人工智能民主化:不再是大型科技公司的专属

在制造业中,人工智能和计算机视觉已经司空见惯。在制造业中,如果能看到数据,就能利用数据做一些事情。但并不是每个行业都有这种思维模式,或者拥有现场数据科学家。但这不应该成为许多激动人心的全新人工智能用例(从医学到交通再到农业)利用此类工具的阻碍。

我们与人工智能物联网平台的机器学习生命周期管理提供商 Plainsight(前身为 Sixgill)联合创始人兼首席产品官 Elizabeth Spears,以及英特尔物联网事业部工业人工智能和分析总监 Bridget Martin 讨论了人工智能的易使用性和民主化,以及为什么这些因素是让这项关键技术对企业和最终消费者发挥最大作用的关键。

人工智能在制造领域的新应用目前的发展情况如何?

Bridget Martin:有两个不同的视角。我们认为一些制造商更加成熟,已经在车间或者车间的单个流程中采用了自动化计算机。这些流程是自动化的,但也会输出数据,这一点对人工智能至关重要。这些数据可能是传感器的元数据,或者自动化工具正在执行的流程的元数据。

这些制造商希望利用已生成的数据来预测和避免这些自动化工具的计划外停机。对于这些制造商来说,预测性维护类型的应用及其用途有所增加。

但是,世界上还有很多地区仍在采用大量的手动制造应用。在这些不太成熟的市场,制造商希望利用计算机视觉(即部署摄像头)来跳过一些自动化程序,从而改进工厂的整体生产以及小工具在工厂供应链中的工作流程。

您能谈谈利用这项技术的一些新应用吗?

Elizabeth Spears:一个非常强大、逐渐成为可能的东西是超级分辨率。人们正在研究的一项应用是减少 CT 扫描中的辐射。假设在一部有关 FBI 调查的电影中,调查员正在寻找嫌疑人,而且有一张车牌或一个人脸的模糊图像。调查员说:“增强这张图像。”图像突然变清晰,他们就知道罪犯是谁了。这项技术现在已经存在。

另一个例子是在难以获取数据本身的情况下,为了训练的目的而模拟环境。以车祸或枪支检测为例。在这些情况下,您希望模型非常准确,但难以获取用来训练模型的数据。就像有模拟环境的视频游戏一样,您可以通过模拟环境来创建数据。像 Tesla 这样的公司正在利用这项技术来进行车祸检测。

它是跨行业的技术,有很多容易实现的目标,您可以获得立竿见影的效果。我最喜欢的计算机视觉用例是非常实用的。它们的规模可能很小,但能提供极高的价值。

我们参与过的一个用例就是准确地统计牛的数量,为客户节省了数千万美元。

组织如何发现人工智能用例并利用计算机视觉?

Elizabeth Spears:在谈及人工智能时,我们通常认为一个组织必须经历一场巨大的变革才能利用人工智能,而这需要投入大量的时间和金钱。但我们发现,如果在数星期内将解决方案付诸实施,就可以获得立竿见影的效果。此时就已经开始创造价值了。

我们的重点在于通过易使用性来扩展人工智能,人工智能并不是全球五大公司的专属。我们希望通过简化的工具以及简化的最佳实践,使人工智能变得触手可及。如果将一些最佳实践整合到平台中,企业就可以更自信地使用这项技术。我们在与客户的沟通过程中对他们进行了大量的教育,与许多不同的部门进行了沟通。我们沟通的对象不仅限于数据科学家。我们希望充分挖掘客户的需求,然后再讨论如何应用这项技术。

当今机器学习和数据科学人才的聘用非常难。即使有庞大的团队,也要建立一个端到端平台来构建、训练、监控、部署、更新这些模型,并提供保持众多模型的准确度所需的持续训练,而这些工作需要很多不同类型的工程师来完成。

因此,如果没有工具,这将是一项艰巨的任务。我们的端到端平台应运而生,旨在让组织更方便、更轻松地使用人工智能。

人工智能民主化有哪些挑战?英特尔通过哪些措施来解决这些挑战?

Bridget Martin:毫无疑问,复杂性是使用人工智能的最大障碍。正如 Elizabeth 所说,数据科学家寥寥无几,在大多数情况下,聘用他们的成本极其高昂。人工智能民主化的概念,例如使农民能够自行创建人工智能训练管道和模型,并对其进行部署、再训练和更新,这将是这项技术的制胜法宝。

我们的重点在于如何真正将这些工具交到主题专家的手中。它让我们摆脱了旧的循环。以质量检查用例为例,工厂操作员通常会手动检查系统的每个部件。如果自动执行这种类型的场景,工厂操作员通常需要与开发模型的数据科学家持续沟通,使数据科学家能够确保用于训练模型的数据被正确标记。

现在,如果能够免除此流程中的多个步骤,使工厂操作员或主题专家能够自行标记数据,从而自行创建训练流程,会怎么样?让数据科学家之外的其他人员拥有这项能力,这看似一个疯狂的想法,但正是真正实现人工智能民主化所需的手段。

这是因为,将这些工具交到人们的手中,他们就可以想出开创性的方法来应用这些工具,从而制造新的产品,此时人工智能技术才真正得到了普及。到那时,我们将会看到我、Elizabeth 或众多数据科学家以前从未想过的用例。

英特尔在这个领域做了大量的工作,致力于实现人工智能在独特场景中的部署并降低复杂性。例如,我们借助英特尔® 工业边缘洞见平台构建了端到端管道,并为用户构建解决方案提供了蓝图。我们还提供配置部署工具,帮助系统集成商安装技术。例如,如果系统集成商安装摄像头,我们的工具将有助于确定最佳分辨率和亮度。这些因素对人工智能管道和模型的训练和部署效果有很大影响。

组织如何开启这段旅程?

Elizabeth Spears:当今的互联网上有丰富的资源,包括课程和网络研讨会等。Plainsight 网站上有一个学习部分,我们为初学者举办了很多“计算机视觉入门”活动。

同时,我们还为专家举办了活动,他们可以在那里了解如何使用此平台,如何加快流程,如何进行更可靠的部署。我们非常希望与客户成为合作伙伴。因此,我们研究他们在开展哪些工作,然后找到可能适用的其它产品。我们希望将他们的想法变成可以投入生产并对组织切实有效的解决方案。 

英特尔如何通过其生态系统为合作伙伴、最终用户和客户提供支持?

Bridget Martin:我最喜欢的一种方式是与最终客户合作,了解他们想要实现的最终目标,然后反向推导。此外,人工智能的一个强大之处在于,无需停止整个制造流程就可以开始使用人工智能。部署摄像头和照明设备,并将其对准特定工具或流程,这是相对容易的。因此,这是最好的入门方式之一。

当然,对于想要涉足某些领域或者在这些领域遇到痛点的最终客户,我们可以为他们推荐专注于这些领域的各种生态系统合作伙伴和企业。

Plainsight 如何解决可扩展性问题?英特尔在这方面提供哪些帮助?

Elizabeth Spears:可扩展性是我们自始至终关注的问题,因为我们的客户拥有大规模的用例,其中包含大量的数据。但是可以采取另一种解决方法,即在整个组织内部进行扩展,这就需要对更多的员工提供培训。我们会与一家公司的一个特定部门沟通,但有人会说,“另一个部门的一位同事遇到了不同的问题。这种方法有用吗?”

由于我们提供的是软件解决方案,毫无疑问,英特尔硬件是与这些软件解决方案搭配使用的绝佳选择。他们在管理合作伙伴方面的能力也非常强大,将合作伙伴整合在一起,为企业提供强大的解决方案。 

你们认为计算机视觉领域最激动人心的新机遇是什么?

