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나라를 위해 많은 돈을 벌 수 있는 최고의 여자 스타가 하루에 7만명의 팬을 보유하고 있는 것이 다 이 AI 덕분이라고?

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2023-03-31 22:42:04875검색

최고의 팬더 플레이어가 하루에 70,000명의 팬을 확보하게 된 이유는 무엇인가요? 공장의 일일 생산량이 100만 개를 초과하는 이유는 무엇입니까? 이게 다 뒤에 있는 AI 덕분이다.

최근 이 톱 여성스타의 영상이 인터넷에 올라왔습니다.

나라를 위해 많은 돈을 벌 수 있는 최고의 여자 스타가 하루에 7만명의 팬을 보유하고 있는 것이 다 이 AI 덕분이라고?

아침 8시 30분, 청두 자이언트 판다 사육 연구 기지는 사람들로 붐볐고, 모두 죽순에서 화화를 낚아채는 모습을 보러 왔습니다.

구경꾼이 너무 많아서 경비원이 속수무책으로 "여기 자이언트 판다가 너무 많은데 이것만 볼래? 너무 좋아하잖아"라고 말했다.

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그러고보니 판다를 보는 것이 전부인데, 중국과 해외 관광객을 대하는 태도는 매우 다릅니다.

도쿄 우에노 동물원의 왕샹샹은 팬들이 만나기가 매우 어렵습니다. Xiangxiang이 중국으로 돌아오기 전에 일본 전역에서 60,000명이 그녀를 마지막으로 만나기 위해 등록했습니다. 승률은 약 1:24였으며 마지막 그룹의 승률은 1:70에 이르렀습니다.

하지만 중국에서는 '판다를 볼 자유'를 충분히 실현했습니다.

화화(Huahua)가 위치한 청두 자이언트 판다 사육 기지는 최고 성수기에 하루 총 72,000명의 방문객을 기록했습니다.

이렇게 사람이 많은데 보안, 발권, 현장주문은 어떻게 처리하나요?

2023년 Megvii Enterprise 비즈니스 파트너 컨퍼런스에서 Hesheng Zhilian의 설립자인 Yang Yong은 핵심 중 하나가 티켓팅 시스템을 포함한 3코드-인-원 시스템의 전환이라고 언급했습니다. Hesheng Zhilian과 Megvii가 공동으로 완성했습니다.

예상치 못한 비단결 같은 부드러움 뒤에

사실 평소에는 눈에 띄지 않지만 경험하기에는 매우 "부드러운" 장면이 많이 있으며 모두 AI의 축복으로 이루어졌습니다.

예를 들어, 우리가 가지고 노는 장난감과 우리가 먹는 간식 뒤에는 실제로 "벽돌을 옮기기" 위해 열심히 일하는 로봇 그룹이 있습니다.

동관의 쉬후지 공장에는 사탕을 나르고 노래를 부르는 로봇들이 일을 하고 있어요.

조립 라인의 사탕은 기계식 팔에 의해 로봇에 던져진 후 무인 트럭으로 옮겨져 창고로 운반됩니다. 모두 한 번에 완성되어 매우 매끄러워집니다.

이 소형 AGV 처리 로봇은 길을 인식하고 자신의 경로를 계획할 수도 있습니다. 지상에 있는 QR 코드를 스캔하기만 하면 어디로 가야 할지 알 수 있습니다.

보세요, 작은 로봇은 작지만 매우 강해서 화물을 쉽게 운반할 수 있고 정말 모든 사람을 운반할 수 있습니다.

총 25개의 강력한 작은 로봇이 있으며 모두 Megvii Hetu 시스템의 명령을 받아들입니다. 이렇게 시스템이 자동으로 주문을 받고, 자동으로 일정을 잡고, 자동으로 계획을 세웁니다.

