AI落地，是近年来各行各业数字化升级的必选项之一。
作为全球第二大人工智能大国，随着算法以及算力等技术的发展，安防、金融、家居等成为AI落地的聚焦场景，人脸识别、视频结构化、行为分析等应用，给各行各业带来创新的智能化体验。
令人遗憾的是，作为制造业大国，工业却是国内AI落地场景中最薄弱的一环。这几年，不乏巨头们试图复制AI在商业模式上的成功，进军工业市场，但却激不起多大的浪花。甚至市场中开始出现一些嘲笑的声音——工业+AI=质检，显然这个组合需要更多的进化，需要更好的时机。
站在第四次工业革命的关键期，AI无疑是关键技术。但工业场景由于其特殊性，注定无法像安防场景中具有固定的识别对象与场景，由于训练学习成本的提高，让机器视觉的价值也大打折扣，因此要发挥图像识别在工业场景中的价值，需要摒除商业模式的影响，从具体的工业场景中选择最适合的技术，进而解决用户最关心的问题。
作为全球物联网与AI创新的领导者，博世智能建筑科技面对工业制造日益突出的安全生产以及运营效率提升的迫切需求，迅速推出了智能工业制造解决方案，从无人搬运车区域监测到物料追踪，从可视化货物监控到智能配料补给，博世正用创新的技术与硬件实力赋能工业制造，推动工业4.0发展。
例如在博世珠海工厂中，已经落地了应用于工业制造的机器视觉解决方案——通过博世智能监控摄像机的智能视频分析以及Camera Trainer机器学习等功能，为工业用户打造更加智能的未来工厂体验。
博世智能建筑科技系统与解决方案经理黄仲析表示，博世工业制造集成解决方案是一套基于边缘计算以及前端智能视频分析的轻量化解决方案，可实现工业场景中机器与机器之间的对话，解决用户生产过程中的痛点问题。
博世智能建筑科技系统与解决方案经理 黄仲析
“轻”方案VS“重”工业
在业内，真正在部署工业制造解决方案的安防厂商屈指可数，因为相对于安防场景，工业场景更具挑战：
一来，工业场景的解决方案很难进行复制。工业领域的每个场景都需要对于目标与事物的辨识更加精准，每个场景都有其特殊性，这意味着通用的解决方案无法行得通;
二来，工业场景需要沟通与协助的部门要比安防复杂得多。前期的咨询、项目落地的论证、方案的部署都需要接触不同的部门(如物流、IT、生产线等)，导致项目周期长。
如此来看，初期想要做好工业智能解决方案，除了要克服碎片化的需求之外，还需不断提升服务的价值来吸引用户。对于工业场景而言，要释放新技术的力量需要设备、网络和算力作为基础条件，但工厂显然不能贸贸然丢掉传统的流水线，因此智能方案在工业落地的初期，必然会是与现有系统的智能化改造相关的。
看上去似乎难度不大，但要真正在工业中，不伤筋动骨地实现智能化改造，如同要用四两拨千斤。对此，黄仲析表示，在当前要谈论一整套工业4.0解决方案还显得不切实际，用户目前更倾向于轻型的部署，因此博世面向的是用户某个生产环节的具体痛点，旨在为客户实现系统的智能化改造，实现机器与机器间的直接对话。
以“轻”方案解决“重”工业需求，是博世的答案。天下难事，必作于易，天下大事，必作于细。有了总体的方针，接下来便是如何解决接地气的问题。
据了解，博世在将工业智能解决方案推出市场之前，曾对国内30几家工厂进行拜访及调研，在充分了解工厂场景中的痛点后，才进行方案的设计，并率先在内部工厂中落地，通过集团不同部门的协同验证解决方案的性能、稳定性与实用性，进行不断优化与调整，最终打磨而成。
在博世珠海工厂中，博世基于边缘计算的理念，依托于领先的前端智能视频分析与机器学习技术，在工业场景中实现轻型部署，真正有效降低用户成本投入，提升工厂的安全生产以及运营效率。博世本身作为工业制造行业大拿，对行业理解越多，越充满敬畏之心。黄仲析表示，工业自动化一直走在其他行业的前列，所以用户对智能方案本身是接受的，如何打磨更加贴近实际并可落地的方案将是市场突破口。经过千锤百炼，目前博世工业智能解决方案具有典型代表性的有以下四种：
1无人搬运车/叉车区域监测
叉车/无人搬运车是在工厂物流活动中最常用的工具之一，其装卸运输功能在工厂制造环节中起着越来越重要的作用。如果在车道上发生事故，不仅会导致运输中断，影响生产，更会造成人员伤亡。
最好与最直接的预防方式便是确保在叉车工作时，没有人员进入叉车工作区域。内置智能视频分析的博世摄像机，可以通过标签来精确区分人和车，当有人在无人搬运车运行期间进入机器作业区，摄像机将立刻发生警报，当叉车距离太近时，也可触发警报。此外，通过添加脚本规则，摄像机可以智能区分监测目标的运动与否，当无人搬运车需要停止运动以方便工作人员对货物进行检查或卸货时，即便有人在作业区内，摄像机也不会发生警报。这些都是得益于博世摄像机内置的智能视频分析功能，摄像机本身即可直接产生判断结果，而无需通过任何后台系统，轻松实现轻量化部署。
2来料检验迅速查找