Bridget Martin:我认为一个是可扩展性的概念。这不仅是指扩展到不同的用例,还指扩展到不同的硬件。现实中并不存在只涉及一种计算设备类型的场景。我认为它的影响力非常深远,能够真正帮助未来将利用人工智能的不同行业完成转型。

但真正激动人心的是人工智能的民主化举措,它使没有人工智能或机器学习领域博士学位或接受过此领域专业教育的人能够利用这项技术。

Elizabeth Spears:我同意您的观点。将易于使用的工具交到主题专家和最终用户的手中,使他们可以轻松、快速地实施解决方案,并在此基础上进行扩展。与其说是大规模的人工智能转型,不如说是发现小规模的用例或构建模块,这些用例或构建模块便于您快速上手,并且能够随着时间的推移对企业产生深远的影响。

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有关人工智能民主化未来的更多信息,请收听“借助 Plainsight 和英特尔实现人工智能民主化”,并阅读“使用无代码平台构建机器学习模型”。如需了解 Plainsight 的最新创新,请在 Twitter (@PlainsightAI) 和 LinkedIn (Plainsight) 上关注他们。

 

本文由 insight.tech 的高级编辑 Christina Cardoza 编辑。

边缘 AI、强大的计算打破供应链网络锁定

从卫生纸短缺到木材成本暴涨,COVID-19 几乎在一瞬间就暴露了供应链的弱点。这些中断已经在整个工业供应链中引发了连锁性的问题,从产品延迟和价格突然上涨,到某些部门无法开展业务。

物流公司通常会保持阻塞规模不会扩大,但对于全球性的停工导致原材料无法开采、货物无法生产,他们无能为力。然而,在我们试图恢复到 COVID 之前的库存水平时,这些机构能够控制的一件事,是货物从装货码头运送到零售仓库的效率。

例如,实现供应链的数字化转型,不是一有材料就立即运走,而是在运输车辆达到 100% 的运力后才发运,就可以削减成本,平衡库存。

这件事说起来容易,做起来难,因为这意味着有人必须不断监控集装箱和送货卡车的可用空间,然后将相关信息传达给运输和运营经理。但现在,通过将计算机视觉 AI 与供应链管理相结合,人力资源可以得到物联网技术的支持。

数字化的供应链管理带来效率

在世界各地的港口,运输卡车通过大门进入,港务局工作人员记录运输集装箱的来源、目的地和序列号,以便追踪。

为了消除交通堵塞和这一过程中可能出现的人为错误,许多港口正在大门处安装光学字符识别(OCR)系统,以实现集装箱登记的自动化。但这些基于计算机视觉的系统能够做的事情要多得多。

在这样基于检查点的操作中,经过训练来检测可用空间的 AI 改变了游戏规则。视觉 AI 使用现有的摄像头来识别图像中的参考点,确定特定集装箱中的空间利用率,然后将这些发现报告给物流经理。与序列号跟踪相结合,运营人员可以快速确定其车队的可用容量。

更进一步,计算机视觉系统还可用于识别货物的体积特性,并协助确定托盘的尺寸。顾名思义,这些解决方案可以在货物和包装的制造和分销链中测量其物理特性。

这些系统曾经需要专门的扫描设备,而现代 AI 可以使用标准摄像头来检测物品的长度、宽度、高度和其他物理特征,以降低实施成本并简化集成。但在这里,真正的物流能力在于将这种类型的数据与运输能力信息相结合,从而将最多的商品装入集装箱。

物流运营商注目边缘

上面仅仅提供了两个示例,展示支持 AI 的计算机视觉如何能够最大限度地提高物流运营效率。但是,有更多的用例利用了这一技术,包括码头占用监控、错误位置检测以及处理、装载和卸载货物的自动化机器人

不过,如果没有可以实时执行高级 AI 算法的边缘计算,这些应用都不可能实现。由于现有解决方案的性能、算力和成本限制,这一直是一个真正的挑战。Avnet Embedded 是嵌入式计算和软件解决方案的领先企业,正在通过其基于第 11 代英特尔® 酷睿 处理器的 MSC C6C-TLU,使先进的边缘 AI 成为现实。

MSC C6C-TLU 是一个 COM Express Type 6 模块,设计旨在承受在运输和其他环境中进行部署的严苛环境,同时还支持边缘 AI 用例的性能要求。这些能力源自其搭载的第 11 代英特尔® 酷睿 i3、i5 或 i7 处理器,这些处理器包含两个或四个核心,以及英特尔® 锐炬® Xe 或英特尔® UHD 超核芯显卡,具有多达 96 个执行单元。

与英特尔® OpenVINO 工具套件提供的优化配合使用时,COM Express 模块在 AI 视觉应用中处理数字时极为高效。然而,这一性能水平可能不利于边缘系统,因为它意味着高功耗和产生过多的热量,可能会损坏电子元件。

改变游戏规则的处理器平台

某些型号的主机英特尔® 酷睿 处理器就是为了解决这些挑战而设计的。

“与前几代相比,第 11 代英特尔处理器真正改变游戏规则的地方,绝对是扩展的工作温度和对 24/7 工作模式的支持,” Avnet Embedded 产品营销经理 Christian Engels 表示。“你可以长时间地在 CPU 上执行高负载的应用,让你可以在极端环境条件下运行这些工作负载。”

作为 COM Express 标准系列的一部分,MSC C6C-TLU 需要一个配套载板,通过特定该应用的 I/O 将模块连接到更大的计算机视觉系统。构建完成后,该载板可在多年时间内支持具有相同接口的处理器模块。

Avnet Embedded 擅长设计和制造载卡,但也可以集成完整的基于标准的计算机视觉系统,为物流经理提供位于边缘的智能视觉。

AI 供应链管理永不休息

当今全球供应链的复杂性,使得从 COVID-19 造成的停产中恢复也同样是一个复杂的挑战,需要不同的解决方案。

例如,分销商正在从及时库存模式转回到囤积商品,作为应对供应波动的保险。在洛杉矶和长滩港口,管理当局正在利用沃尔玛和塔吉特等物流巨头的专业知识来扩大夜间运营,直到积压的集装箱清理完毕。

这些更加流畅、正常运行时间更高的物流业务,将需要智能、可靠、能够比人类更快、更高效地识别供应链机会的工具来支持。

幸运的是,AI 驱动的物流永不休息。

 

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

当实时数据遇到 AI at the Edge

制造商正在意识到,AI 不再是实现操作自动化和提高产品质量的答案,而只是一半的答案。虽然与人工检查相比,AI 可以将缺陷检测率提高 90%,但如果制造商不能在需要的时候获得这一信息,那就没有用处。如果没有一个更快的流程,他们仍将面临计划外停工和生产错误的风险。

“制造商在 AI 方面的挑战是实际验证并核实投资回报,”数字化和 IoT 解决方案的领先企业日立公司的高级工程师 Shunichi Kagaya 表示。“制造商了解数据的价值,他们希望加以利用。但他们不了解如何着手。”

工业 AI 的转型

AI 已经在很大程度上改变了制造业,但仍有很多错过的机会。

虽然 AI 用于确保设备的可用性和可靠性,但制造商发现自己并不总是能及时了解机器的健康状况或状态。

从机器收集的数据通常会送往云端进行分析,而这可能会延长得到结果的时间,直到为时已晚。云端也并不总是能够提供需要的安全性或者快速、低延迟的响应,以做出可操作的决策。

由于协议不兼容和孤立的系统,旧式机器也可能使获取数据变得更加困难。一直以来,制造商必须经过复杂的数据预处理或数据清理,才能开始理解信息。这同样拖延了立即采取行动的能力。这会导致生产和运输延误,甚至是有质量问题的产品。

“虽然客户可能理解获得数据的需要,但他们受到各种因素的制约。他们所做的任何更改,都不能影响现有的生产计划,” Kagaya 说。“在收集的数据、收集频率和准确性之间,往往需要进行权衡。你不得不权衡所有这些活动。”

但不一定非得这样。

向边缘 AI 的演化

与英特尔® 合作,日立打造了日立工业边缘计算机 CE 系列嵌入式 AI 模型,该模型内置图像分析执行平台,以利用英特尔的 AI 和深度学习技术。

利用英特尔® OpenVINO 工具套件的优势,该平台可以直接在车间设备上进行图像分析,迅速提醒工人注意任何产品缺陷或故障。它可以同时监控多条生产线和多种设备,并具有远程监控能力。

除了进行边缘处理以外,对即时分析可能并不重要的数据可以发送到云端,以便进一步发觉洞见(图 1)。

显示日立嵌入式 AI 模型影响的流程图
图 1。日立嵌入式 AI 模型优化整体生产。(来源:英特尔®)

“无论是 ERP 还是其他系统,该解决方案都会连接设备、检索数据并设置数据格式,然后将其作为有价值的信息上传,” Kagaya 说。“如果我们需要更多的计算和数据处理能力,我们就会将其连接到云,在那里其它 AI 模型可以处理这些组合的数据并加以执行。客户真正需要了解自己希望解决什么类型的挑战,以及实现这一目标的架构。”

系统集成商 (SI) 可以开发和安装容器化的应用程序,以扩展功能和添加新功能。从硬件和网络的角度来看,工业边缘计算机 CE 系列可以连接到各种不同的设备来收集数据。SI 可以根据自己要解决的用例来定制解决方案。

