8月27日，在2024高通&移遠邊緣智能技術進化日上，移遠通信宣布，正式發(fā)布其工業(yè)智能品牌寶維塔? (ProvectaAI)。與此同時，寶維塔?旗下核心產品——AI算法平臺「匠心」、可視化部署工具「匠準」，以及AI視覺解決方案同步推出，全方位展示了移遠通信在工業(yè)智能領域的專業(yè)布局和長遠規(guī)劃，為工業(yè)生產的智能化升級注入了強勁動力。
移遠通信高級副總裁徐大勇（中）、天翼物聯(lián)科技有限公司物聯(lián)網(wǎng)研究中心總經理徐敏捷（左二）、高通公司高級銷售總監(jiān)金駿（右二）、移遠通信副總經理蘭世桂（左一）、高通公司產品市場總監(jiān)李大龍（右一）共同參加寶維塔?品牌發(fā)布儀式
移遠通信高級副總裁徐大勇表示：“寶維塔?品牌及「匠心」「匠準」平臺、AI視覺解決方案的推出，不僅展現(xiàn)了公司深耕工業(yè)智能領域的決心，更標志著公司在加速AI技術產業(yè)化進程、推動工業(yè)生產智能化轉型方面邁出了重要的一步，將為AI技術在工業(yè)領域的廣泛應用開辟出更廣闊的道路。”
移遠通信高級副總裁 徐大勇
寶維塔?：工業(yè)智能的領航者
寶維塔?作為移遠通信的全新工業(yè)智能品牌，專注于將人工智能、邊緣計算、機器視覺、深度學習、軟件算法平臺等前沿技術，應用到缺陷檢測、AGV機器人自動上下料、成品自動化測試線體等多個工業(yè)場景中，推動工業(yè)生產的智能化升級。
依托移遠通信強大的產品能力和深厚的技術積累，寶維塔?可為客戶提供智能化、自動化、品質閉環(huán)的設備和產線解決方案，助力生產效率與產品品質的雙重提升。
「匠心」「匠準」密切聯(lián)動，推動AI技術高效落地
目前，人工智能技術雖然在算力底座、算法、技術等方面達到了階段性的成熟，然而，在推進其商業(yè)化落地的進程中，仍然面臨著人才短缺、開發(fā)成本高等重重挑戰(zhàn)。
「匠心」作為寶維塔?精心打造的行業(yè)AI算法模型訓練平臺，集成了數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)標注、模型訓練、模型測試、模型發(fā)布等全流程功能，具有推理性能強大、功能豐富、高效便捷、簡單易用等特點，能夠為企業(yè)提供一站式、低成本、低門檻的AI模型訓練與部署，推動AI技術便捷高效落地。
「匠準」是寶維塔?專門針對傳統(tǒng)機器視覺應用打造的可視化算法部署工具，集圖像采集、算法應用與邏輯控制于一體，可實現(xiàn)低門檻“0代碼”開發(fā)、圖形化交互、拖拉拽式操作及可視化配置，且具備底層算法加速的能力，能夠助力快速搭建高效的視覺檢測軟件，實現(xiàn)各類機器視覺應用的快速落地。
值得一提的是，「匠心」與「匠準」可形成緊密的聯(lián)動機制，為需要深度學習算法的機器視覺應用帶來無限可能。在實際應用中，「匠心」以其卓越的算法平臺，實現(xiàn)AI模型的構建和優(yōu)化；「匠準」則以其快速高效的部署能力，將「匠心」平臺打造的模型無縫對接至實際應用場景，二者相輔相成，共探推動AI技術高效落地。
AI視覺解決方案，賦能工業(yè)檢測實現(xiàn)技術升級
工業(yè)檢測作為工業(yè)生產的重要一環(huán)，如果采用傳統(tǒng)的人工檢測方式不僅效率低下，同時還會消耗大量的人力資源。因此，該環(huán)節(jié)的智能化升級十分重要。
為了更好地推動AI技術在工業(yè)檢測環(huán)節(jié)落地，寶維塔?成功打造了“邊緣計算盒子+工業(yè)智能相機+「匠心」及「匠準」平臺”的AI視覺軟硬件解決方案，幫助客戶設備準確、快速、簡單地實現(xiàn)圖像采集篩選、數(shù)據(jù)標注處理、模型訓練、測試、部署和硬件設備管理等一站式全流程功能，為工業(yè)檢測的智能化升級帶來了全新的可能。
寶維塔?AI視覺解決方案聚焦工業(yè)檢測的核心需求，不僅能夠實現(xiàn)快速且精準的缺陷識別從而提升品質管控，還能幫助企業(yè)更好地降低生產成本及提升產能，應用前景十分廣泛。目前，該方案已被全球多家知名品牌選中，在屏蔽蓋外觀缺陷檢測、3C電子適配器外觀6面檢、半導體功率器件尺寸精密測量、玻璃面板和木板外觀檢測、汽車電子零部件外觀和Pin針檢測、農副產品分選、循環(huán)經濟垃圾分揀等多個場景實現(xiàn)落地，并將賦能更多工業(yè)檢測場景。
除了AI視覺解決方案，寶維塔?還打造了大模型解決方案，將強大的算力與深度優(yōu)化的模型方案緊密結合，并融合多項前沿科技，不斷提升信息的準確性與時效性，為用戶帶來更實時、更真實、更智能以及更全面的交互體驗。
展望未來，寶維塔?將進一步強化移遠通信在工業(yè)智能領域的布局，不斷推出符合市場需求的產品和解決方案，為更多前沿技術在工業(yè)領域落地貢獻更多力量，引領工業(yè)生產向更加智能、高效的未來邁進。
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