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对话ALVA Systems杨卫国:用AR技术组合拳,为工业数字化做事

2022-01-10 11:59

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现,更需要无数创业者以新思路来呈现。新年伊始,《5G创业者说》访谈节目第二季来了,该节目由GSMA 5G创新与投资平台(5G IN)推出、科技行者支持,以分享创业者的创新故事。

5G时代,一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术正在走近大众,它就是——AR(增强现实)技术,尤其在产业数字化浪潮下,AR技术不再只应用于娱乐、游戏等偏C端领域,在ToB尤其是工业领域的垂直应用正在成为新风口。

说到工业AR,就不得不提ALVA Systems(阿依瓦)公司。ALVA 2011年创立于中关村,致力于让工业数字化转型也能从“小事”做起。ALVA的全线产品都是基于异构计算架构设计,且积累了一系列具备独立知识产权的专利技术,包括脉冲神经网络(SNN)、AR、人工智能、人机交互等,为包括博世、爱立信、华为、马钢集团等在内的众多知名企业提供解决方案。这家公司不仅技术储备雄厚,团队也是卧虎藏龙,主要成员均来自英特尔、AMD、微软等全球化企业和清华、北航等知名高校,部分研发负责人来自清华大学的资深教授,科研团队占比高达70%

去年,ALVA发布了ALVA Rainbow远程专家指导平台,这是一种用于远程培训指导、远程评审、工业巡检的软件平台,也是一个工业场景下的通讯沟通平台,而技术的核心是AR。主要应用在工厂一线,例如通过远程指导降低专家人员的差旅费用,代替工人介入不安全的作业场景,帮助培训新进厂的工程师。

看似是庞大机器运作中的一些“小事”,但却代表了一些新的技术方向——工业软件开始围绕“人”来设计。ALVA Systems公司CEO杨卫国告诉科技行者,今天的制造业面临很多关于“人”的挑战,比如技术人员空缺、工人老龄化、更严格的合规和安全要求,过去很多公司的信息化投入,都集中在管理、供应链、客户关系系统,而非一线的工人和工程师,制造业需要更好的远程协同平台来帮助他们解决这些问题。

<以下是科技行者对ALVA Systems公司CEO杨卫国的访谈实录(经整理>

科技行者:阿依瓦成立于2011年,至今有十个年头了,能否闲聊一下当时的创立故事?

杨卫国:ALVA创始人Oscar早年是在英特尔Intel美国工作,从事CPU相关的设计和生产,他很早就对未来的市场有非常好的洞察力,所以在2010年回国以后,就在11年创立了ALVA公司,依靠强大的底层技术,以及对未来新技术的洞察,积累了大量的丰富经验。

公司成立以后,获得了很多专利技术,其中包括视觉计算、人工智能、增强现实以及计算视觉相关的专利和应用。

科技行者:所以阿依瓦这个词是音译过来的,有什么特别的含义吗?

杨卫国:这个很有意思,ALVA本身是爱迪生的Middle Name(中间名),爱迪生的全名叫托马斯·阿尔瓦·爱迪生(Thomas Alva Edison)

在公司成立之初,Oscar就希望我们是这样一个创新公司,也希望通过自身创新,来赋能企业创新,来满足企业的需求。

科技行者:ALVA的定位是异构计算,应该说2011年的时候,异构计算并不像现在这样被广泛认同,为什么选择这样一条赛道?

杨卫国:正如第一个问题所提到的,公司创始人在异构计算领域有着非常丰富的经验,而且很早就洞察到中国市场在该领域很有潜力。

传统的异构计算一个非常大的问题是,不能解决并行计算,所以在计算的协同方面有很大瓶颈,也会产生很大的功耗,基于ALVA的异构计算解决方案可以很好的发挥1+1>2的优化,同时我们很好地解决了计算机 CPU和GPU之间的负载动态、负载平衡的问题,把计算分解到各自所擅长的领域,这样的技术也奠定了我们在AR领域进一步发展的坚实基础。

科技行者:ALVA目前的方案定位AR和AI,您如何看待这两项技术的结合点?特别是现在5G时代,会发生什么作用?