根据 Kagaya 的说法,SI 需要对网络协议有基本的了解,并熟悉 Python 或 C++ 编程语言,才能在日立的解决方案基础上成功开发自己的 AI 模型。

在任何时候,如果制造商决定投资、升级或更新设备,日立会帮助客户确保 AI 模型不受影响。“我们将与客户合作,确保模型的完整性。如果需要进行必要的调整以配合新的数据集,我们也会在这方面提供帮助,” Kagaya说。

展望未来,日立正在试图将 5G 或 Wi-Fi 6 等无线技术纳入下一个系列,以在边缘层面执行更多的处理。Kagaya 说:“现在,如果你将数据发送到云端,让 AI 模型进行推理后再回来采取行动,并不能真正满足设备的即时需求。”

在 Kagaya 看来,让这一领域得以腾飞的真正挑战将是衡量 AI 模型的准确性。他解释说,制造商通常缺乏耐心,而是期望立即看到 AI 模型的影响。但是如果他们能够等待,看到这项技术的成果和益处,它将会为这个行业带来革命性的变化。

“在您开始更多地使用 AI 模型之后,它们实际上能提供更高的准确性。随着模型不断地处理数据,它会自动对自身进行微调,并提供更准确的结果,”他说。

 

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

了解视频技术的全貌

我们已经习惯于看到视频监控技术应用于零售环境,连接到交通灯,甚至是排列在城市的人行道上。但视频的机会空间正在超越保护财产和开出罚单。视频可以切实改善人们的生活,从缓解交通拥堵到帮助老年人。

我们与视频管理软件的领先企业 Milestone Systems 的首席执行官 Thomas Jensen 讨论了财产监控以外的用例。他将讨论与正确的合作伙伴公司合作的重要性、预测性视频的未来,以及采用以人为本的视频技术方法。

Milestone 在视频技术领域从事哪些方面?

Milestone 生产视频管理系统,这是提供基于视频技术的数据驱动解决方案的一种方式。它属于安全行业,但又超出了安全行业。我们为客户提供的是视频数据,以及看到那些人们可能无法及时通过眼睛捕捉到的视频数据的能力。

我们的产品可以提取历史视频数据,从而提供对过去事件的深入分析。它可以通过观看现场视频提供实时数据。而且,随着各种新的技术进步的使用,我们将来还能够根据历史视频数据来提供预测。

从公民的角度来看,没有人会真正喜欢视频监控。我们提供负责任的视频技术,让作为公民和视频系统使用者的我们能够对这项技术感到放心。在公司治理方面,我们当然为自己负责任的做法感到自豪。但我们也为技术的利用方面感到自豪,尤其是视频技术。作为一家在一个有很多新进展的领域中运营的技术公司,对我们来说,重要的是保持以人为本,并对我们开发的技术负责。

当我们从我们的同事、我们的合作伙伴社区以及我们的客户各方面审视,我们是一家有非常强大的文化和以人为本的基础的公司。

我认为科技公司对将来负有重大的责任,我们需要不辜负客户和社会对我们生产和使用技术的信任。而且作为一个行业,我们在这方面的声誉并不总是那么理想。

与你们合作的系统集成商是如何响应这些价值观的?

作为一个行业,我们面临着挑战。我们通常热爱自己的产品和解决方案。我们会觉得,如果我们的产品不是上帝给人类的礼物,至少也是我们给客户的礼物。而我们的客户真正关注的是:“这个产品对我有什么用?它能为我的业务创造哪些价值?”

我认为,将客户和我们的价值创造置于我们的工作之上是非常重要的。我在 Milestone 引入了一个叫做商业成果的概念——每当我们开发一个新产品、一项新功能,或者将一些内容推向市场时,都需要了解它将为我们的客户带来什么样的成果。我们鼓励合作伙伴采用相同的方法,包括系统集成商和我们的技术合作伙伴。

在这个领域,我们可以期待哪些新兴的商业成果?

目前,我们销售主要用于安全和安保的视频解决方案。但我们可以开始研究,在安保方面,我们可以增加哪些服务。例如,可以监控交通流量模式。传统上,街道上的摄像头只会用来查看速度控制或者闯红灯的情况。但以后,我们会将安全和安保与交通管理系统与分析结合起来。我们可以智能地使用视频数据,将交通流量引导到备用道路上,以避免交通堵塞,从而也避免了当道路上有大量车辆空转时通常会发生的污染。而这也会提高社会的生产力。

我们不应该仅仅销售各种安全和安保设备与技术,还要让自己了解什么会真正对我们的客户产生影响。因此,你可能会开始看到使用案例或商业成果,它们不仅仅是为了管理交通速度或者开出罚单,而是为了优化如何能够使用技术,真正为客户和公民带来改善,实现更大的社会效益。

系统集成商需要做些什么,才能实现这些商业成果?

在 Milestone,我们为客户提供对我们所有的技术、产品栈以及相关专家的访问途径。我们有不少技术合作伙伴在与我们的系统集成商密切合作。我们还与英特尔建立了密切的合作伙伴关系,帮助将更多的这些元素持续地推向市场。

这并不意味着系统集成商不应该了解自己销售的技术,但他们首先应该真正了解客户,以及他们为客户带来的价值。在我看来,这几乎是对销售产品和实施产品的传统观点的逆转,着眼于我们如何展示解决方案的能力。

您能谈谈您是如何看待现有合作伙伴关系的吗?

我们已经下定决心,成为我们所在技术领域的专家,也就是数据驱动的视频技术。我们希望与那些想将这一愿景变为现实的合适的合作伙伴合作,不仅仅是在技术方面,而且在为我们的共同客户带来价值方面。这也事关我们如何共同确保提供最佳的最终解决方案,而不是认为这是属于自己的表演。

因此,我们有两种合作伙伴。我们有技术合作伙伴,我们通过开放平台技术(API、驱动程序等)与他们集成我们的解决方案。另外我们还有合作伙伴,他们在实际工作中为我们的客户创造并实现价值,这包括我们的系统集成商和经销商等等。

对于合作伙伴公司,我们显然会注重他们的能力——在技术方面、愿景方面,以及商业能力方面。但更重要的是,我们越来越清楚地看到,对我们来说,真正的合作伙伴是那些能够设想商业成果或价值创造,而不是单纯产品的公司。

我们越来越多地要求我们的合作伙伴采取负责任的行动——在他们的生产、销售、整合,以及使用我们提供给客户的技术栈的过程中都是如此。我们相信,自己有责任真正创造既有利于客户,也有利于我们所处的社会的技术。因此这四个方面——能力、实现商业成果的能力、双赢的合作伙伴关系和责任——真正是我们选择合作伙伴的核心。

你们如何与英特尔® 等合作伙伴合作,将解决方案推向市场?

当我们选择合作伙伴,以及像英特尔® 这样的核心战略合作伙伴时,我们会审视手头有哪些能力来支持新技术领域中的新产品开发。这些可能是当前未得到充分利用的领域,或者是我们可以在客户面前真正创造价值的领域。

因此,英特尔团队和 Milestone 团队之间有持续的通报和交流。我们的团队之间会非常密切地讨论如何利用英特尔的技术继续发展我们的平台,同时确保技术之间的顺利衔接,使系统集成商更容易真正地一起加速我们的业务。

你们是如何与合作伙伴共同努力,以扩展视频系统的用途和能力的?

我们与一个美国城市合作,以改善他们的交通状况。他们很早就认识到的一件事是,智能地预测交通模式是非常困难的。借助我们的技术——安装在街道上的摄像头——他们开始能够解决这个问题,并且能够获得交通模式。他们将其与时间戳构成循环,并开始分析所有可以在城市生活中看到的元素——比如理解到交通的移动有很大的不同。例如,在上午和下午,分别有多少交通是东西向的,有多少是南北向的。

他们得以能够重新编排所有的城市交通信号灯,以遵循发现的交通模式。如果在早上人们大多是从南边和西边进入市区,那么交通部门就可以在上午为这些方向开车的人们保持更长的绿灯时间,而在下午则反过来。

城市收获的结果当然是高峰时间变得更短了——我们正在最大限度地减少市民们在路上的时间。由于同样的原因,我们也在提升社会的生产力。而且在环保意识普遍增强的今天,最重要的是,空转的车辆会产生污染。因此,当我们能够减少交通流量时,我们也为减少交通造成的污染作出了贡献。总而言之,这些是视频技术以前从未参与解决的几个极好的成果。

您还看到有哪些其它领域,视频技术在其中以新的方式出现?

