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最接地气的AI应用:炒菜、砌房、织毛衣

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發表於 2019-9-7 12:31:27 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
AI能上天测算气候,能下地主动驾驶,那能帮你妈妈织毛衣吗?

你别说,还真能!

近日,麻省理工大学公布了一项AI东西,可以或许看图织毛衣。这款东西可以将针织图案的照片翻译成指令,然后与呆板协同制出针织衣饰。甚么高难度针法、精巧图案通通能胜任,指令完成几率高达94%。

编织工艺可以追溯到中世纪的埃及,人类一千多年堆集下来的精良工艺目前竟被呆板“一眼破获”。学院派的功效固然使人击节称赏,但间隔落地利用另有很长的路要走。

究竟上,“AI+传统行业”、“技能赋能财产”已再也不是空洞的标语和观点,人工智能技能已悄然潜入平常苍生的衣、食、住、行方方面面。何止AI织毛衣,炒菜、当水军、搬砖、缝衣服,AI几近无所不克不及。

并且按照靠得住数据,用AI砌砖,效力是平凡工人的十倍,趁便还能解决搬砖、刷墙等一揽子的活儿。

那末,到底AI都能干甚么?实行室刷榜与工地搬砖之间的间隔事实多远?AI又是若何扭转咱们糊口方法的?

为了追求这些谜底,本文对全世界的AI财产在衣食住方面的落地环境举行深刻查询拜访。

1、AI设计打扮成爆款,22秒做出T恤

即便是一名针织妙手,都很难仅凭几眼就可以复制一件“蚂蚁上树针法”、“镶嵌卡通人”的针织品,呆板却可以在几秒之间悟出此中几万步没有太大纪律的纺织步调。固然,这一实行室内的技能离地落利用可能还很远,可是在棉布类衣饰财产,算法体系和纺织呆板人早已走出温室,潜入打扮设计部和纺织工场当中。

除麻省理工大学的算法已能按照织品图片倒推针法并个性化定制图案——韩国公司用AI设计的卫衣,成为电商平台最脱销打扮之一;美国公司的缝纫呆板人在22秒以内可以做出一件T恤,将阿迪达斯T恤的本钱降至2元/件……

1. 看图织毛衣,图案可定制

上周,麻省理工学院公布的一款AI东西InverseKnit,可以或许看图织毛衣。

当给这个体系一张手套的照片,它就会按模组天生的指令输出一双同样的针织手套。测试时,在94%的时候里,InverseKnit都能天生正确的指令。

InverseKnit体系依靠一个编织指令的数据集,和这些模式匹配的图象。钻研职员用这些数据练习体系的深度神经收集,来诠释图象中的二维编织指令。

除看图织毛衣,钻研职员还设计了计较机辅助设计东西,用以私家定制针织物品。它利用了二维图象、CAD软件和照片编纂等技能。

固然这款辅助设计东西没法自力设计衣饰,可是可让人利用模板来调解图案和外形,无需专业履历。好比在帽子上加之三角形图案,在袜子上加之竖条纹等等。

▲经由过程该体系,用户可使用模板来调解图案和外形以私家定制图案

2. AI设计T恤成爆款,没法胜任高端设计事情

实在,当咱们走出实行室,会发明AI已潜入到打扮设计师摆布做起了设计事情。2018年11月,韩国公司就在其海内初次推出一款AI设计的卫衣。

▲这款卫衣背部印有SJYP的logo、卡通图片、不法则分列的方块模块。

该卫衣暗地里的设计师,名为“Style AI 体系”。Style AI体系的焦点是图象处置技能连系卷积神经收集。

简略来讲,经由过程对该品牌衣饰的logo、卡通形象、衣服材质等图片的进修,“Style AI 体系”能把握该品牌的色彩、外形、图案等气概。依照进修到的气概,AI还会提出新的样式和设计。

