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AI投资人如何“泡沫捞金”？创业者和投资人共同探讨AI与芯片市场(2)

2018-05-06 19:45 作者:中国合伙人创业网来源:互联网浏览: 次我要评论 (条) 字号:大中小

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　　最近中兴事件对于我们国家芯片产业造成了很大的冲击，这个冲击有一个很值得反思的问题，我们在芯片领域应该怎样投资和布局。我们国家的芯片在初期，我们起步得比较晚，由于这种市场的惯性，就使得我们国家大批的优秀芯片企业没有机会得到市场的支持，没有机会得到市场的验证和产品的迭代。

　　我们早期投过一个GPS芯片的企业，在国际上当时这个企业是领先的，是一个海归团队做的，现在芯片技术应用大幅下降的主要原因是我们投资这家企业。

　　这家企业在创业的时候，GPS芯片一套片23美金，现在是3美金，我们这家企业很明显已经死了，但是带给世界的就是成本的大幅下降，同时国外的芯片厂家，GPS的芯片厂家也由原来的3家成为现在的1家，另外两家也打死了。说明市场没有给我们芯片厂家一个机会。如果美国现在敢封锁，可能我们国家的芯片企业就有机会得到市场的支持，得到技术的迭代。

　　回到AI上，对AI的投资，我们的策略主要还是偏重于应用级的系统级层级，因为从我们的人工智能技术来看，我们是国际上第二大人工智能国。但是我们从详细的数据分析，我们的规模主要集中在应用上，因为我们是全球最大的应用市场。从技术上，我们有很强的巨头跟国外竞争，腾讯、百度、阿里，但是我们跟谷歌，跟脸书比起来还是有差距的，但是我们发展我们的应用，这一块也能对AI的促进，和对国内的产业的提升有很大的促进作用。我觉得我们不怕国外的封锁，有了封锁我们就有发展的机会，你不封锁我们就发展市场，同样可以独树一帜。

　　黄河：下一个问题请李总，李总是在场嘉宾里面唯一的一个企业家，因为在座的其他都是投资人。我想问一个从实践的角度，你们是国内工业机器人控制器的生产厂家，你们作为行业的领头羊企业，你们的AI落地有什么样的看法，会从什么样的地方有你们切入的机会，你们有做什么样的把AI和工业机器人的结合，有没有这样的尝试跟大家介绍一下？

　　李良军：我是来自成都卡诺普的李良军，我们主要面向智能制造领域，工业机器人领域提供控制、伺服、传感器。得益于我们在多年的自动化的从业经验，以及我们专注于工业领域创业的经验，我们大概有50%的市场份额。其中在某一些场景和领域做得还不错，比如焊接，我们的控制器大概有85%以上的市场份额。

　　我们通过控制伺服传感技术早在两年前就开始进行研发，到目前我们整个产业链已经打造完整，今年有2000台的生产能力，到明年有望突破5000，这是我们公司的情况。在工业领域的AI应用，因为我们是做控制器的厂商，相当于机器人的“大脑”，我们在研发、创业的过程中也做了一些实践。

　　在工业领域做AI的应用，我们的感受是时机还不大成熟，不成体系。AI是一个算法，或是智能芯片，或是一个硬件，这个算法需要大量的数据，要学习数据，进行一个标记。这样的数据学习之后，它才会在这个公司里面，通过A到B的过程。在工业产业里面比较零散，标准化不够突出，存在一定的局限性。一个是它可能有很多场景，有的场景本身具备这个数据的基数就不是那么大，分析的样本不够多。工业场景里面有各式各样的场景，场景的采集需要一些智能硬件。这个场景的数据怎么采集呢，你要有数据源头，你才能做AI的算法分析，最终能够落地。

　　回到我们小的行业来讲，工业机器人里面，可以通过一些基于数据源头，通过成熟的采集传感器，和一些具备巨量场景的环境来采集，比如说视觉上面，和机器人比较多的领域里面，我们可以做一些示范性的验证，未来的工业里面AI会逐步普及和应用，但是在场景上面我们要找到前端的硬件收集。收集这些数据最终形成真正的智能。

　　展开来讲的话，我们在智能制造行业做了三个示范性的应用，有一些已经落地，有一些还在不断完善当中。我们通过视觉传感器，二维的也好，三维的也好，采集需要加工的一些工件的数据，以及周边的场景，在不需要对物体工件包括场景物体建模的情况下，自动对工具进行识别。并且在不需要人工干预的情况下，自动确定一些定位点，中间避开一些障碍物，实时识别不同的工件有抓取。当场景障碍物发生变化的时候，他会避开，这就更智能和更人性。

　　我们第二个做的是焊接的深度学习，焊接工业机器人在机器人领域里面应用最大，它有足够的场景来进行数据分析和标的。目前传统的焊接功能更多是应用于人工手持，具体的一些焊接参数和焊接轨迹靠有经验的师傅来设定它的电流电压等等，很依赖于人的因素，并且在外设上面电焊机好一点。

　　我们通过可以落地的视觉传感器，采用了大量的焊接样板进行标记，什么状态下好，什么状态下不好，所以我们在焊接过程中实时地检测它的状态，可以看分解大小，看溶质深度，让机器人不但可以代替人工，还可以学习老焊机师傅的经验，这个是我们实现的第二个场景。

　　第三，我们利用传感器在机器的设备维护上面做了一些工作。目前机器人在使用当中，更多是参照厂家提供的一些参数。在这种情况下设备的生命周期更多是靠产品本身的寿命质量来保证的，如果一旦发现使用不当就会加剧它的减缓。我们利用传感器，通过伺服系统做传感器，实时采集加速度，通过这个算法发现某个轴长期处于高速状态下面，我们就会提醒它，这个轴加速了，会缩短机器的寿命。我们还可以在实时的监测中，发现突发状况提出预警，让他去做一些提前的处理，保障机器的寿命。

　　综合下来，我们认为在工业领域里面，收集场景以及数据智能的硬件是一个关键，我们已经有成熟的硬件和巨量应用的场景来进行标记，最终能够解决方案的实际问题。前面的已经实际应用了，第三项在做的过程当中。

　　黄河：我听起来在视觉相关的传感器里面你们已经做了相当踏实的工作。

(责任编辑：admin)

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