深扎產業縱深處，擴博智慧是如何玩轉計算機視覺的？〡IF19
一面立足風機葉片巡檢，一面打入零售快消，成立 2 年多的擴博智慧專注機器視覺，提供特種飛行機器人全自動風機葉片巡檢和實體零售數字化管理解決方案。看似毫不相干的兩個場景，實則存在諸多共通之處。如何讓 AI 技術在實體經濟中迅速落地，除了演算法和資料，還需軟硬結合的技術壁壘以及適用的業務場景，才有可能做大規模業務拓展。當然，擴博智慧有一個根本性前提，即挑選市場空間廣闊的全球化行業。
全球風電行業是一個擁有巨大潛力的市場。當下，國內鮮有從風力發電機這一垂直場景切入的機器視覺公司。擴博智慧利用 AI 技術，把風機葉片巡檢帶入到高自動化程序，從前端的蒐集資料，再到後端提供資料服務，最後拓展行業整體的生態圈，擴博智慧構建了風機巡檢行業的完整閉環。
如何更好地利用計算機視覺和物聯網技術把傳統行業數字化，擴博智慧一直在尋求更好的解決方案。他們相信各行各業，都可以通過 IoT 和計算機視覺技術的加持，激發無限潛力，保證數字化技術得到廣泛應用。
以下是擴博智慧 CTO 柯嚴在極客公園 2019 創新大會上的主題演講（經極客公園編輯）
大家好！我叫柯嚴。
在我們所處的一個世界，AI 正在重塑我們生活的方方面面。不僅僅是提升我們個人的生活，同時也使得我們所有企業的商業流程得到提升。為什麼機器學習現在正在飛速發展？是因為實體世界的每個方面都在被數字化改變，機器學習和演算法可以利用大量的演算法，幫助我們來不斷地提升效率，而演算法本身也會不斷地提升。
我自己非常喜歡去製作一款產品，我相信機器學習能夠解決越來越多問題和挑戰。今天我會介紹一下，如何通過計算機視覺，來對實體世界進行一個數字化的改造。
當我最早在微軟開始工作的時候，是在 2008 年，我當時是在做必應搜尋的知識圖譜的工作。我們當時其實做的是一個抓手，它可以從網上抓取一些資料和知識，通過索引的方式，我們把這些資訊進行整理，通過自然語言處理，可以把所有的資料都和知識放到知識圖譜當中。通過知識圖譜，我們進一步製作一些演算法，來描述我們的現實世界。
比如說你可以提問世界上最長的河流是什麼，必應會馬上給你一個答覆，這個答覆上面把世界上最長的河流都列舉出來，你不用非要去找到這些網頁，就能夠直接在首頁看到結果，做這樣的工作是非常有趣的。
後來我也意識到，其實還有很多其他的企業、商業可以從機器學習上面獲益。我們在必應的條件非常好，有數百名機器學習的專家來解決問題，絕大多數企業可能最多隻有 1-2 名這樣的專家。所以，我當時在思考，如何能夠把機器學習更廣泛地分享給更多企業。
對我來說，一個很自然的想法就是去矽谷，大家知道矽谷的創業科技環境非常好，另外一個不斷創新的地方就是中國。當時像移動支付、O2O 等等產品在中國的發展都是遠遠超過了美國，同時中國的創新文化比較有包容性。所以，我當時決定要把我的創業專案拿到中國。
當時物聯網整個行業也在快速地發展，我們看到有一些硬體製造商，他們可以去生產帶有高解析度攝像頭的智慧硬體，類似像無人機這樣的產品。當時還有軟體公司去做資料分析平臺。我當時就決定做點什麼和計算機視覺、智慧硬體相關的事情，因為行業中一定會生成大量的資料。
所以，我和其他三個來自於微軟的同事，開始做一些機器人方面的業務。從 2016 年開始，我們希望能夠去通過計算機視覺來描繪一個智慧的世界，我們首先需要把整個物理世界智慧化、視覺化，這是在我們機器學習和計算機視覺的應用之前。