现实上,全世界的电商时装企业都有踊跃利用AI介入打扮设计的趋向。从2017年起头,美国衣饰购物网站就已在出售由AI设计的打扮。

2018年8月,在印度电商网站Myntra上,最脱销的产物之一是一款由计较机算法天生的拼色T恤。其CEO暗示,这些AI设计打扮的贩卖量正在以倍速增加。

早在2017年,亚马逊就操纵GAN(Generative Adversarial Network)模子,推出算法体系,经由过程阐发大量图象并仿照其气概来设计打扮。该技能可能已被大范围用于电商快时尚衣饰设计。

▲基于 Google 的开源进修体系 TensorFlow 开展的打扮设计

GAN的基来源根基理实在很是简略。G和D是两种互相博弈的算法,一种天生图象,另外一种比力断定图象与源图象的不同。博弈的抱负成果是G成了可以或许“以假乱真”的图象天生模子。

虽然如斯,若是你问”连打扮设计师都要赋闲了?”,谜底多是否认的。由于创意设计事情必要深挚的先验履历和共情能力,也遭到社会风潮的影响,这对呆板来讲还颇有难度。

今朝,感情辨认及先验履历应用方面较着是算法的短板,是以固然一些跟风、仿照类的打扮设计师已可以被AI设计师代替,但对付更必要缔造性的打扮设计师来讲,AI设计常常是作为辅助的存在。

正如片子《穿普拉达的女王》中所说,时尚体如今各类精巧细节,一种“天蓝色”可能要游经国际展会、设计师公布会、高档卖场、陌头、便宜卖场等多种场景,才在公共中风行开来。

3. 22秒做出T恤,一个操作员顶11个缝纫工

AI在打扮设计上小试牛刀,在打扮建造上大显技艺。

美国SoftWear公司的缝纫呆板人造一件T恤只需22秒。这款装备从取布料到制品全部进程无需人工干涉干与,可以使其客户阿迪达斯的T恤本钱降至2元/件。

▲缝纫呆板人在快速收拾布料、完成缝纫

对打扮制造业来讲,引入AI的关头技能难点是呆板人难以处置柔嫩的面料。由于布料常常易折叠、外形不法则,而织物又必需严丝合缝。

是以,持久以来,在缝纫的“拿起物料”、“对齐”、“缝制”和“收拾”四个步调中,只有“缝纫”这一步调已实现主动化,其他部门仍由人工完成。

缝纫呆板人的立异的地方,是把针头移到布料上,而不是把布料移到针头上。这类法子解决了柔嫩面料的张力均衡问题,使打扮制造的全流程主动化成为可能。

▲其事情全流程

Softwear体系配备每秒捕捉跨越1,000帧的专用相机,并共同图象处置算法及时检测针头位置。是以,可以比人眼更精准地察看织物,并精准追踪到不到半毫米偏差的缝纫针位置。

此外,SoftWear还开辟了呆板人把持器、滚轮事情台、四轴机器臂和真空吸盘等设备来传输处置布料。

一样是解决布料柔嫩的痛点,西雅图的一家创企则采纳了此外的一种思绪。他们用一种无毒的聚合物使织物临时变硬,是以现成的工业呆板人就可以用“硬布”来制造打扮。但听说今朝该法子还鲜有商用。

2019年3月,中国某打扮公司“招聘”了约莫330台主动缝纫呆板人,估计可低落50%至70%的人工本钱,同时提高70%以上的出产率。

今朝,主动缝纫呆板人重要在T恤和短裤等成品上投入利用。但Softwear认为,在将来五年内,它的呆板将可以或许出产出吊带衫、连衣裙、牛崽裤等更繁杂的衣饰。

打扮制造全流程的主动化将重塑制造业的全世界化分工款式。打扮制造业一向是劳动密集型行业,我国很多裁缝厂都呈现了大范围的“用工荒”。纺织全流程的主动化能有用地解决“用工荒”问题。

跟着我国经济成长布局的变化,很多打扮制造厂转入越南、印尼等地域。据世界银行展望,将来20年,南亚地域每个月会新增120万名劳工,20年后将新增2.4亿人。主动化过程将使得这些劳工面对庞大的挑战。

