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Robovision：农业机器人技术的工业化AI
面对劳动力的稀缺性和生产力要求的提高，农业自动化是必要的必要性。但是，尽管人工智能取得了进步，但大型视觉解决方案的生产仍然很复杂。在农业环境的可变性和可扩展性约束之间，许多计划甚至在工业化之前就失败了。 BELGIAN ROBOVISION，专门从事机器人技术的AI，通过一种坚定的陈旧方法解决了此问题：提供原始设备的制造商（OEM）一个交钥匙平台，可以在其机器中整合高效且可扩展的人造视觉模型。
一个有前途的市场，但散布着陷阱
但是，尽管投资者和工业家充满热情，但现实的现实却更加复杂。农业中的工业AI模型是技术和组织挑战。文化的多样性，气候变化和对外部环境的适应约束使任务艰巨。所以， 几乎80％的AI项目不超过原型阶段，并且超过一半的概念从未达到大规模生产。这些失败是由几个因素来解释的：预期的技术债务差，难以维持模型在不断变化的条件下的性能以及缺乏适合农业机械制造商需求的解决方案。
Robovivision，一种用于工业化的方法
面对这些困难，Robovision选择不直接卖给农民，而是 联系机制造商。这种方法允许将人工智能整合到现有设备中，而无需改变农民的习惯。因此，公司提供了一个软件解决方案 OEM在其农业机器中登陆人工智能。
平台 Robovision ai 基于三个基本支柱。首先，它提供了一个完整的环境，以简化的注释和学习工具结合开源算法和专有模型，以创建和引起人造视觉模型。然后它允许 本地优化部署 多亏了建筑 边缘计算，减少对云基础架构的依赖，并确保直接在计算机中快速执行模型。最后，它基于 连续学习循环，由于定期收集并根据现场反馈对模型进行了定期培训，因此可以自动改善性能。
该体系结构允许OEM提供合并AI的农业设备 可扩展和自主，它适应文化和新的环境条件的变化，而无需持续的人类干预。
应用于具体案例的技术
Robovivision在几种工业应用中都有自己的优势，从收获到作物优化。在旗舰项目中，玫瑰大小的自动化就是一个象征的例子。多亏了由3D视觉系统喂养的 八个2D摄像机，算法能够检测最佳切割区域并将说明发送到尺寸机器人。该模型的学习是连续进行的，操作员的校正使得有可能逐渐提高切割的精度。
在另一个登记册中，该公司开发了使用无人机作物表型的解决方案。这些配备高分辨率摄像机的设备收集了有关人工林健康状况的数据，AI分析是为了向农民提供建议。这种类型的应用程序集成到SaaS平台中，使合作社和运营能够从一个 对其文化的精细分析。
另一个重要的例子是，番茄收获机器人与农业机器制造商合作开发。借助自主导航系统，它在成熟时定位和挑选水果之间发展。多亏了一项技术 注释的预测，学习模型所需的时间已经除以八个，大大加速了生产。
与工业家的需求保持一致的经济模型
Robovision的商业方法基于 适合OEM的SaaS模型。访问该平台的条件是按照许可证的，并且每台集成人造视觉技术的机器都是根据一个 “随着成长的付款”模型。制造商出售设备的越多，Robovision产生收入就越多，从而确保双方利益之间的战略一致性。
这种关税结构代表了 AI顾问，通常将他们的服务收取到所花费的时间，使项目漫长而昂贵。通过自动化模型的管理和改进，Robovision允许制造商降低成本，同时保证最佳性能。
一个强大的比利时演员
Robovision出生于比利时，已成为AI的参考，以适用于工业机器人技术。公司有 150名员工 并部署超过 1,000台合并其人工智能的机器，产生超过 其OEM合作伙伴的2.5亿欧元的收入。它不仅限于农业部门，因为它的技术也用于多种多样的领域 半导体 （日立）， 食品 （关键技术）或 回收 （Lindemann）。
它的国际发展加速了 2024年在佛罗里达州的办公室开设。