让我们从医疗保健开始,比如为医生提供线上咨询的机会,这在 COVID-19 大流行期间非常重要。还有很多关于如何在养老院使用视频的讨论。我相信大家都同意,谁都不希望有一个摄像头每天 24 小时对着我们的老年人。然而,只要将我们的软件与热传感器技术一起使用,不一定需要启用视频,就可以进行全面的检测。

因此,如果一位老人在公寓的地板上绊倒,你将能够通过热信号看到。这是有人在系鞋带,还是真的有人心脏病发作?在这种情况下,两分钟可以决定生死。没有人需要坐在那里盯着看我们老年公民的视频,但它会根据运动传感器和热传感器触发自动警报,从而实际上拯救生命。

再用零售业作为另一个示例。不仅仅是关于盗窃行为等,而也是关于优化客户流。我们如何改善客户体验?我们可以实际上在商店内引导顾客,当我们看到人们聚集在过道上并希望离开并付款时,可以安排更多的收银员。因此,这其中存在很多元素,而不仅仅是安全。这确实是一个我们如何应用这一技术,并思考是什么真正让我们客户的生活更容易、更美好或者更繁荣的问题。

您对视频技术的未来走向有什么总体设想?

我们 Milestone 的愿望是真正支持社会,让世界有更好的可见性。通过利用新技术,如 AI、机器学习、传感器技术等,真正使用历史和实时数据来预测未来会发生什么。

回到我举的交通方面的例子,想象一下视频技术可以根据实时发生的交通模式看到,接下来的 5 分钟内一定会发生一起事故。再想象一下,它可以因此激活红灯信号,来避免这起事故的发生。这就是将来的技术和视频技术能够真正带来的进步。

对我们来说,我们真诚地相信,技术——尤其是视频技术——应该为人类服务,而不是相反。当然,我们也希望获得利润。这是我们存在的原因。但我们确实相信,以负责任的方式行事,并在我们的工作中以人为本,会为企业带来真正的好处。因此对我们来说,视觉技术的未来是以数据驱动的方式,负责任地使用我们的技术和我们的平台。

我们必须继续挑战现状。而我们做到这一点的方法之一,是抱着这样一种态度:“我们开发一种产品,但我们是在销售一个解决方案。”我们清楚自己不可能知道所有的方面,但我们知道,技术发展如此之快,如果我们找到合适的合作伙伴,就可以乘势前行。

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要了解有关视频监控技术未来的更多信息,请收听 Milestone:以人为本的视频监控播客,并阅读安全和安保趋势:SI 如何取得成功。要了解 Milestone Systems 的最新创新成果,请通过以下方式关注他们。 Twitter:@milestonesys,LinkedIn:Milestone Systems

 

本记录稿编辑:Christina Cardoza,insight.tech 高级编辑

沉浸式数字标牌视频内容提高参与度

告别枯燥的旧式标牌。引人入胜的沉浸式数字标牌视频内容正在取代古板、静态的旧式标牌。在提高客户参与度的同时, 它还能增加营收。

Exterity 是 VITEC 下属的一家提供 IP 视频、客户体验及数字标牌技术的公司,其 IPTV 解决方案全球销售副总裁 Colin Farquhar 可以证明这一发展趋势。

最近,当 Farquhar 在旧金山观看金州勇士队的一场篮球比赛时,大通中心的沉浸式视频标牌给他留下了极为深刻的印象。“我从来没有体验过这样的环境,视频标牌的使用令人印象如此深刻,而且极好地支持设施的整体运作。”

Farquhar 所经历的沉浸式体验,正是场馆运营商所期望的,旨在提高粉丝参与度并增进营收。大通中心于 2019 年开业,拥有高达 9699 平方英尺的视频显示器,以及室内场馆中最大的中心悬板显示器。

Farquhar 说:“视频标牌现在越来越普遍,在图像质量和分辨率方面有明显的改善,并且有支持所有这一切的活跃平台。”他对跨多个屏幕的无缝视频传输——额外的显示屏与中心显示屏同步——以及不同类型内容之间的平滑过渡印象特别深刻。

内容挑战

所有这些无缝的体验需要工作中的很多才智。

举重若轻绝非轻而易举。首先,安全就是一个重大挑战。Farquhar 指出:“交付方式能够确保从源点到展示点的内容完整性,这是关键。”这一挑战尤为重要,因为视频标牌在零售业、酒店业、医院和办公室等多种行业中吸引着人们的目光,而每个行业都可能有不同的安全协议。Farquhar 说,当各个利益相关方在内容交付过程中传递内容时,安全问题往往容易被忽视。

网络基础设施的可变性是另一个令人头痛的问题,因为流媒体必须与其他服务共用带宽。“你没法保证总是有最好的网络可用。如果我在运行再现色彩完整性的高清 4 K 视频内容,就会有非常高的带宽要求,” Farquhar 表示。

内容交付管理是另一个让制作人难以安眠的挑战。虽然为一台显示器创建和提供内容可能是一项非常简单的工作,但要部署到 1000 台显示器上,难度就大多了。问题并不仅仅在于机械性的扩展方面。Farquhar 说:“根据可能发生的触发因素来改变内容——每一节或者是休息时间都有不同的内容——同时又要考虑整个网络的性能,这是一个巨大的管理挑战。”测量内容的性能和部署也增加了复杂性。Farquhar 补充说:“当内容由第三方提供,比如在赞助时,他们想知道这些内容是如何使用的。”

技术驱动的解决方案

内容管理者借助 Exterity 的 IP 行业专业知识和视频数字标牌解决方案,通过现有网络路由内容,并可大规模测量其性能。

“我们提供一系列的管理工具,能够有效地监控所有的设备。这让我们能够对设备进行分区,定位视频内容,根据围绕地点的一系列决定来按照时间表进行播放,等等,” Farquhar 表示。“这些可能是非常大、非常复杂的系统,有很多不同的内容必须要管理、协调和跟踪。我们的工具能够为客户协调所有这一切。”

Exterity 使用英特尔® 技术支持视频编码解决方案,创建内容流,通过客户使用的网络进行分发。英特尔® Media SDK 可确保视频使用适合设备的正确格式,并可高效传输。

Farquhar 说:“英特尔® 技术是我们提供的完整的端到端解决方案的基础,支持向视频标牌的视频分发和传输”。

数字标牌视频内容推动业务运营

这种对视频标牌分发的支持,已经帮助了许多行业的组织来教育和取悦客户受众。互动和个性化是其中的关键。例如,Exterity 与游轮业合作,将视频整合到整艘船上的每一间客房。

客房屏幕为个性化内容和提供针对性的促销提供了额外的机会。系统可以利用忠诚度计划的数据来定制内容。视频也不一定只用于娱乐。Exterity 还利用视频标牌来高效培训银行员工。

视频标牌和流媒体内容的未来将专注于无缝的个性化交互——无论是在大屏幕上还是在个人的移动电话上。虽然这样的个性化已经在一定程度上得到使用,但仍然有很多不足。Farquhar 表示:“互动体验还没有很好地联合。”“将来,我们将看到更多的这些技术如何交融,以提供更加无缝和互动的体验。”

增加 5G 的覆盖范围将有助于解决一些连接方面的挑战,这是另一个值得期待的发展。我们会不会看到《少数派报告》中的场景,汤姆 · 克鲁斯扮演的角色走在街上,就能看到一个完全为他量身定制的显示屏幕?Farquhar 认为这是肯定的,前提是我们解决了隐私问题,并补充说:“接近度是一个有意思的概念,我们才刚刚开始利用。它会带来很多有意思的应用。”

无论是通过大通中心的超大屏幕,还是你手中的移动设备,视频标牌这种无缝的沉浸式品质都将吸引你的注意力,并推动运营商营收或者企业寻求的任何业务成果。

因此,Farquhar 下一次观看勇士队的比赛时,任何时候 Steph Curry 投篮命中,他就可能会收到一条提醒,鼓励他购买这位超级球星的 T 恤。或者如果你是一位足球迷,每次克里斯蒂亚诺 · 罗纳尔多进球的时候你也会收到这样的提醒。

通过视频标牌和内容交付,每个人都得分——并且每个人都获胜。

 

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

ViTel Net 把脉远程医疗

我们正在学着适应受新冠肺炎疫情影响的世界,很明显,我们的医疗保健方式已经发生了彻底的改变。尽管面对面就医、亲自去诊所或医院看病再次成为可能,但远程医疗不会就此止步。然而,患者和医疗服务提供方,最关键的是医疗保健系统是否准备好应对这种新的现实局面?