除打扮制造业,在打扮批发与零售等方面,人工智能也在垂垂地承当起一些“库存盘点”等高反复、偏体力的劳动,同时也为消费者带来一些“AR试衣”等有趣的购衣体验。

2、懂菜谱、能实战,大锅菜厨师顿时下岗

不少人可能还记得,十年前,智妙手机和挪动互联网是若何悄但是敏捷地“随风潜天黑”。彷佛一晚上之间,所有人都起头用美团、饿了么点餐,所有人都在用付出宝、微信付款,所有人都起头用美食杰、baidu履历进修做菜。

如今,汗青正在重演,“舌尖上的AI”正在潜入人们的糊口,轻盈、敏捷,且“润物细无声”。信不信,你方才点的外卖可能就是呆板人做的,你方才看的美食举荐就是AI写的,而你看到的菜谱是AI看图猜出来的。

1. AI看图辨认菜谱,“皮卡丘”当做“煎蛋”

本年6月,Facebook开源了一个AI识菜谱体系。该体系可以经由过程阐发食品图片,果断图片中是甚么食品,进而果断出食材和加工进程。

▲Facebook的AI识菜谱体系页面

传统的AI识菜法子常常将辨认进程简化为——从静态数据库中匹配的检索使命。这些体系在果断出图片中的食品以后,会去已有的数据库中匹配响应的或类似的菜品。这类法子极为依靠数据集的巨细和多样性,很轻易辨认失败。

Facebook换了一种新思绪,将图象到配方问题公式化为前提天生问题。即:利用预先练习图象编码器和成份解码器,以图象及其响应的成份列表为前提天生指令序列,以此出产可能的菜谱。

换句话说,就是在辨认图片中的食材以后,该体系会展望成份列表。然后根据成份列表,推导菜品的加工方法。

▲Facebook的AI识菜谱体系的事情模式

这种食物辨认体系的技能难点在于高档推理和先验常识,因为食物在加工后常常会构成紧张的形变。好比,要果断羊角包里可能有黄油,这其实不是从图片可以简略得悉的。

有趣的是,Facebook的这款AI认菜谱体系可以接管任何图片。好比,当钻研者导入卡通人物皮卡丘的图片,体系将它辨认为了“煎蛋”。

Facebook的菜单辨认体系是迈向更遍及的食物理解体系的第一步。

2. 一键炒菜,“大锅饭”、快餐厨师顿时赋闲

“舌尖上的AI”不但会辨认菜谱,还能撸起袖子上灶台。

在家常烹调方面,美的、九阳等多家品牌推出了炒菜呆板人。用户只必要筹备好食材,完成几步操作,香馥馥的饭菜立马出锅。

这种炒菜呆板人的操作很简略。用户可以在显示屏幕上选择菜单,滚动旋钮便可以起头炒菜。

▲某品牌的家用“炒菜呆板人”

家用炒菜呆板人一般内置螺旋式搅拌器、传感器和温控装备。凡是来讲,这种呆板人都共同手机APP举行菜谱选择和邃密调控。

在职业烹调方面,本年4月,一款名为“味霸”的智能炒菜呆板人面世。它内置油烟处置技能,可将炒菜时发生的油烟举行“油、水、气”分手,做到无油烟烹调。

这款炒菜呆板人具备一键式操作功效。点击屏幕主动完成全部炒菜进程,食材顺次入锅,主动翻炒、主动添加调料,凡是炒制一道青菜只必要3分钟摆布,半荤全荤在4到6分钟内炒熟,菜炒好后会主动感到出锅。

▲事情职员在利用炒菜呆板人

今朝,很多这种大型炒菜呆板人已投入商用。在baidu上搜刮炒菜呆板人,可以看支票借款,到很多商用炒菜呆板人已迭代了多款产物。

▲某品牌已公布多款炒菜机/炒菜呆板人

2018年11月,据新华社报导,北京市东城区前拐棒胡同老年配餐中间配备了炒菜呆板人。事情职员只必要点击屏幕选择菜品,把备好的食材投放到炒菜呆板人里,不到两分钟,一份味道鲜美的豆角小炒肉就做好了。