현장을 AI가 인수한 후 수동 관리가 전혀 필요하지 않습니다. 과거에는 원자재, 반제품, 완제품 및 기타 자재를 수동으로 또는 지게차로 운송했습니다. 이제 자재 취급의 적시성과 정확성이 100%에 도달했으며 로봇은 자동으로 장애물을 피할 수 있어 작업장 안전 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

AI 알고리즘 로봇이 투입된 후 Hsu Fuji의 인건비는 크게 절감되었습니다. 생산 능력이 그대로 유지되면서 비수기와 성수기 직원 수는 약 40% 감소했다. 특정 창고 완충 구역의 23명을 25대의 AGV 로봇으로 완전히 대체하여 연간 180만 위안을 절약했습니다.

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그러나 AI는 단순히 인간을 제거하는 것이 아닙니다. Xu Fuji의 현재 직업 요구 사항은 IT 및 식품 산업의 이중 재능과 같이 더 전문적입니다.

그래서 우리 인간에게는 아직 기회가 있습니다(개머리).

장난감 공장의 자구구조

사실 지금 공장이 직면한 가장 큰 문제는 사실 인력 채용이 불가능하다는 점입니다.

젊은이들은 공장에서 일하는 것을 좋아하지 않으며, 많은 공장들이 노동력 부족에 직면하고 있습니다. 인력이 부족하면 아무리 주문이 많아도 이를 이행할 수 없습니다.

Shiwanxin Toy Factory는 이러한 문제에 직면해 있습니다. 2020년 춘절 이후 안후이성 푸양으로 일꾼을 모집하러 갔던 동료들은 아무도 찾지 못했다.

당시에는 공장이 부분적으로 자동화되었음에도 불구하고 생산 라인의 다양한 공정, 생산 라인 이후 품목 및 재료 운송, 창고 재고, 출고 운송 등 여러 공정에 여전히 많은 인력이 필요했습니다.

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공장주 린관준은 최후의 수단으로 인맥을 통해 높은 가격에 채용하고 기존 근로자들에게 일찍 돌아와 일을 따라잡을 것을 요청했고 마침내 위기를 넘겼다. 이때 Lin Guanjun은 완전 자동화 전환을 수행하기로 결심했습니다.

이 결정은 사실 매우 어렵습니다. 이전의 반자동 변환은 4~5년 만에 거의 2천만 달러를 태웠습니다.

완전 자동화를 위해서는 어떤 장비를 사용해야 하나요? 제조업체는 누구를 찾나요? 비용은 얼마입니까?

3개월 동안 머뭇거린 후 닝보의 유명한 Bull 지능형 창고 혁신 프로젝트를 방문했을 때 Lin Guanjun의 눈이 빛났습니다. 직원들의 다음과 같은 말이었습니다. "이것은 Megvii와 협력하는 창고 프로젝트의 두 번째 단계입니다. 첫 번째 단계에서 우리의 생산 능력은 50억에서 150억으로 3배 증가했습니다."

Megvii와 협력한 후 Shiwanxin의 스마트 3차원 창고가 성공적으로 완성되었습니다.

메그비가 개발한 팔레트 스태커, 컨테이너 스태커(미니로드), 박스 보관 로봇(CTU), 크고 작은 AGV(또는 "AMR"), 컨베이어 라인, 엘리베이터가 질서정연하게 작동합니다. 이를 통해 AMR 로봇 자동차가 왕복합니다. , 생산 작업장과 중앙 창고를 연결하여 창고와 모든 생산 라인 간의 연결을 실현합니다.

Shiwanxin은 또한 타이저우 지역 스마트 공장의 벤치마크가 되었습니다. Megvii의 3A 스마트 물류 솔루션(AS/RS+AMR+AI)은 Megvii Hetu를 통해 8가지 유형의 자동화 장비를 조화롭게 파견할 수 있습니다.

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이제 Shiwanxin은 연간 2천만 세트의 목재 장난감을 생산할 예정이며, 일일 생산량은 100만 위안에 달합니다. 창고 공간 활용률은 3배, 생산 효율성은 1배 이상 증가했습니다. 2배, 수작업 강도가 크게 감소하여 동일한 생산 능력에서 수작업 공정이 60% 감소했습니다.

