Neurala欧洲成立子公司拓展人工智能软件业务

先来了解下背景。位于美国波士顿的人工智能软件企业 Neurala，日前正式在意大利成立了欧洲子公司 Neurala Europe。随着人工智能与自动化技术日益成为工业 4.0 战略的核心驱动力，Neurala 首席执行官兼联合创始人 Max Versace 在采访中指出，这一拓展举措的战略意义在于：将 AI 直接融入整条生产线，推动制造业与智能技术之间实现更紧密的联动。对 Versace 而言，这次扩张也承载着个人情感——他看到了回归本源的机会，并在意大利与美国之间架起沟通的桥梁。工业 4.0 的全面启动，促使制造商开始主动拥抱新兴解决方案，以应对产业变革。Versace 特别强调，企业已经清醒地认识到，要想在竞争中保持优势，必须对质量检测、资源管理等核心流程进行彻底革新。

Neurala 的 Max Versace

人工智能与技能挑战

在工业环境中落地人工智能，最大的障碍无外乎两点：技能人才匮乏与成本压力。2020 年，欧盟委员会发布了首份关于欧盟企业采用 AI 技术的定量调研报告。Versace 指出，该研究显示，企业引入 AI 的首要困难是难以招聘到具备合适技能的员工（占比 57%），而略超一半的受访者则将成本问题视为主要阻碍（52%）。Versace 评价道：“很多人潜意识里认为 AI 既困难又昂贵——需要投入大笔资金购置新设备，前期成本高得惊人，还要耗费大量时间和精力才能将其运转起来。简而言之，从投资回报率看，似乎并不划算。但这正是 Neurala 的切入点。我们的产品 VIA 能为制造商带来显著优势：它能在各类硬件上运行，无需昂贵的 GPU，而且极易上手，可快速完成设置与训练。”

另一个不可忽视的挑战是：海量且均衡的数据。AI 赋予设备计算和数据分析能力，使其能够执行类似人类级别的复杂“推理”。不过，这种智能并非机器独有——软件系统同样可以具备。因此，机器人技术与机器学习（或人工智能）之间的界限逐渐模糊，关键的支撑要素变成了机器、软件以及连接（云与大数据）。

Versace 进一步补充道：“另一大难点在于需要大量均衡的数据。AI 和深度学习要顺利运行，既需要合格品的数据，也需要不合格品的数据。以质量检测为例——必须采集不良品的数据，算法才能识别出哪些属于‘不合格’或‘缺陷品’。当然，这对那些主要生产高质量产品的制造商来说，是一个不大不小的阻碍。”

瓶盖检测实例

面向工业 4.0 的人工智能解决方案

制造业长期被视为传统行业，但 Versace 指出，2020 年彻底改变了这一局面：“在大流行的各个阶段，我们都遭遇了多重挑战——从供应链严重中断、需求剧烈波动，到必须在感染风险下维持生产运营。社交距离和封锁尤其限制了工厂车间的人数，员工、系统集成商和客户都很难进入生产现场。2020 年，行业深刻意识到，传统生产方式根本无法适应新的、更严格的防疫社交距离要求。”他接着说：“其次是预算与成本问题。制造商——和任何企业一样——需要盈利。但保持工厂正常运转绝非易事。为了满足严格的预算控制，制造商正在寻找能够提升效率和成本效益的产品。以质量检测为例，这是一项相对繁琐且耗时的工作，在合适的 AI 解决方案支持下完全可以实现自动化。如果运用得当，视觉 AI 软件能够改善质量检查流程，最终降低行业的间接成本。”

Versace 认为，AI 对所有人来说都是一个机遇，不仅限于工业运营商，而是覆盖整个自动化领域。“过去只能进行随机抽检或按百分比抽样的地方，如今制造商可以做到 100% 的全检。例如 VIA 这类解决方案，能够自动识别生产线上的产品或包装缺陷。生产设备一旦能及早发现缺陷，就能减少浪费和停机时间。VIA 还解决了技能差距问题——它让那些之前未使用过 AI 的制造商也能轻松训练和运用视觉 AI。而且 VIA 可以在工厂车间现有的硬件上直接运行，让那些不愿依赖互联网或云连接的工业自动化用户也能享受 AI 的便利。”

当人工智能与物联网结合（即 AIoT），AI 在增强人类工作者能力方面的潜力十分巨大。如今的制造车间和工业设备上配备了数十个廉价的传感器和摄像头，用于采集产品数据以及工业设备的基础诊断信息。Versace 表示：“制造商有机会利用人类级别的人工智能，从计算边缘的数据中提取可执行的洞察，直接在工业机器内部运行。在这种情况下，AI 通过了解某台机器的‘正常生产运行状态’是什么样，与人类操作员协同工作。这样，操作员可以同时管理多台机器，及时发现生产中的问题——而在 AI 介入之前，这些问题要么需要大量人工监督，要么直接导致生产停工。”

AI 应用带来的益处数不胜数——这一点毋庸置疑。对企业来说，AI 技术带来了自动化的红利，它提高了生产力和效率，进而推动利润增长和就业机会增加。同时，AI 通过自动化重复性流程，帮助人们将注意力集中于更为关键的问题上。这些——以及其他原因——正是越来越多公司采用 AI 系统来强化自身运营的根本动力。

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