为了便利白叟利用,这类智能售卖机还将开放交通一卡通和刷脸付费。“呆板人能做饭,真是太棒了!这个饭菜很合我的口胃,不是很咸,也不油腻,很合适咱们老年人。”李淑茹大妈奉告新华社记者。

有些企业在集中发力AI炒菜呆板人,另有企业在结构完备的伶俐厨房体系。2018年9月,四川长虹公布了伶俐厨房体系,致力于买通农场种养、净菜加工、冷链配送、智能烹调,得手机点餐、食材溯源等全流程“端云一体”。

▲长虹呆板人餐厅

此中净菜车间用以实现食材尺度化和包装的尺度化;厨房呆板人则卖力终极菜品的烹制,主动投料、主动翻炒、主动洗锅,5台装备只需一人操作。

由此来看,以AI识菜谱和AI炒菜呆板报酬切入点,跟着AI菜谱辨认、主动化食材获得、呆板食材烹调流程被毗连,农场、货运、堆栈、后厨、餐厅等多个场景被买通,AI将促成全部餐饮行业生态产生重大变化。

曾有告白戏言“碰见新东方厨师,就嫁了吧”,这句话如今可能要打上问号了。呆板人必将会代替一大部门厨师的事情,包含“大锅饭”、食堂厨师、走量的快餐厨师等等,这是一个“经济本钱”问题。

可是,这也在倒逼厨师们从反复的体力劳顿和噪音油烟中解放出来,进而把时候用在和主顾交换、钻研菜谱、实地考查等更有价值的事变上。

3. AI举荐、AI水军、AI认菜结算,餐饮办事职员迎挑战

或许前面讲到的AI识菜谱、AI炒菜还离公共视野较远,但AI举荐、AI水军和AI结算呆板人就是台前和人们“大宝每天见”的戏码了。

在选择餐厅以前,不少人城市参考公共点评、抖音等平台上的口碑举荐,以防止“踩坑”。这些平台可以操纵海量用户数据,按照用户的乐趣用算法为用户举荐好吃的工具,这使得各类口胃的人都能找到对味的美食。

与此同时,AI水军已悄然进进口碑平台,其撰写的告白软文经常能混同视听。据公关范畴业内助士爆料,呆板撰写“水军评论”、“口碑软文”已形成为了一条灰色财产链。你能看出来如下评论都为AI主动天生的吗?

魔高一尺,道高一丈。随之而来的是用AI歼灭AI水军的抗争。近日,哈佛大学的一款检测东西,可以帮忙人们辨认呆板撰写的文段,辨识比例从54%提高到72%,让呆板评论秒现身。

人们除可以参考AI的美食举荐,也起头接触AI食品辨认和结算付款。比方,本年7月北京大学起头试行识菜结算呆板人。

据体验,这款呆板人熟悉200多道菜品,而且可以或许刷脸付出。用户将菜品放在辨认出,该呆板可以按照食品纹理在2s以内辨认出菜品,全部付出进程可以小于10s。

▲北大食堂卖饭呆板人

固然,也有这类结算呆板人难以辨认的菜品。好比馒头和包子、马铃薯烧鸡和红烧肉、巨细碗米饭,仍必要员工调试。5-6台这类结算呆板人只必要配1个调试员。

因而可知,除厨师,餐饮办事职员也面对着被呆板代替的挑战。

3、修建呆板人搬砖砌墙,AI辅助家居设计

从AI在衣饰、饮食业等传统财产的落地希望来看,AI赋能传统行业已成为高潮。作为传统行业代表的房地产行业,实在嗅觉更灵敏。跟着我国生齿盈利的消散,劳动力欠缺问题日趋凸起。