在過去的兩年，我們已經有超過 100 多個員工，在西雅圖和上海都有我們的辦公室，目前把我們的分公司也開到了新加坡、大連、北京等等這樣的城市。
我們現在在企業服務和計算機視覺方面擁有自己的能力，所以我們開始嘗試幫助一些些領域的企業，能夠把現有的這些資產進行數字化。
我們最早開始的時候構建了一個無人機平臺，數以千萬計的無人機可以跟我們的資料中心相連線，我們的機器學習和計算機視覺的演算法可以幫助我們去分析這些無人機採集的資料。
然後我們發現一個問題，就是這些無人機往往導航非常困難。但是有很多企業認為無人機的確是有潛力的一種技術，他們會買幾架無人機做測試，最後他們就把它們放在角落裡了。因為他們沒有專業的飛手能夠控制所有的無人機，不知道怎麼能夠控制好無人機的機隊去拍攝照片，他們沒有辦法能夠把這些無人機採集的素材進行一個數字化的改變。
沒有資料的話，我們也沒有辦法真正地發掘資料當中的價值。所以，我們希望能夠為顧客們提供一個端對端的解決措施，方法只有一個：軟硬結合。我們把機器學習的演算法應用在其中，來幫助這些企業去把所有的視覺化過程都完成，找到一個視覺化的端對端的解決措施。
很多行業都需要這樣「軟硬結合」的技術，但是我們決定關注於某 1-2 個領域進行深挖。
首先，我們來看一下全球風電這個行業，每年有 250 億美金投入風電機運維，在中國大概佔到整個市場的三分之一，而且中國是增速最快的市場，在中國有 40 多萬颱風電機組，有些是在岸的，有些是海上風電機組。
這是一個擁有巨大潛力的市場，尤其對於初創公司來說。從傳統風機運維來說，這些工程師需要爬到風機頂端，必須用繩索、梯子，需要用非常昂貴的裝置做檢查，通常情況下 4 個人要花半天才能完成一次風機檢查。他們每年需要做兩次這樣的檢查，你可以想像一下成本有多高。
而今天，我們可以把這個過程變成一個全自動化的過程，讓它更快、更便宜、更安全，只要機器人就可以完成了。
我們創造了百分之百的自動化解決方案，你可以想像這是一個四維自動駕駛的機器人，這個機器人不需要任何人工控制就能夠完成任務，在 15-30 分鐘內拍攝高清晰度的照片。
下面來看一個視訊。這是我們的一個客戶，他們在操控機器人方面並沒有什麼經驗，但經過短時間的培訓，他麼的工作人員就可以自主完成整個過程。
如果你要操控一個傳統的無人機，可能需要數百小時的練習，我們通過視訊的方式展示一下我們的無人機能夠多快學會駕駛，就像放風箏一樣，只要利用操控板，按一個按鈕，特種飛行機器人就會起飛開始拍照。這個機器人就像是一個自動駕駛汽車一樣，有鐳射雷達、攝像頭、飛行控制演算法，所有的感測器都被安裝在上面。我們把演算法不斷的進行優化，我們不需要做任何定製化的設定。
實際上世界上有很多種不同的風機，風機有不同的製造商，它們有不同的尺寸、高度、重量，風機葉片的長度也不同。機器人也可以進行遠端的自動遙感，還可以進行實時跟蹤，我們把它叫做現實世界的虛擬化。
我們所構建的這種裝置，很重要的一部分就是飛行控制，我們可以跟蹤這個葉片，可以給它拍照。
這是風機的圖片，左邊是真實的圖片，右邊是算法制作出來的圖片，儘管葉片在移動，但是我們的演算法還是可以對它進行實時跟蹤，這就是我們技術的一個核心，可以讓我們非常準確的跟蹤這些快速轉動的葉片，而且還可以實時拍照。
用機器人巡檢葉片有幾個優勢：
l 優勢一：更簡便，比傳統的巡檢裝置更快，巡檢效率比過去高 10 倍；
l 優勢二：資料報告、生產速度提升了 8 倍，接近 10 倍；
l 優勢三：在 30 分鐘以內完成巡檢，一個人監測就可以了，一個技術人員可以同時進行多個巡檢；
