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公司情報專家《財經涂鴉》獲悉,9月23日-27日,2025中國國際工業博覽會于上海舉行,集中展示了工業領域新興技術、產品與創新解決方案。
本次博覽會期間,海康威視以“物聯感知+AI,加速工業場景數字化”為主題,于工業自動化展區集中亮相上百款“物聯感知+AI”軟硬件產品,并展示了海康觀瀾大模型在工業領域的場景應用。
數據獲取亦需全面感知能力
中國擁有全球最大的工業制造體系,要實現由大到強的工業智能化升級,迫切需要解決“物理世界數字化”的問題,采集多維而豐富的工業數據,才能為工業智能化升級構建“數字基礎”。
其中,物聯感知設備是將“物理世界數字化”的入口——面向萬千的工業場景,越豐富的感知手段,越有助于工業數字化,越有助于解決具體的工業問題。
“就像人類不只是通過眼睛去認識世界,在工業領域,數據的獲取也不僅僅依賴于‘視覺’、‘聽覺’等單一的感知技術手段,而是要構建全面的感知能力,才能更好支撐不斷優化決策。”
海康威視相關負責人介紹,20余年間,海康威視從可見光感知起步,持續拓展紅外、毫米波雷達、X光、聲波等感知技術,讓機器具備“眼耳鼻舌”等各種感知能力,支持千行百業感知采集物聯數據;同時,還將物聯感知與AI技術融合,持續提升產品的智能化能力,支撐在千行百業落地智能化應用。
截至目前,海康威視面向工業領域,已持續推出了一系列基于不同“物聯感知+AI”技術的數字化產品,廣泛應用于質量檢測、設備管理、生產運行、安全生產等不同場景。
現場,海康威視展示的上百款軟硬件產品,覆蓋了可見光感知、毫米波感知、激光感知、融合光譜感知、聲學感知、紅外感知等不同技術領域,為工業用戶提供了豐富的數字化產品選擇。
例如,在融合光譜感知展區,在線近紅外水分分析儀將高精度、高穩定性、高可靠性的光譜與AI分析能力有機結合,在食品、飼料、發酵、制藥、化工等行業,實現物料含水率的在線實時監測,提升生產品質管控智能水平。
在聲波感知展區,超聲無損探傷系列產品可對新能源汽車水冷板、電機缸體等零件做“B超”,在不破壞零部件的前提下快速判斷缺陷位置及深度、準確定位,實現無損檢測;內置氣泡孔、氣泡等多種缺陷模型,通過AI實現對零部件內部缺陷的智能研判,降低人員操作難度并提升檢測效率。
已發布數百款大模型產品
大模型技術的發展也在持續拓展產品能力。
海康威視透露,其觀瀾大模型已構建了物聯感知大模型、語言大模型和多模態大模型能力,可有效提升感知智能、認知智能,截至目前已發布數百款大模型產品。
例如,海康威視工業安全系列攝像機在視覺大模型加持下,結合立體視覺成像技術,準確檢測區域內人員滯留情況,檢測信號可對接PLC、安全繼電器等控制系統,時延低至百毫秒,有效避免機械碰撞等“意外”發生,守護安全生產。
本次博覽會X光技術展區展出的智能離線AXI設備和工業CT設備,均搭載海康觀瀾大模型,實現了電路板焊接缺陷的高精度自動檢測,檢測效率可大幅度提升80%。
軟件產品中,AI的加持也讓軟件平臺為工業領域的決策提供更科學的依據,推動管理模式從經驗主導向數據驅動、智能驅動轉變。
例如,IES生產監管平臺讓生產過程全局掌握,提供產線追溯、生產巡檢、體積測量、設備設施狀態監測、三維數字工廠、AR車間等業務應用,輔助生產過程監測,提效生產運營管理。其中AR實景車間把生產數據“搬”進數字車間,讓管理人員不在現場卻如臨現場,有效提升管理效率。
推動安全生產管理范式升級
據悉,基于觀瀾大模型技術底座,海康威視已打造了系列行業大模型,助力工業智能化升級。同時,憑借強大的泛化能力、高精度和學習能力以及多模態語義關聯,該大模型正在推動安全生產管理從“單一特征檢測”向“復合隱患預判”、從“事后處理”到“事前防控”的范式升級。
現場大模型互動展區,參觀者依次按順序在包裝盒中放入不同的相機配件,通過大模型對包裝全流程進行實時視頻分析,可監測是否有配件錯漏放的情況發生,每個步驟的檢測結果將實時在屏幕上顯示;參觀者隨手拿出一件隨身物品,現場拍攝1至8張圖片,系統可在幾分鐘內生成針對該檢測對象的算法,形成一個全新的智能應用。
據了解,現場展示的質量管控智能應用已經在海康威視制造基地規模化落地。
“面對柔性制造中頻繁更換產品型號且節拍又比較快的情況,為預防配件錯漏放發生,傳統的質量管控主要采用人工提前進行物料齊套點數作業的方式,需耗費一定的工時。現在,海康威視制造基地利用觀瀾大模型,直接省去配件物料齊套管理的工作,起到很好的提質增效作用”。相關負責人表示。
在安全生產領域,海康威視則以隱患排查為主要突破口,綜合運用多模態大模型、視覺大模型和光纖大模型等多種算法能力,從“人、機、物、環”等多個維度構建了體系化的算法應用,覆蓋了人員穿戴合規性識別、通用行為識別、特殊作業監管、設備跑冒滴漏檢測、表計識別、天車輔助控制、環境隱患識別以及管線防外破監測等多個安全生產場景。
據了解,海康觀瀾大模型已在電力、石油、化工、冶金、礦山、建筑、機械制造等諸多行業落地應用。
作者:蘇打
編輯:tuya
出品:財經涂鴉(ID:caijingtuya)
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