现实上,铺砖呆板人、粉刷呆板人、焊接呆板人等几十种修建呆板人已在工地“上工”;AI家居设计也已有成熟的产物投入商用,为用户供给比传统方案廉价十倍的可视化方案;而AI房产个性化举荐、衡宇匹配等的利用已比售楼职员能供给更客观的举荐。

1. AI砌砖呆板人,两天能砌完一栋屋子

拿房地产商碧桂园来讲,该公司客岁颁布发表在5年内投资800亿元到呆板人范畴,本年一月又更新营业架构,重点结构修建呆板人。

其墙板安装呆板人、铺砖呆板人、粉刷呆板人等等都已投入利用。如,全主动砌砖呆板人“哈德良”每小时可以砌1000块砖,两天内就可以砌完一栋屋子,速率是平凡砌砖工的10倍摆布。

我国事修建大国,可是跟着生齿盈利的消散,劳动力欠缺、劳动效力不高、施工质量参差不齐、事情情况差成为修建行业的痛点。比年来,国度鼓动勉励企业踊跃成长大数据及人工智能技能,鞭策传统财产革新晋升。

假设在一栋30层楼的扶植中,70%的工人事情由修建呆板人来完成,留30%的修建纯熟工,培育20%的操作修建呆板人的新型修建工人,不但可以从底子上解决平安和质量问题,还能大大提高劳动出产率并节省大量本钱。

在北京海淀丰台的一个房地产项目中,用于预制墙板搬运的遥控搬运小车惹人注视。预置墙板每块重一百多千克,但一位女工经由过程遥控操作,就可以使得搬运小车别离将4-6块墙板晋升、系缚、倒放,再经由过程工地繁杂的路况、收支电梯,终极整洁堆放到楼层指定地址。

从全世界来看,修建呆板人已遍及用于各类修建范畴。触及种类包含测绘呆板人、砌墙呆板人、预制板呆板人、施工呆板人、钢梁焊接呆板人、混凝土喷射呆板人、施工防护呆板人、地面铺设呆板人、装修呆板人、洗濯呆板人、地道发掘呆板人、撤除呆板人、巡检呆板人等在内的浩繁家属成员。

▲某修建呆板人实行室

▲3D打印修建呆板人

▲清拆/清运功课呆板人

▲墙/地面施工呆板人

实在修建工地情况繁杂,象征着修建呆板人其实不简略。@今%O35o4%朝大大%75f22%都@修建呆板人仍属于可编程呆板,只能履行一系列反复性的体力劳动。面临工地上加倍繁杂的情况和使命,仍必要一线工人经由过程思虑来解决。

▲日本HRP-5P搬运呆板人

同时,从今朝的环境来看,企业必要加快传统修建呆板的革新,同时促成既有呆板人技能的利用,扭转施工职员的事情习气。此外还必要鞭策修建业专用呆板人体系及配套建材的钻研和开辟。

2. AI家装令人身临其境,少花十倍的钱

固然人工智能在衡宇设计上利用很少,但在家居设计上利用已很多。市道市情上已有商家能操纵VR为消费者供给实惠酷炫的办事。

传统的VR结果方案本钱很高。一套屋子的结果图大要必要2000-3000元,全部小区做一套方案就必要几万,一个小区为了吸引业主会设计2-3套设计气概,就得耗费十几万。

是以一些高效、低本钱的VR方案应运而生。有的企业操纵人工智能设计连系画图设计师的简略操作,能将定制一套屋子的VR结果方案降至100多元,本钱降低近十倍。

经由过程云衬着技能云设计、BIM、VR、AR、AI等技能的研发, 这种利用可以10秒天生结果图,5分钟天生装修方案。

比方,一些平台研发了全屋定制交互体验产物,使业主可以在虚拟场景中提早体验到将来的家。用户可以体验在家里开关门、开关灯、切瓜果等等,还可以切换装修气概、切换家居、参加购物车等等。

