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          預測無人機人工智能在能源和公用事業(yè)檢查領域的未來

          發(fā)布日期:2019-12-26我要投稿我要評論
          全球無人機網(wǎng)(www.shhz-sgr.cn)編譯:國外媒體報道  人工智能(AI)和機器學習已被視為行業(yè)中最終的數(shù)據(jù)管理解決方案。對于希望從無人機運營所收集的數(shù)百萬(甚至數(shù)十億)圖像中獲取有意義的見解的檢驗公司而言,大數(shù)據(jù)是一個大問題。這減慢了采用速度,并阻止了一些公司擴大業(yè)務規(guī)模。但是,這項技術何時以及如何完全進入太空仍在研究之中。

          諸如IndustrialSkyWorksInc.之類的公司已經(jīng)開始利用后端和機載AI的功能,通過其虛擬檢測軟件為他們的客戶提供檢測數(shù)據(jù)解決方案,并且完全了解AI在無人機檢測領域的當前優(yōu)勢和劣勢。我們與IndustrialSkyWorksInc.的首席執(zhí)行官MichaelCohen進行了交談,以獲得他對2020年使用AI的期望以及面臨的挑戰(zhàn),如何確保數(shù)據(jù)安全同時促進團隊之間的協(xié)作等方面的預測。

          丹妮爾·加涅(DanielleGagne):在無人機檢查中使用AI的現(xiàn)狀如何?您預計未來在無人機檢查中使用AI的情況如何?

          邁克爾·科恩(MichaelCohen):這里的故事是分裂的,在某些情況下存在很多錯誤地大肆宣傳,在另一些情況下則有一些非常好的早期解決方案。在當前市場中,我們從領域存在性考慮AI,例如,我們正在考慮板載,后端或前端A??I?對于2020年,我們非常看好板載和后端AI,而對于前端AI則非常看跌。

          我們看到了具有車載自主性的出色應用程序。隨著越來越多的公司采用新的自主解決方案,這將是2020年值得關注的領域。后端AI還將在2020年繼續(xù)商業(yè)化,特別是集成了AI的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)優(yōu)化平臺。例如,使用AI優(yōu)化圖像。盡管這些技術不是面向客戶的,但是最新的數(shù)據(jù)輸出要比往年要好得多,并且將繼續(xù)改善。

          舉例來說,在2020年,我們對于諸如對象識別等領域的成熟的前端AI并不樂觀。這個領域仍然是人們關注的焦點,但是,盡管已經(jīng)有了識別科學,但是構建真正的,商業(yè)上可行的檢測系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)仍處于早期階段。實際上,公司應該著眼于2025年建立AI路線圖,所有業(yè)務模型或集成策略都應該問:“數(shù)據(jù)來自何處,誰對數(shù)據(jù)進行分類以及以什么頻率進行?”這里有一條通向功效的巨大橋梁。

          2020年無人機檢測市場在AI實施和采用方面面臨哪些挑戰(zhàn)?

          我們認為這對2020年是好消息,也對壞消息不利。在檢查市場使用AI的速度將很慢,但是對于無人機服務提供商市場,這將是新的長期合同的一年。我們希望在整個市場范圍內更廣泛地采用無人機檢查,這將需要側重于與遺留管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成,例如,我們如何將您的數(shù)據(jù)放入幾十年前建造的房屋中。這是一個挑戰(zhàn),將在2020年使AI落后。對于大規(guī)模檢查程序而言,簡單的數(shù)據(jù)集成和管理將對采用產(chǎn)生足夠的挑戰(zhàn),甚至是威脅,并將成為關注重點。我們認為,買家將忙于建立長期的檢查關系,這將使這些技術具有更長的運行時間,這是一件好事!

          2020年無人機檢查最大的安全風險是什么?業(yè)界在保護數(shù)據(jù)方面正在做些什么?

          由于無人機操作的管理已經(jīng)日趨成熟,因此2020年的一大主題將集中在數(shù)據(jù)管理上,尤其是數(shù)據(jù)冗余,數(shù)據(jù)安全性和數(shù)據(jù)可訪問性,尤其是如何通過團隊安全地移動數(shù)據(jù)。許多檢查購買者期望無人機檢查公司通過為各種最終用戶提供多個訪問點來增加整個團隊的價值。但是,這種增值增加了風險。例如,數(shù)據(jù)從檢查團隊轉移到工程團隊,然后傳遞給采購。每次數(shù)據(jù)傳輸都會增加風險。能夠安全有效地傳輸數(shù)據(jù)將成為2020年的重點。

          您認為無人機檢查數(shù)據(jù)處理的未來將是什么?桌面軟件或云計算,為什么?

          在獲得成熟的機載處理功能之前,我們會以三分之一的市場占有率:三分之一的臺式機,三分之一的云和三分之一的內部集群。根據(jù)數(shù)據(jù)的類型,大小,位置和任務的性質,這三個選項都可以成為領先的解決方案,但這顯然是買家主導的決定。法規(guī),地理和遺留系統(tǒng)將繼續(xù)主導這些決策。但是,即使有類似的公司從事類似的工作,這些解決方案也可能看起來有所不同。

          大多數(shù)人都在尋找與當前數(shù)據(jù)策略相符的可定制解決方案。您可能擁有三家非常相似的公司,但其中一家位于防火墻內部,另一家完全基于云,而另一家則希望在其內部構建集群。這意味著數(shù)據(jù)將必須位于具有不同安全協(xié)議的不同類型的平臺上,并且對數(shù)據(jù)的分發(fā)和訪問也將有所不同。他們都需要定制的解決方案。對于您的行業(yè)而言,這將是一個持續(xù)的挑戰(zhàn),因為您如何大規(guī)模建立定制?
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