可扩展线上护理解决方案提供商 ViTel Net 的首席战略官 Richard Bakalar 博士对于远程医疗有一段难忘的经历。这是他随白宫官员出国旅行期间的一段经历,他们一行的目的是为那些受国内自然灾害影响的人提供护理服务,同时引导海军向远程医疗过渡。他将与我们探讨在疫情远程医疗方面获得的经验以及面临的一些挑战,还会谈及未来整个医疗保健环境如何从中受益。

从患者和医疗服务提供方的角度来看,远程医疗有何价值?

一大优势就是便捷,但我认为更重要的一个因素是能够适时获得正确的数据。面对面医疗的一大挑战就是患者请求医护服务或安排患者就诊的时间与患者出现问题的时间往往存在延迟。在远程医疗领域,您可以将这些时间点同步。

还能提供背景信息。患者就诊时可能就在家中,您会看到视频背景中的一些东西,比如,背景可能显示受损的环境。患者在诊所或医院环境中就医时,医生无法获得到此类信息。

因此,远程医疗可提供更多背景信息,更加及时,更加便捷,甚至能够更加频繁地进行健康评估,这带来了极大的灵活性,可优化医疗护理计划,优化整个医疗护理环境。有时需要了解实际身体状况,那么面对面就诊效果更佳。但有时,比如需要立即就医的情况下,线上就诊可能是更好的选择。

您在长期从事远程医疗事业的过程中获得了哪些经验?

从军队转到私营企业后,我有幸担任了美国远程医疗协会的主席。在那里我们了解到,许多组织都有以部门为中心开展的远程医疗项目。每一个此类项目都围绕远程医疗如何影响其医疗护理创建了一套独立的概念证明。早期我了解到的是,大家更需要的是程序化方式。

思考一下放射学,并不是每个科室中都有独立的放射科:而是一个放射科为医疗保健系统中的整个医护统一体提供支持。远程医疗可以沿用这一模式,在此模式下,我们可以利用协议方面、业务方面、甚至技术基础设施方面的现有内容,只要按需进行一些细微更改,即可在单一平台上采用各专业模块。甚至都不必制定远程医疗计划,可以是一个创新计划,而远程医疗是该计划的一个早期用例。

早期我得出的一条结论是,监管需要集中化,技术需要集中化,而领导层需要自上而下从技术、管理和临床角度为计划提供战略支持。但实际上创新是自下而上的,例如来自医院病床边的现场最终用户。创新来自下层,而支持来自上层。掌握了这种多学科的监管方法后,远程医疗可以非常顺利地扩展运用,且效果十分不错。

实施特定远程医疗解决方案所面临的挑战是什么?

挑战在于使用我所谓的“应用商店方法”开展远程医疗,您有很多不同的单一应用程序,这些应用程序并不一定关联在一起。应用程序之间无法流通数据,工作流程没有完全整合,且不同应用程序间的报告也未必进行了标准化。

但需要对工作流程和报告进行整合。拥有包含各个模块的单一平台后,您将能够对报告以及数据捕获进行整合。该平台还将关联到各记录系统,如电子病历、PAC 影像系统以及业务和相关财务系统。所有这些需要协调一致,才能提供远程医疗服务。

医疗保健行业中远程医疗的整合为何如此困难?

私营企业中存在一种分散化方法。各个部门都有独立的项目主管或独立的技术,且数据也是彼此孤立的。医疗保健行业中尚不存在远程医疗业务模式,因为报销一直以来十分受限。

所以,挑战在于要转变过去 10 年或 15 年来的监管方式、技术基础设施和业务报销模式,消除规范壁垒。另外还要让患者、更重要的是医疗提供方采用并接受。医疗提供方对于采用此功能始终犹豫不决,因为在新冠肺炎疫情出现之前,他们一直应对繁忙的面对面医护服务。随着新冠肺炎疫情的爆发,他们不得不利用技术手段与患者沟通,由此才认识到远程医疗的价值。

在后疫情时代,问题表现为患者数量远超医生可以应付的范围。同时我们仍然无法做到正常就医。因此,问题转变为如何借助医疗保健系统,更好地利用有限的资源,包括医生资源、辅助医疗资源及其他员工资源,以更加公平的方式为更多人提供更加优质的医护服务。

但我认为我们有理由持乐观态度,因为患者已经认识到其中的价值。他们利用视频会议开展工作,利用视频来娱乐。那么他们会想,“为何不能利用视频方式来获得医疗服务呢?”因此,接下来,患者对于远程医疗服务的需求将越来越高。医疗保健系统会发现他们在很多情况下人手不足,而远程医疗可能更加高效。

支付者随之发现,远程医疗从长期来看实际上会为他们节省资金,尤其在治疗慢性病过程中,或接受医院医疗系统中费用高昂的服务时。护理阶段的费用会有所下降,尽管在基础设施扩张之前,也可能会出现个别费用上涨的情况。

关键在于,如果采用多款应用,保持各应用间的交互费用十分昂贵。但如果您的一个平台中包含了多个模块,那么与电子病历、数据仓库和财务系统保持交互将简单得多。这是未来各组织要作出的一项投资。

ViTel Net 如何帮助简化并统一电子病历系统?

组织迫切需要调整电子病历系统,以满足不断变化的付款需求和法规要求。但过去,远程医疗一直不受重视。过去一年半的时间里,这种情况发生了改变,但这改变不了电子病历 (EHR) 主要设计用作事务性系统的事实;它们并非设计用作可定制、可配置的工作流程引擎,无法满足远程就诊的需求。

ViTel Net 所带来的是敏捷性。我们可以迅速在平台中做出更改,然后与事务性系统共享组件。在前端和后端都会发生此类更改,可引入人口统计和历史记录信息,然后在事务结束时将治疗过程的汇总结果传回电子病历。这将实现面对面医疗和线上医疗中均需要的持续护理。我们为线上就诊提供帮助,并提供视频会议和语言处理,此类具体功能不适合通过电子病历来完成,但线上就诊需要这些功能。

像语言处理一类的技术在远程医疗领域是否有用?

即便是对于最基础级别的语言处理,人工智能技术也很重要,尤其是开始接触更多不同人群时。并不是人人都以英语为第一语言,而患者及其家庭成员以及扩展的医疗保健网络需要能够更有效地与医疗保健系统进行沟通。因此,我们已将语言服务整合到远程医疗平台,其中涉及到视频和音频,以及多种语言。

面临的一个挑战是,过去几年里线上就诊产生的所有信息已从数据仓库中丢失,因此您失去了利用这些信息的机会。那么,数据仓库中为何没有这些信息呢?因为大多数此类事务性系统(电子病历)都不会对远程医疗进行编码。过去,这只是其业务中极小的一部分,几乎可以说是业务中的一个舍入误差。且线上就诊通常只是单一事件,而非持续护理事件,因此不存在什么问题。

但现在,我们开始推出慢性病护理,因此,线上就诊产生的信息对于准确分析病情将越来越关键,这不仅针对患者而言,对于大众健康亦是如此。所以说,未来,适当对内容编码、将信息包含在数据仓库中以及提供更全面患者视图的能力将变得越来越重要。而此能力的关键在于更加精准的机器学习和人工智能。

现在正值利用其中某些新兴技术的绝佳时机,因为娱乐、零售和金融行业已经完成了大量工作,我们可以利用他们的经验在医疗保健行业实施这些功能。

医疗保健组织如何为成功做好准备?

