工业智能决定制造企业增效“上限”，移远宝维塔™品牌强势助攻

降本增效已经成为企业生存和发展的主旋律，事实上“降本”和“增效”并不对立，最终诉求都是增效，否则降本就没有意义。

提高效率是制造企业的生命线，因此在工业制造领域，增效的需求更加强烈。那么，如何才能实现效率的提升呢？除了传统意义上的通过管理来提升效率以外，通过AI/ML（人工智能/机器学习）等技术手段来加速制造业数字化进程，从系统的角度去提升生产效率，正在成为另一种增效主旋律。

AI落地边缘，工业智能成为制造业转型中坚力量

近年来，ChatGPT和Sora让人工智能成功出圈，并产生了全球性的“大模型和AIGC热”。人工智能大潮汹涌澎湃，然而大模型要真正落地，一定是平台、边缘、终端的三级融合。

在这样的大背景下，AI 的发展正从软件主导转向“硬件+软件”并行驱动，而智能设备作为人工智能触达终端用户的终极载体，正成为 AI 未来发展与落地的重要突破口。

然而，与通用AI相比，工业领域应用人工智能还受到场景的多样性及其对实时性要求更高等因素的影响，即使今天人工智能在算力底座、算法、技术等方面已经达到了阶段性的成熟，但整体商业化落地速度仍滞后于通用人工智能产业。

不过，有市场调研数据显示，该滞后周期正在不断缩短，由20年逐步缩短至不到5年。与此同时，工业智能技术也在逐渐突破，在应用不断深化的基础上，全球工业智能市场规模增长趋势明显，有望成为推动全球制造业转型升级的重要力量。

移远推出工业智能品牌宝维塔™的背后

移远并不是第一个“吃螃蟹的人”，那么移远做工业智能的市场机遇在哪里？能做得比市场现有产品更好吗？

前面的段落其实回答了市场机遇的一部分问题，因为大市场是有的，但是移远作为后来者，如何在增量市场中分到更多的蛋糕？其实还是要看其技术累积，以及产品落地是否通畅，是否存在性价比优势等。

所以，这里必须要先介绍一下移远在发力工业智能方向的决心和定位，以及其已经取得的“成果”。

事实上，在宝维塔™品牌推出之前，移远的工业智能业务已经孵化发展了两年多的时间，主要聚焦在扩大人员规模、积累技术专利、尝试应用案例落地等。

根据移远通信副总经理兰世桂的介绍：“在过去的两年中，移远工业智能已经在汽车电子、金属加工制造、泛半导体等行业生根落地，并进一步拓展了行业边界，将AI算法运用到了传统的林木行业、农副产品分选行业等。”

因此，我们看到，今年8月，在“高通&移远边缘智能技术进化日”上，移远正式发布了其工业智能品牌宝维塔™ (ProvectaAI)，并同步推出了宝维塔™旗下核心产品——AI算法平台「匠心」、可视化部署工具「匠准」，以及AI视觉解决方案。

图 | 移远正式发布其工业智能品牌宝维塔 ™(ProvectaAI)，来源：移远通信

关于宝维塔™名字的由来，兰世桂解释道：“宝维塔™中的‘维’代表‘多维度’，业务多元化，‘塔’代表助力工业客户打造‘灯塔工厂’的愿景。”

宝维塔™品牌下的工业智能定位是“边算一体”，所谓“边算一体”，是指边缘计算技术与人工智能算法的深度融合。具体来讲就是，宝维塔™致力于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技术，应用到缺陷检测、AGV 机器人自动上下料、成品自动化测试线体等多个工业场景中，推动工业生产的智能化升级。

“移远拥有强大的嵌入式软硬件开发能力，推出了支持内置AI推理模型的边缘智算终端，并成功地将该算法模型从传统的X86架构移植到了ARM架构，提升了系统集成度的同时，实现了一键部署的功能。换言之，在宝维塔™「匠心」平台上训练好的AI模型，可以一键下发至指定的边缘计算终端，对于用户来说非常简单、好用。” 兰世桂补充道。