l 優勢四：在清晰度、精度這方面，可以實現 1-3 毫米的高精度圖片採集。
左邊是機器人照的葉片照片，右邊是推進過後的高精度圖片，這個圖片的精度可以達到 1-3 毫米。
一個典型的風機可能需要 100-200 萬才可以安裝好，要更換一個葉片，可能需要花十萬到幾十萬美元，如果你做一個簡單的維修，也要花幾千美元。
所以，我們需要做定期檢查，才可以發現非常小的問題，在成本快速上升之前，我們就可以解決這些問題，而且這些風機的運維也可以得到效率的提升。
大家可以在這兒看到四張風機的圖片，上面已經存在一些瑕疵、問題，有一些是由雷擊造成的。還有一張圖片上是典型的風機葉片上會出現的腐蝕現象，我們所檢查的每一個風機葉片都看到類似的腐蝕現象，這是非常普遍的。
而且這種腐蝕範圍還會越來越大，直到最後我們發現它已經成為一個主要的問題，需要把它解決掉。為什麼會發生這樣的一些現象呢？可能這些葉片從遠處看是旋轉的非常慢的，可能就是每一分鐘才轉幾轉，但是這一些風機是很大的，他們有一些是高達 100 米，有一些是 50-80 米，最長的是 100 米。如果我們以這樣的量級計算，相當於是每小時 300 千米的速度是非常快的，而且它每天 24 小時不停轉，每年 365 天也不停轉，如果再把這個量級計算完全的話，相當於是每一年都是在地球和月球之間去來回三次。
我們再來對比一下我們過去的檢修方式，以及我們到底可以提供什麼樣的新技術解決方案。
比如說大家在過去看到我們所做的檢修，有一些人會拿一根這種檢修繩，並且在這裡貼一個標籤，給它標號，而且把葉片也標號，這是我們從傳統的報告當中會讀到的資料。可能我們不知道這個缺陷是在哪裡，我們不知道葉片具體的受損部位在哪裡，但是現在我們可以通過機器學習、演算法、計算機視覺來解決這個問題。我們至少可以知道它的規模多大，它在風機上的哪個地方，還可以預估大概需要多長時間才可能把它完全修好。
（此處為 PPT）
這是一個比較典型的問題，我們最後計算出來大概需要 3 個月就可以把它修好。我們可以去進行一個基本的預測，一般情況下，檢修需要花很長的時間，可能也需要好幾個月才可以真正去派駐合適的工作人員，技術人員解決這些技術問題。
而且，有的時候需要提前把風機關停，特別是在風速非常小的季節，我們也可以通過演算法計算決定什麼時候關掉這些風機。我們不僅可以瞭解這些風機的細節，而且還有專門的基礎設施，是我們軟體的外部輔助。
因此，我們風場的運營商可以在檢測方面細化到每一個風機的每一個葉片，所有的這些海量的資料，都是可以運用到使用者身上的，我們可以做一些預測。
我們可以假想，比如說我們需要一整年的資料，然後希望能夠在一段時間之內跟蹤某一個缺陷，或者瑕疵規模的擴大情況。我們可以預測未來這個瑕疵的規模將會怎麼樣擴大，而且什麼時候去修它是最經濟可行的。
所以，我們可以找到最佳的時間點來保證風機在未來能夠更好的得到檢修，這就是數字化的力量所在。
總的來說，剛才已經展示，我們其實用計算機視覺和無人機把一個傳統的行業虛擬化。我們可以把檢修速度提升 10 倍，而且降低成本，同時還可以提升安全度，現在用無人機會比過去傳統人員的安全性高很多。
所以，我們覺得任何一個行業，我們都可以發揮技術的價值撬動潛力，可以更好的保證數字化技術得到廣泛應用，這是我們企業所做的一個業務。另外一個業務是零售業務，我們認為通過 IoT、計算機視覺等，可以給很多其它行業帶來變革。
我要說的就是這些，謝謝！
圖片來源：VPhoto