杨卫国:先回答您的第一个问题。AR行业有一个公认的AR技术金字塔,在底端是我们常见到的「图像识别(image recognition)」,第二层叫「自然识别(nature recognition)」,第三层是「模型识别」,在这一层识别中,就用到了AI技术,因为我们要对物体的模型进行大量的后台机器学习计算,通过算法,去在实物中进行模型的匹配,而且这项技术在全球都是一个非常领先的技术方向。

ALVA的AR识别引擎是集成了这几类识别算法的引擎,也是全球领先的引擎。

关于第二个问题。应该讲,5G是对我们非常大的一个加持,因为在工业落地的很多场景中,它对于计算和通信的要求是非常高的,我们也希望未来通过5G的加持,使得我们的计算能力能更好的进行优化,来满足更多的工业场景。

科技行者:看样子就是AR技术的实现是要通过AI去生成,两者是相辅相成的一个关系,5G也给这两个技术带来更好的加持。那么,AR和AI技术在toB和toC两个层面的典型应用场景是怎样的?

杨卫国:首先,在toB领域应该是更成熟的领域,这也是ALVA目前所专注的一个领域,在这个领域我们有非常多的应用场景和落地案例,比如远程协同、远程协作的解决方案。

其实今天的制造业面临着非常多的挑战,主要来自于技术人员空缺、工人老龄化、更严格的合规和安全要求,在很多的异地协同、甚至跨国协同过程中,需要更好的远程协同平台和解决方案,来帮助他们解决这些问题。

ALVA Rainbow解决方案在新一代通讯环境下,增加了空间的内容,可以把远程专家,搬到客户的现场,把他们的经验搬到现场,我们可以通过远程的标注,来快速的、高效的实现现场端的技术人员和远程专家的沟通和互动,把远程专家的知识经验、操作指导给到一线人员,赋能一线人员,这就是一个非常典型的落地场景。

我再举一个落地的场景。我们某个医疗器械客户,在疫情时代面临这样的挑战,他们的产品销售人员没法去到医院,进行医疗设备产品的展示,那么通过ALVA Rainbow远程协作的方案,我们可以实现把医疗设备投放到平面,再连接到医院相关负责人等,在同样的一个音视频环境下,进行非常生动的产品展示,同时可以实现多端的互动,通过这样的一个动效显示,或者对产品一些新特性的显示和沟通,极大的提高了销售效率,实现对销售人员赋能,这样的解决方案也是深受医疗器械设备客户的欢迎。

像这样的案例还非常多,当然我们希望在toB领域,面向制造业企业,能实现更多方案落地来给他们提供更多价值。

对于toC端来讲,市场相对有一点点鱼目混杂,最主要有几个原因:第一,相关的硬件设备包括一些移动终端(比如智能眼镜)目前在一些算力底层技术的支撑上还存在很大短板,还有相当长的一段路要走。但工业领域的场景相对都是以价值驱动、满足生产要求的,所以对软件、硬件就会有更高的要求。

目前如果说能在toB端实现这种落地和价值驱动,我们相信未来在toC端也会有更多的落地场景。同时随着硬件设备的升级、性价比越好、计算能力越强,也会推动整个产业的新一轮变革。

科技行者:从您的观察来看,中国在这两个领域的全球产业地位如何?

杨卫国:中国AR和AI产业目前在全球有一个非常好的机会,也可能会有一个弯道超车的机会,因为在这方面,以ALVA为代表的基于底层计算算法为核心、以技术团队组建起来的公司,在前期立足于和全球领导厂商、芯片公司合作的方式,借助于他们的平台与我们的方案形成互补。

所以我认为,以ALVA为代表的国内在该领域深入研究、特别做底层算法的公司,是有机会在这样的大环境下进行弯道超车的。

同时,中国一方面是人口大国,另一方面中国在从“制造大国”迈向“制造强国”的过程中,在工业领域拥有非常齐全的工业门类,这也使得我们的本土企业有更多的目标市场,服务于更多的目标客户,也使得我们更有信心将这个行业做好。

科技行者:最后一个问题是关于生态合作的,科技行业或者是通信行业,更多的是追求大家一起集中火力办大事 ,ALVA此前与GSMA也有过接触,您对于未来和GSMA的合作有什么样的期待?

杨卫国:首先非常感谢GSMA对ALVA的关注,我们期待通过GSMA这样一个全球性组织,在先进5G或者未来通信技术的新发展上,我们能紧跟GSMA平台增强我们的生态。

第二,ALVA未来计划拓展全球市场,我们也希望未来通过GSMA,来帮我们一起走向海外,做一个全球的核心的AI解决方案的提供商。

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