好消息是,远程医疗在数字化转型道路上已经进入了第三阶段。一开始是上世纪九十年代早期的 PACS,接着是电子病历,而现在则是远程医疗平台。从前两个阶段中获得的一条经验就是,您要与某家共同出资的组织合作。他们是否会分担风险?他们是否可靠?他们是否具有创新精神?而最重要的一点可能是,他们是否将提供所需的支持,不仅是初始实施阶段的支持,还有未来实现投资价值所必需的持续创新、培训和支持。

我总是喜欢问为什么:“为何要这样做?”而并不十分关注具体做法。就当下而言,具体实施实际上非常轻松,因为有大量稳健的技术可供使用。高级领导层需要确立目标,即为何要在此特定时间在组织中开展远程医疗。然后,确定未来如何利用远程医疗。这是第一步,也是监管的一部分。

第二步是组建一支多学科团队,其中既包含技术人员,又包含必须从投资和商业模式角度为项目提供资金和支持的运营人员。然后,临床医生需要加入,他们会告诉你哪些是可行的,需要什么内容,以及难点在哪里。

我始终认为远程医疗并非技术;而是一项服务。这是组织在拓展项目的过程中需要考虑的一个重要概念。面对面医疗所需的所有功能在远程医疗领域中也同样需要提供。

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要详细了解远程医疗的未来,请收听播客 Virtual and In-Person Care Come Together with ViTel Net(在 ViTel Net 的帮助下,线上护理和面对面护理双管齐下),并阅读 Telehealth Is the Future of Care, and the Future Is Now(远程医疗是护理的未来,未来已来)。要了解 ViTel Net 的最新创新动态,请在 Twitter(@ViTelNet) 和 LinkedIn(ViTel Net)上关注他们。

 

本文由 insight.tech 的高级编辑 Christina Cardoza 编辑。

AI 驱动的零售数字标牌转变了超市

如果您在超级市场购买杂货,就知道它可能会让人手足无措。无穷无尽的货架和各种商品任您选择。您是直接去找自己需要的东西,还是四处看看来寻找最划算的产品?

经营这些商店的零售商们希望知道您是如何购物的。他们的利润率很低,因此需要优化自己的营销策略和做法,以改善经营成果。但是各种传统的店内方法——从品尝到传单,再到静态标牌——都没有起到作用。而网上购物的数据分析带来的好处并不适用于街边的零售店。

这就是为什么创新企业正在利用最新的 AI 和计算机视觉技术将其数字标牌显示器转化为智能零售解决方案。

AI 驱动的零售数字标牌可以为商店经理们提供过去没有的高价值信息。这包括了解哪些广告最吸引顾客注意、顾客居住在哪里,以及哪些区域的人流量最大。而最重要的,也许是关于顾客的人口统计学实时数据,例如他们的年龄范围和性别。所有这些因素让当场定制内容成为可能,同时还能监测随时间的趋势。

“在计算机视觉和边缘 AI 计算技术的帮助下,零售商可以在更大的范围内审视自己的营销效果,”全球物联网解决方案开发领先企业 NEXCOM销售经理 Kim Huang 说。“他们可以评估投资回报,仅限某个营销活动前后的收入比较,并迅速对广告进行相应的优化。”

边缘 AI 功能的运用

亚洲最大的连锁超市之一需要以经济的方式来了解客户的行为,并实施更有针对性的营销工作。该公司与 NEXCOM 合作,在 200 家商店的 2000 个数字显示屏上部署了其 AI 精准营销解决方案。

该解决方案让商店可以通过匿名方式衡量顾客观看某个广告的时间,记录人口统计信息,以及哪些产品引起了顾客的兴趣或者被顾客放进购物车。该零售商不仅在一年内销售额增加了 30%,而且还可以通过销售品牌广告获得新的收入来源。

客户特别要求有一个稳定的无风扇系统,可以全天候运行视频摄像头。该平台的核心是 AIEdge-X® 100,它为背靠背的两个数字显示屏提供内容,同时通过两个独立的摄像头进行受众观测。在这一用例中,该零售商在每家商店中有 10 个显示屏。

“这款硬件设备中集成的软件不仅仅是数字标牌内容的播放器,还包括了在后台运行的受众观测,” Huang 说。“所有的数据都在边缘进行处理,然后上传到云服务器,用于生成不同种类的报告,以帮助企业主做出更好的决策。”

AIEdge-X® 100 由一个英特尔® 赛扬® 处理器和 NEXCOM AIBooster-X2 深度学习加速器卡驱动,该卡包含两个英特尔® Movidius Myriad X VPU。这一处理能力使得同时运行两个摄像头成为可能。边缘网关还包括英特尔® OpenVINO 工具套件,以及用于匿名面部识别的第三方 3D 软件。

Huang 指出:“为了在边缘实现计算机视觉,需要相当高功率的计算机系统。”“在这个用例中,赛扬处理器与我们经过适配的 Movidius VPU 相结合,提供了所需的性能。”

该公司的下一步计划是什么?该零售商拥有 1000 多家杂货店,由于该项目的成功,他们计划在未来一年内在另外 200 家商店推出 AI 精准营销解决方案。

智能数字标牌提供您可以信赖的数据

大数据分析还在其它方面提供广泛的商业利益。营销内容可以根据一天中的不同时间和进入商店的客户类型进行调整。例如,您可以在晚上 6 点以后针对上班族推出热披萨和冰啤酒促销活动。或者在下午为在家的父母提供新鲜鱼和刚出炉的面包特别优惠。

分析各类顾客的购买习惯可为营销信息和内容设计提供参考。所有这些动态内容都可以从一个中央管理控制系统推送,可以推送到所有的商店,也可以推送到一家商店。

而且,智能数字标牌解决方案还有一个可能在您意料之外的重大优势。持续的 AI 支持的数据采集,可以改善超市运营并节约成本。关于购买模式的持续性信息可以为供需预测提供数据,让正确的产品在正确的时间出现在正确的货架上。

智能零售系统集成商的新机遇

对于系统集成商 (SI) 来说,AI 精准营销解决方案几乎就像一个现成产品一样启动和运行。总的来说,SI 只需要确保客户有一个可以上网的网络连接就行了。

“设备到货后,集成商只需要连上摄像头,将显示器连接到 AIEdge-X® 100,再将 AIEdge-X® 100 连到 VPN 路由器,” Huang 说。“从边缘发送到云端的所有数据都通过 VPN 通道,以确保安全。在那之后,他们调整好摄像头的角度,系统就可以开始工作了。”

Huang 解释说,那些在服务零售客户方面可能有深厚的经验但缺乏 AI 开发技能的 SI 现在有了一个解决方案,为现有客户和新客户提供了新的机会。

智能零售业前景光明

AI 和视觉功能在超市中的未来应用几乎无穷无尽。零售商越了解自己的顾客,就越能更好地为他们提供出色的购物体验。而且当数字显示器进入互动时代,信息也变成了双向流动。

人们希望了解更多关于他们购买的食品的信息:农产品是哪里生产的、健康食品的选择、价格比较等等。AI、CV 和数字标牌显示领域的创新,正在使这些用例成为当今和未来的现实。

 

本文由 insight.tech 高级编辑 Christina Cardoza 编辑

在制造运营中考虑人为因素

如果您是生产产品的制造公司,您希望确保生产和质量始终如一。但是,您如何解决人为因素及其无法避免的不确定性?计算机视觉技术、人工智能和机器学习的进步,目前能够实现人类行为分析与传统装配线机器指标的配对。

当制造商可以轻松追踪特定的关键性能指标(例如,总周期时间、吞吐量、废料、可用性和转换时间)时,运营变得更快捷、更简单且更具可扩展性。

“人为因素是最难控制的。即使是相同的一个行业,各家工厂都有自己的生产工序。” Vecow 的销售总监 Joseph Huang 这样说道(Vecow 一家机器视觉和成像解决方案开发商)。“当装配线中包含人类行为分析时,制造商就可以了解每个操作员的绩效,而不仅仅是针对一组操作员。有了这些信息,您就可以解决不一致问题并奖励最优秀的员工。”

由人工智能提供支持的分析可提高员工绩效

能够检测人类与标准操作实践的差异的价值,在一家电机组装制造公司中体现得淋漓尽致。该公司发现不遵守工序会导致浪费材料和返工。

该制造商在其电机装配线上添加了人类行为分析,并能够加速其绩效分析、提高生产质量并明确生产流程的改进方向。

这通过 Vecow 的人类行为分析解决方案来实现,其使用人工智能推理模型实时检测生产线上的异常情况,并可将会造成重大损失的问题防范于未然。

在过去,装配过程操作的改进只能依赖于优化装配线机器。但是这种方法忽略了人为因素对流程的影响。通过实时获取机器和人类行为的指标,制造商可以确定需要改进的领域,调整或修改人类活动和流程,并加强生产调度。

“我们正在帮助制造商掌握其装配线的实时绩效情况。当有新的询盘或工单时,生产经理将确切地知道如何安排工单,以及如何以最佳方式组织生产,才能产生最高的绩效”,Huang 这样说道。