据悉，移远推出的基于ARM架构的方案相比传统X86架构下的方案，可以节约50%的硬件成本，这为工业智能的商业落地奠定了良好的基础。

「匠心」平台市场竞争力如何？

前面提到，在过去的两年中，移远已经在工业智能领域做了很多商业落地的事情。

AI轻量化的行业小模型，能够流畅地运行在小几TOPS算力的边缘侧和端侧设备上。推动AI与各传统行业的深度融合，为工业场景提供易于部署且具有成本竞争力的解决方案，是移远工业智能的使命。

「匠心」平台是宝维塔™打造的行业AI算法模型训练平台，它集成了数据上传、数据标注、模型训练、模型测试、模型发布和一键部署等全流程功能，具有推理性能强大、功能丰富、高效便捷、简单易用等特点，能够为企业提供一站式、低成本、低门槛的AI模型训练与部署，从而推动AI技术便捷高效落地。

图 | 「匠心」平台赋能农副产品分选，来源：移远通信

对此，移远通信产品经理王柯举例道：“以农副产品分选为例，过去五谷杂粮依靠颜色来分选，传统分选算法只能用于杂质与良品形状非常确定的，颜色差异很大的情形。而宝维塔™「匠心」可基于物品的不规则外形和表面纹理的差异来精准剔除杂质，这极大地拓宽了客户的品类选择，并带来了增量业务。值得一提的是，从相机拍摄取图到AI算法识别，再到机械动作的杂质剔除，整个过程仅需要6ms。”

为何「匠心」平台有如此优秀的表现呢？

对此，移远通信研发经理俞喆俊透露，「匠心」平台具有四大优势：

一、亚像素分割

基于亚像素分割算法，「匠心」可在亚像素精度下（支持3~5pixel），识别画面内的微小缺陷，极大提高检测精度和速度，降低缺陷检测中的漏检概率。

二、推理加速

该平台在推理加速方面表现出色。以AI分选应用项目为例，通过充分利用硬件算力，结合低比特量化技术，实现单路相机微秒级推理，综合性能显著提升。

三、多区域+多模型结果工程指标统计

多区域、多模型同时训练，最后再整合起来，显著提升检测的准确性与效率。

四、系统监测平台

客户通常会关注硬件资源的使用情况，因此在「匠心」平台中，增加了系统监测平台，来监测CPU、内存、磁盘等系统资源的利用情况。

综上，移远宝维塔™「匠心」平台具备极强的市场竞争力，不仅可以提升工业客户在项目推进中的效率，还能节约研发时间和成本，同时通过移远多年积累的行业“know how”，加速解决客户痛点，最终赋能客户业务发展。

研发赋能，还是一站式AI解决方案？

在工业智能领域，市场上很多厂商都在提供平台服务，从早期的提供英伟达服务器，到后来在算法框架中集成一些具体功能，比如完成一些检测、分割任务，再到今天的能够满足特定行业需求的平台。当前，平台已经进化到具备强大的检测能力，且无须担心模型的选择，客户只需根据具体应用需求，来选择对应的功能即可。

图 | 「匠心」平台端到端的全链路架构，来源：移远通信

「匠心」平台就是当今工业智能平台的典型，它具备端到端的全链路架构，可提供全流程、一站式的解决方案。对于客户来说，确认需求、上传原始数据、完成数据标注、算法训练、评估指标、输出模型这些动作都可以在「匠心」平台完成，而且只要有一些AI基础知识，可以识别缺陷并打标签，就可以自行开发训练模型。而在模型部署和推理应用环节，基于「匠心」平台设计的模型除了支持常规的X86 CPU架构、英伟达显卡部署，也同步支持高通、展锐、瑞芯微RK等嵌入式ARM架构下的部署，并可以进行性能调优。

在客户服务模式方面，俞喆俊表示：“除了前期的免费试用外，移远提供两种商业合作模式，客户如果有开发团队，宝维塔™可提供边缘计算智能模组和「匠心」平台，通过低代码的方式赋能客户AI能力；客户如果没有开发团队，宝维塔™可提供整体解决方案，涵盖软硬件和「匠心」平台，方便客户管理设备。”