물리산업에 AI가 필요한 이유

그렇다면 이들 공장은 왜 AI 지능화 전환의 길을 선택했을까요?

Shiwanxin을 예로 들어 보겠습니다. 자동화에는 많은 비용이 들지만 제품 수율도 향상되어 결과적으로 매출 성장이 이루어집니다. 그리고 지능적인 자가 구조를 통해 실물 경제 촉진에 있어 AI 기술의 큰 역할을 볼 수 있습니다.

또한 Sinopharm 광저우의 물류 센터는 디지털 혁신을 통해 향후 5년간 수천만 위안을 절약할 수 있습니다. 선도적인 신에너지 기업인 Aixu는 140대의 Megvii SLAM 로봇을 통해 자재 자동 처리를 구현했습니다. , 배터리 실리콘 웨이퍼의 일일 생산 능력은 300만개를 초과합니다.

이러한 실제 사례를 통해 인공지능과 실물경제의 긴밀한 통합이 산업 발전 트렌드가 되었음을 쉽게 알 수 있습니다. 그래서 요약하면 세 가지로 요약할 수 있습니다.

  • 디지털 기술과 물리적 산업의 통합이 가속화되고 있습니다.

물리적 기업의 경우 로봇, AI, IoT 등의 기술을 사용하여 자동화 및 디지털 지능 업그레이드를 수행합니다. 비용 절감의 핵심은 효율성을 높이고, 관리를 최적화하며, 직원 경험을 개선하기 위한 불가피한 선택입니다.

  • 실제 산업은 인구배당에서 기술배당으로 전환하고 있습니다

현재 노동력 부족 문제는 점점 더 부각되고 있으며, AI 기술로 창출된 디지털 노동력은 자리를 채울 수 있을 뿐만 아니라, 좋은 협업을 형성할 수 있습니다. 사람들.

예를 들어 먼지가 많거나 기타 건강에 해로운 환경에서는 로봇을 운송 및 보관에 사용할 수 있으며 직원은 중앙 제어실에서만 감독하면 됩니다.

  • AIoT 소프트웨어와 하드웨어 통합의 추세는 명백합니다

물류 시나리오에서는 소프트웨어에 중점을 두던 AI가 다양한 하드웨어와 결합되어 물류 로봇 및 지능형 물류 세트가 되기 시작했습니다. 장비. 전반적인 운영 효율성과 관련된 유연한 물류 역시 클러스터링된 지능형 장비의 일정을 계획할 때 AI에 더 많이 의존합니다.

두 번째로, 올해 두 세션에서는 강력한 제조업 국가를 건설하고 디지털 경제에서 새로운 이점을 창출하는 맥락에서 인공지능 기업이 AI를 사용하여 실물 경제에 힘을 실어주고 비용 절감과 증가를 달성하는 책임을 져야 한다고 언급했습니다. 효율성을 높이고, 사회 및 산업 발전을 더 잘 촉진합니다.

AI를 기반으로 한 데이터와 현실의 통합은 현대 산업 시스템 구축을 가속화하고 고급, 지능형, 녹색 제조 발전을 촉진하려는 국가의 전반적인 방향과 일치한다고 할 수 있습니다.

Megvii가 한 일

앞서 살펴본 것처럼 Megvii는 AI 기술과 자동화 기술을 통합하여 많은 실제 기업이 공장을 디지털 방식으로 업그레이드하도록 도왔습니다. 현재 스마트물류 분야에서만 구현사례가 200여건이 넘는다.

오늘날의 치열한 국제 경쟁에서 새로운 분야와 새로운 트랙을 개척하고 개발하거나 심지어 자신만의 새로운 이점을 창출하려면 기술 혁신에 의존해야 합니다. 500명이 넘는 과학 연구팀을 통해 Megvii는 기본 딥 러닝 프레임워크부터 알고리즘 개발, 통합 소프트웨어 및 하드웨어 제품에 이르기까지 완벽한 기술 역량을 발휘할 수 있습니다.