该解决方案不仅可以衡量人工操作员的影响,还可以查看每个操作员的绩效以提高员工的工作效率。“如果我是一名操作员,而我的绩效只是汇总成集体绩效得到认可,那么更加努力工作的动力是什么?该系统使管理人员能够了解他们的操作员投入了多少时间和精力,并相应地对他们给予奖励”,Huang 解释道。

Vecow 人类行为分析解决方案还可用于帮助确保制造商遵守法规要求。例如,在半导体行业,操作员必须遵循晶圆生产标准操作规范。作为 ISO 9001 质量认证的一部分,他们还必须提交其制造流程数据。

“通常,这些数据是通过填写纸质表格或在线手动提交数字来提供的。但由于这不是实时的,因此具有滞后性并且容易出错”,Huang 说。“使用人类行为分析,可以实时提交数据。在某些情况下,甚至可以针对任何潜在问题发出警报。”

实时数据可反映实际绩效

在创建能够准确反映复杂生产线实际生产绩效的模型时,Vecow 的人类行为分析解决方案使用了 VHub AI Developer 软件平台以简化开发过程。

该平台包括深度学习、模型训练和标记工具功能,使开发人员能够构建具有计算机视觉功能的人工智能应用程序。

该解决方案连接到边缘的摄像头,以处理数据并检测不一致之处。Huang 解释说,为了确保个人隐私,制造商管理人员只能访问和查看那些异常活动,而不是整个视频。

使用预先训练的、特定于行业的模型,还避免了在部署过程中对软件开发技能的需求。该解决方案使用图形用户界面进行配置和定制。

“最大的区别在于这是一个无代码人工智能平台。它是一种多合一的解决方案,让最终用户可以轻松地部署和优化部署过程”,Huang 解释说。

Huang 表示,开发人员的大部分时间都花在了工程和训练方面。借助 Vecow,非技术用户可以利用基于云的自动标记功能来简化该过程并节省大量时间。此外,模型测试在云端进行,以确保模型在被嵌入式推理引擎接收之前的准确性和有效性。

性能强大的英特尔® 酷睿 i5 和 i7 CPU 提供处理计算机视觉数据流所需的计算能力。在解决方案中使用英特尔® OpenVINO 工具套件,通过将模型转换为 IR 文件并最小化模型大小,极大地改进了模型生成过程。“我们不必在 GPU 上部署真正强大的计算能力,这有助于我们降低部署成本”,Huang 说。

Vecow 人类行为分析解决方案解决了制造商无法有效地将数值分析应用于以人为中心的装配线流程和输入的问题。随着制造空间不断改进和简化操作,实时数据的访问将是革命性的。

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本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。

软件定义的音视频促进混合学习

高等教育机构一直在努力解决如何以最好地方式与学生进行接触以及为其提供教育。近年来,当混合学习作为一种可行且通常是必要的教学手段蓬勃发展时,便是最好的佐证。位于马萨诸塞州沃尔瑟姆的本特利大学认识到需要能够支持校园内和远程教学的先进基础设施,并决定扩展他们的混合课堂环境。

从 15 间教室扩展到 69 间教室,需要灵活、可扩展且可靠的解决方案。该大学不仅要求为现场教学、远程学习或二者混合模式的未来做好准备,而且还制定了高标准。视音频连接解决方案提供商和制造商 QSC 的业务开发经理 Joe Jackson 解释说:“沉浸式远程学习正迅速成为教室的新标准。”

“为了使这成为可能,房间中有两个摄像头,一个在前面,另一个在后面”,Jackson 继续说到。“房间后面的摄像头用于捕捉演示和演示者影像,房间前面的摄像头用于捕捉听众影像。通常设有一个用于捕捉音频的天花板阵列麦克风,它也可以在房间中用作摄像头预设的近距离触发器。房间后面的显示器或前面的提示监视器让教授可以看到通过 Zoom 加入的人员。这让每个人,无论是远程还是现场,都能获得一致的学习体验。”

在此基础上,QSC 和本特利大学团队开始构建混合学习的网络化解决方案。该愿景基于三条原则:最小化硬件,随时了解系统的正常运行状况,以及使教师能够以合适地方式开展课程教学。

基于软件的集成设计

该团队在建立典型的教室设计之后,着手为该大学创建一个可扩展的基础。总共使用了 18 个 Q-SYS Core 处理器,每个处理器可管理多个教室的音频、视频和控制。

借助由 Q-SYS 操作系统驱动的集成英特尔® 处理器,Q-SYS Core 510i 和 Q-SYS Core 110f 处理器成为该大学利用解决方案的强大计算能力进行扩展的计划的支柱。

处理器还可以接收提供新功能、补丁和安全升级的固件更新。这种基于软件的方法还提供回声消除、门控自动混音器和其他多媒体处理选项,以优化声音体验。

扩展计划远不止 Core 处理器本身。“也许您想明年在 50 个房间中添加第二个 PTZ 会议摄像头”,Jackson 解释道。“您不必购买相当于 50 个房间的系统,您只需购买 50 个摄像头并将它们插入现有系统即可。Q-SYS 会随着您需求的增长而发展,因此您可以轻松调整并仅添加所需的内容。”

无论距离多远,始终提供支持

在校园中穿行解决技术问题是系统管理员非常熟悉的工作任务。但是,随着远程工作模式的全面展开,实际中遇到的问题诊断和故障排除非常具有挑战性。Q-SYS Reflect Enterprise Manager(一种基于 Web 的远程监控和管理解决方案)为本特利大学提供每个 Q-SYS 系统和已连接的第三方设备的实时状态和事件日志(图 1)。

每个 Q-Sys 系统都会监控教室设备
图 1。Enterprise Manager 利用开放式 API 进行远程监控和管理。(资料来源:QSC Audio

Enterprise Manager 已经在本特利大学产生效果,系统管理员借助该工具进行诊断和解决问题——有时在教学人员察觉出现问题之前就已介入。

“本特利大学在系统冗余的情况下运行,因此如果出现故障,最终用户也不会察觉到。如果系统的 Core 出现故障,您会收到来自 Enterprise Manager 的通知,但课程教学不会中断”,Jackson 说。“在教授察觉到问题之前,通常就会由备份 Core 接管。避免出现中断危机。”

为教师的成功提供支持

本特利大学开发了多种方法来克服技术问题。

首先,他们开发了两种房间模式:“本地演示”和“扩展”。本地演示模式会启动投影仪,打开提示监视器,并使天花板麦克风静音。远程学习的扩展模式会取消教室天花板麦克风的静音,打开会议摄像头,并在提示监视器上显示 Zoom 扩展桌面。这将在房间后面显示远程学生。

第二种方法允许教师连接他们的笔记本电脑,并将内容共享到房间内的任何 HDMI 终端。这是通过每个教室讲台上的 Q-SYS NV 系列网络视频端点(设置为编码器)实现的。它通过网络对至多三个 HDMI 源进行编码:智能白板、投影仪和提示监视器。它们还连接到 Q-SYS NV 系列网络视频端点(设置为解码器)。

有了这个系统,教授可以进入他们的教室,连接到他们的班级,并快速分享他们的讲座信息。

面向未来的 Scholastic 软件扩展

面向教育的未来进行创新包含不确定因素。课堂动态在不断变化,因此要想实现可扩展性,就必须具备敏捷性。这种优先级配对可以实现最高的投资回报和调整能力。面向未来的投入不是一次性投资,而本特利大学正在为美好的明天奠定基础。

Teladoc 图表,远程医疗的未来

远程医疗、虚拟医疗、数字医疗—随你怎么称呼,医疗保健的未来都在线上。这次疫情彻底加速了远程医疗的应用,那下一步是什么?技术该如何帮助患者和从业者专注于最重要的事—在身体和精神上获得和保持健康?

我们与来自虚拟医疗和数字医疗领袖 Teladoc Health 杰出研究员 Yulun Wang 医生进行了对话,探讨了远程医疗尚未发掘的机会和最大挑战。他将介绍未来的医疗工作流程,推测人工智能在虚拟医疗中的作用,并解释 Teladoc Health 如何努力将医疗保健带到美国偏远地区和全世界。

疫情如何影响了远程医疗空间?

