率，降低企业安全管理人力成本，从而提高工业企业生产效率、杜绝恶性安全事故，为传统产业升级带来降本增效双向驱动。
从钢铁到石化 AI算法赋能工业支柱转型
作为国家工业制造业的支柱，面对全球化竞争与工业制造业升级带来的挑战，钢铁、化工等重点传统行业亟待转型升级。钢铁、石化企业面临流程复杂、安全事故易发等问题，针对工业生产三大场景，博观智能通过AI技术形成针对生产、仓储、物流各环节的专业算法方案，提供工业安全视频感知引擎，面对工业领域场景复杂、定制化的要求，积极深入工业算法场景，可为钢铁、化工、电力、煤炭、机械等传统行业提供定制化解决方案，将机器、人、数据全面打通，形成开放的产业链网络，全时全域全产业链跟踪，覆盖生产、仓储、物流全流程管理，可提供基于视频的四大类别共计43项细分人工智能算法，利用智能化手段切实提高管理效率、保障安全生产。
此外，博观智能可搭建业务平台满足客户的定制化需求，后续支持更多生产类算法融入，打造真正的生产一体化全流程安全引擎。在实时监测监控探头在线及图像质量分析方面，实现实时监测预警，如遇遮挡、镜头模糊、图像偏色等情况，可及时提示运维人员，保障系统稳定运行。
以人工智能技术为代表的新一轮技术的广泛应用，对传统产业将是一次新的发展机遇。因此，加快人工智能与工业制造业的深度融合，是推进中国工业互联网战略实施的必要条件。针对工业领域场景流程复杂、定制化需求等特点，博观智能将积极深入“工业赋能”场景，在钢铁、石化、电力、煤炭、机械等产业领域提供高价值算法，助力中国工业互联网战略的探索推进。