이를 위해 Megvii는 수년간의 독자적인 혁신 끝에 AI 생산성 플랫폼 Brain++와 알고리즘 제작 플랫폼 AIS(AI Service)를 만들었습니다.

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Brain++는 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 데이터 기능을 통합하여 AI의 효율성을 근본적으로 향상시키는 반면, AIS는 알고리즘 생산의 전체 프로세스를 더욱 표준화하여 생산 효율성을 평균 50% 이상 높이고 정확도를 높입니다. 모델 출력은 업계 평균을 훨씬 초과합니다.

2022년에 생성되는 알고리즘 제품의 60%가 AIS를 사용하여 완성될 것으로 이해됩니다. 올해 Megvii는 Megvii Rubik's Cube 지능형 분석 상자를 통해 파트너에게 알고리즘 대량 생산 기능을 제공하여 귀중한 AI 알고리즘을 소프트웨어를 만드는 것만큼 쉽게, 심지어 더 쉽게 작성할 계획입니다.

이와 관련하여 Megvii 공동 창립자이자 CEO인 Yin Qi는 "우리는 프로그래머 친구들이 더 의미 있는 일을 할 수 있도록 기꺼이 우리 자신의 목숨을 버릴 의향이 있습니다."라고 말했습니다.

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그러나 혁신을 원한다면 이미 매우 성숙했거나 오랫동안 혁신이 이루어지지 않은 애플리케이션 시나리오에서는 업계에 깊이 관여한 파트너가 시나리오를 완전히 이해해야 하며, 반면 AI 회사의 우수한 기술 지원과 효율적인 알고리즘 개발이 필요합니다.

예를 들어, 체육 교육이 점점 더 다양해지고 개인화되고 정교해지는 상황에서 Jinshan Top은 스포츠 개혁의 핵심 요구 사항을 충분히 조사한 후 체력 평가에 빅데이터를 컴퓨터 비전과 혁신적으로 결합했습니다.

Megvii의 핵심 기술을 바탕으로 양사는 180일간의 협력과 연구 끝에 10가지 유형의 응용 시나리오를 실현할 수 있는 신체 훈련 제품을 성공적으로 출시했으며 단번에 시장 점유율 60%를 차지했습니다.

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또 다른 예를 들어, 광산 회사의 석탄 세척 공장은 항상 근로자의 근무 시간을 단축하고 노동 강도를 낮추어 특히 광산에 내려가야 하는 필요성을 최소화하여 작업장에서 근로자의 안전을 보장하기를 희망해 왔습니다. 모든 측면에서 이익과 행복감을 향상시킵니다.

심층적인 연구 끝에 Megvii와 Riyadh Electric은 추락 감지, 흡연 감지, 노동 보호 장비 착용 식별, 벨트 초과 제한 입자 크기 모니터링, 석탄 슬러리 물 유출 모니터링, 버킷 그레이트 스태킹 감지, 중개 해제 스크린 플레이트 흘림 모니터링, 비디오 연결 경보 및 기타 장비 지능형 감지 알고리즘.

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Megvii가 선택한 AIoT 경로에서 기업은 기술 연구뿐만 아니라 과학적 연구를 좋은 제품으로 바꾸는 방법에도 집중해야 합니다.

Megvii는 AIoT 제품이 사용 편의성, 확실성, 통합 및 재개발의 어려움 측면에서 임계값을 충분히 낮춰야 한다고 믿습니다.

특정 산업에서 단일 포인트를 구현하면 0에서 1까지의 프로세스가 완료되기 때문입니다. 그럼 1부터 10까지 무엇을 해야 할까요? 문턱을 낮추고 기술을 사용자 측에 돌려주는 것이 시장이 1에서 10으로 폭발하는 기본 포인트다. 이는 향후 몇 년간 Megvii의 발전 방향이기도 합니다.


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