新冠肺炎疫情着实推动了远程医疗的应用。疫情之前,远程医疗一直以 30% 的不错速度增长,但仍然只占整个医疗服务的 2% 或 3%。然后新冠肺炎来袭,所有事情都通过远程医疗完成,因为那是一种安全的医疗方式。

随后新冠疫情达到顶峰,虚拟医疗降到了总医疗服务的约 30% 到 50%—依然远远高于疫情之前的水平。所以新冠肺炎疫情确实促使远程医疗以数量级增长,但现在我们正处于一个更可持续增长的轨道上,它正慢慢地被系统而合适地纳入所有的医疗服务中。

现在也有许多种趋势在交汇。一种是接受虚拟类型医疗服务。另一种是数字化更多医疗功能,比如在候诊室显示等待时间,无论是虚拟或是现实的候诊室。还有一种是医疗服务正在认识到,真的需要变得对病人或消费者非常友好,就像其他行业一样。人们带着大量的知识储备过来,他们了解自己有什么问题,希望得到什么照顾,甚至是该如何治疗。医疗系统必须有能力适应这种新客户类型。

您认为未来最大的挑战都有什么?

当疫情发生时,医疗人员只能进行疯狂的适应性调整,然后就要接触患者并提供服务。因此,一些常规的医疗考虑因素被抛在脑后,比如符合 HIPAA 标准并确保患者安全的技术。我们需要考虑很多事情。使用的平台是什么?它是否是医疗级别?它是否适用于医疗?它是否有正确地加密?它是否有正确的患者保护措施,以便有效地用于医疗保健应用?

另一件在疫情初期没有考虑到的事情是建立一个虚拟医疗基础设施,与现场医疗和持续医疗很好地结合起来。我们现在差不多已度过了疫情最疯狂的阶段,要开始思考如何将虚拟医疗巧妙地融入整个医疗服务系统。

医疗服务经常被批评说是非常零散和孤立的。不幸的是,确实如此。如果医疗服务可以实现虚拟和数字化,我们将有机会解决这一问题。建立平台,使患者或消费者能够在整个医疗系统中轻松地传送个人信息,而不是让他们再填写 20 页一周前刚刚填写的表格。在新冠疫情疾速推动应用线上服务期间,这类事情并没有被考虑在内。但现在开始考虑了,人们想要长期进行虚拟医疗。

Teladoc 平台到底是什么?

Teladoc 平台有几个组成部分。总体而言,我们以类似急诊中心的方式进行虚拟医疗服务。当患者需要看医生时,我们有医生和他们匹配—就像急诊中心一样,只是我们是虚拟的。我们同样也可以做某些专科治疗,比如心理健康。我们可以为会员联系治疗师、心理学家或精神病学家—根据情况提供合适的医疗水平。

我们也接收慢性病患者。主要是糖尿病、高血压和肥胖症。现在我们还治疗充血性心力衰竭,我认为还有慢性肾病。我们也将心理健康问题作为慢性病治疗。如果可以早期解决心理健康问题,就可以解决所有生理健康问题,比如肥胖症可能导致的糖尿病或高血压。如果可以定位到心理问题的根本原因,就可以防止生理健康层面其他病症的发生。

最后但重要的一点是,医疗系统也购买了我们的平台,他们用自己的临床医生提供医疗服务。比如 Mayo Clinic 和 Cleveland Clinic,许多这样的大型系统都在使用 Teladoc 平台。

因此我们的平台囊括了所有这些系统。通过任何一个使用平台的系统进来的会员,即使他们转移到其他系统,医疗人员也会了解他们的信息,所以我们可以真正获得全人或纵向的医疗。

医疗保健机构如何利用疫情为虚拟医疗带来的动力?

让我们从医疗系统角度举个例子,比如说一位有髋部疾病的患者。如果没有虚拟医疗,那位患者就要去看初级保健医生;被转诊到骨科医生;等几个星期才能去看骨科医生;也许被安排了手术;去做手术;也许要亲自去参加一次或两次或三次后续会议。那么,虚拟医疗如何改变这种情况?

我们的患者可能会先在线问诊初级保健医生。线上初级保健医生说:“好吧,那名患者髋部真的很严重。”患者线下去看了骨科医生,医生对髋部进行了诊疗操作,并认为需要手术替换髋部。但我们再假设患者有超重情况。那么骨科医生就可能让患者使用某个数字应用程序,帮助该患者减到到手术可接受的体重。现在患者就要用这个数字应用程序,缓慢地终于降到了合适的体重。

骨科医生和初级保健医生也许会了解到最新的情况,无需在现实中看病人,无需花费时间精力,就只是了解该患者近况如何。患者达到所需体重。患者开始做手术。然后,也许是在线上,初级保健医生会探访病人。患者回家后骨科医生开始接手,接下来可能有一些线上随访。可能会有一个数字应用程序,确保病人做正确的物理治疗和恢复练习。这整个例子展示了数字互动、虚拟互动和当面互动是如何被整合到一个流程中的,每一种互动都在正确的时候使用。

在考虑这些新技术时,另一件重要的事情是,我们这样做也是为了服务提供者的利益,也就是医护人员。你不必往远了看,就会发现医护人员的职业倦怠已经空前高涨。几十年来,我所接触过的每一位医护人员都说,他们工作中最好的部分就是治疗病人。而工作中最坏的部分就是为了治疗病人,他们需要处理的所有行政事务。如果我们可以消除大量行政负担,我们可以做很多事改善医护人员的生活与工作质量,这就会转变为提高我们会员和患者的医疗质量。

Teladoc 是如何使用远程医疗为世界边远地区提供医疗服务的?

在美国,大约 25% 人口生活在农村地区。农村有时候都没有医生,更别说专科医生。远程医疗可以让专业医疗触及到任何有互联网的地方,而现在全世界几乎都通网了。进一步说,我参与的另一件事是一个叫做“世界远程医疗行动”的非盈利组织,这是一个非政府组织,Teladoc Health 向其捐赠了技术。

“世界远程医疗行动”定义了全世界资源不足的社区,并找到愿意帮助培训这些社区里临床医生的志愿医生,以提高他们的自我治疗能力。4 年过后我们遍布了世界上 22 个不同地方,事实证明这确实是一个非常有效的模型。一开始我们不确定是否很难找到志愿医生。嗯,结果表明一点也不难。我们有数千名医生想要加入这项志愿工作。所以远程医疗可能是全球医疗解决方案的关键部分。

Teladoc 与英特尔® 的合作价值是什么?

我们与英特尔® 的努力非常好。首先,我们的远程医疗云,也就是 Teladoc 为我们的卫生系统合作伙伴提供服务的方式,全部由英特尔芯片支持。我们全世界有许多服务器,使用的都是英特尔软件和主板上运行的英特尔处理器。

我们还搭建了许多不同用途的远程医疗专业设备,比如壁挂式探头,可以查看患者整个房间并与患者互动。这台设备也是基于英特尔技术。英特尔还在“世界远程医疗行动”上给予了帮助,提供资金帮助我们把医疗服务带给全世界弱势群体。

远程医疗的未来是什么?而你认为人工智能在这个未来中的作用是什么?

我相信人工智能将是远程医疗未来的重要部分。仅是远程医疗的概念就需要医生和患者之间的数字化交互。由于它已实现数字化,你现在可以在上面运行人工智能等算法来提高能力。例如,如果你在虚拟屏幕上与一个人互动,利用人工智能,你可以通过视频图像中运动或颜色的细微变化自动测量他们的心脏和呼吸速率。

另一种能力可能是在整个自然语言处理领域,比如人工智能抄写器,能够倾听临床医生和病人之间的所有互动,然后自动生成记录和说明,甚至可以为这次会诊计费。这将完全减轻医生的负担,好处巨大。

我经常用的类比是银行系统。我年轻时候,每当要取钱存钱时,都要去银行。现在基本都不用了。现在去银行只有在,比如,签署贷款文件的时候。医疗保健也将如此,保健中心—无论是医院还是诊所—都将真正成为知识的中心,然后它们可以将其专业知识传递到世界各地的社区。偶尔人们还是要亲自去做 MRI 或 CT 扫描,诸如此类。但不用像现在一样每次都要去。

这是个激动的时刻。我认为我们正处于一个拐点,疫情使其加速发展,这种加速让我们的未来更好,比我们可能有的更快。这真的很了不起,人们正在想出和追求的不同类型的使用方式。

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要了解更多有关数字医疗的未来,请收听我们的播客《Telehealth Sparks a Healthcare Revolution with Teladoc》,或阅读《Telemedicine: The Future of Health Tech Is Here Today》。要了解 Teladoc Health 最新的创新项目,请在 Twitter 上关注 @Teladoc,LinkedIn 上关注 Teladoc Health

本文由 insight.tech 的高级编辑 Christina Cardoza 编辑。