▲海内某VR辅助的AI家居设计解决方案

对付特定的场景,这种产物可以操纵深度进修和主动辨认技能,综合斟酌修建停滞、糊口轨迹等身分,主动举荐合适用户请求且机关公道的方案。

人工智能设计当下能做到的只是智能画图、大数据链接、快速云衬着等根本事情,它没法取代专业设计师的思惟、创意、糊口履历和对业主的感情把控等等。是以,对付设计师来讲,AI将会是一种首要的辅助东西,能将设计师解放出来做更多的沟通交换和灵感酝酿事情。

3. 个性化匹厢房子,计较成交几率

若是说AI盖楼和AI装修解决了房地产商“用工荒”的痛点,那末AI辅助买房租房,则可使泛博消费者免于在房产营销职员遮天蔽日的鼓吹中迷失标的目的。今朝,在国表里,AI利用重要集中在个性化举荐、算法审核天资、合租者和谐互动等方面。

总部位于美国蒙特利尔的Nobbas可以或许按照用户“划屏幕”辨别其爱好,进而向用户个性化举荐衡宇。其方针是操纵人工智能帮买家或租客找到屋子,而且使得配合的采办或租住者能更好的共同。

▲Nobbas APP页面

利用该公司的产物,用户只必要经由过程向左或向右划动屏幕,便可以让AI领会本身的爱好。该平台上具备140多万房源,颠末必定的练习,AI会从这些房源中为用户举荐合适用户乐趣的房产。

该公司还建立了一个交互式协作东西。“所有受邀互助的人城市看到你喜好的衡宇,你也能看到他们的,”Muir说。Nobbas于6月初在Apple的App Store和Google Play商铺推出该平台。

美国PropertyNest公司可以或许操纵算法对用户的信誉评分举行考查,进而帮用户找到最符合的房源。匹配尺度触及到用户财富的审核、收入程度、信誉评分、储备环境等等。

用户必要提早将收入、储备等信息输入到体系,当找到本身喜好的公寓,算法会奉告用户得到核准的可能性。

结语:实打实落地,劳动密集财产为主

跟着比年来AI落地高潮起首囊括易于落地的汽车、安防等大财产,很多加倍垂直、细分和深刻的财产也正在呈现AI的身影。触及到人们的衣食住,场景常常繁杂细碎,消费形态也是短平快,其实不轻易推动AI落地。颠末深刻查询拜访咱们发明,在这些财产中,AI固然主如果在劳动密集型事情上“小荷才露尖尖角”,却“早有蜻蜓立上头”,展示出进一步赋能全流程主动化的潜力。

在穿着方面,固然人工智能技能还不克不及举行连衣裙、牛崽裤等繁杂格局穿着的设计,可是它能举行简略的设计。而且技能成长解决了呆板难以处置柔嫩布料的痛点,这将大大提高打扮厂商的效力,同时也使得从事反复打扮建造事情的人面对挑战。

在饮食方面,炒菜呆板人不但起头代替“大锅菜”、“快餐”厨师掌勺炒菜,还可以或许“看菜识菜谱”,愈来愈具备“大厨涵养”。这既使厨师职业者面对威逼,又能将他们从反复肢体劳动和厨房油烟热浪中解放出来,进而钻研更好吃、康健的美食。

在室第方面,多类企业入局的修建呆板人有益于应答修建行业劳动力欠缺、施工质量参差不齐、事情情况差等痛点。同时,长于繁杂决议计划的呆板人体系和财产全流程主动化成为燃眉之需。

在出行方面,主动驾驶家用车、主动驾驶货车等出行东西已在各地试行并得到不错的测试成就。

人工智能在给人们带来便当的同时也在对人类劳动价值发出挑战。美国莱斯大学计较机工程传授Moshe Vardi展望,在将来30年,人工智能将渐渐代替今朝世界上50%的事情。只有在巨浪到临前学会泅水,小我和企业方能趋利避害、逐浪返来。

本内容为作者自力概念,不代表虎嗅态度。未经容许不得转载,授权事宜请接洽hezuo@huxiu.com

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