轉載從: Tech News 科技新報
「生產線組裝」聽起來像是製造過程中較簡單的測試之一，但任何曾經組裝過盒裝組合家具的人都知道，它可能非常複雜。Invisible AI 是一家專門利用電腦視覺（Computer Vision）監控人員完成生產線組裝作業的新創公司，其目的在幫助維持安全性和效率，避免造成顯而易見的錯誤。360 萬美元的種子輪融資應該有助於他們向前邁進。
該公司製造獨立完備的攝影機 / 電腦元件，這些元件運行高度最佳化的電腦視覺演算法，來追蹤他們所看到人的動作。透過將這些動作與一組標準動作範例進行比較，系統可以監視錯誤或辨識出工作流程中的其他問題（例如漏件或受傷等）。
很顯然地，從一開始，這聽起來就像一位無情的電腦監督員，只要看到有工人低於人為且不斷提高的標準時就會對他們進行懲罰（亞馬遜可能已為此申請了專利）。但是 Invisible AI 聯合創辦人執行長 Eric Danziger 急於解釋，這絕對不是他們設計上的初衷與想法。
人體與動作追蹤提升組裝效率，安裝簡便且快速上線
「該產品最重要的部分完全針對作業員本身的需求。這是為了打造出技術嫻熟的工人，並讓他們對自己的工作感到非常自豪，」他表示：「他們是第一線工作人員，發現並糾正錯誤是他們工作上的重要部分。」這種人體追蹤機制以各種形式存在，原因及理由也各有不同；例如 Veo Robotics 公司便透過深度感測器來追蹤作業員和機器人的精確位置，以動態地防止碰撞。
但是，在工業規模上的挑戰不在於「我們如何一開始就追蹤到一個人的動作」，而在於「我們如何輕鬆地將某個人動作的追蹤結果加以部署與應用」。畢竟，如果系統需要一個月的時間來安裝，並要好幾天的時間重新進行程式開發，那就毫無效益可言了。因此，Invisible AI 專注於簡化安裝和管理，不需要任何程式碼，並且完全支援邊緣式電腦視覺。
「目標在盡可能地讓部署變得更容易。你只需向我們購買內建運算和其他功能的攝影機，將其安裝在你的設施中，並向其展示一些組裝過程的範例，然後對它們添加註釋即可。這一切並沒有聽起來那麼複雜，」Danziger 解釋：「一個小時之內它們就可以上線運行了。」至於隱私權問題，以及經常出現在鏡頭前而感到不安的可能性，莫不是使用該技術的公司必須解決的問題。就像所有新技術一樣，難免有好也有壞。
採用姿勢和位置偵測機制，打造知識標準化實踐
Invisible AI 的早期合作夥伴之一是豐田（Toyota），該公司在 AI 和自動化領域既是大膽的早期採用者，但也是小心翼翼的懷疑論者。他們經實際驗證結論而導出的哲學就是充份授權給專家工作者。Invisible AI 的工具無異是一項能依據作業員所做所為而提供系統改進之機的利器。
在年復一年、日復一日地開發產品之後，員工對於如何正確地開發產品有著深刻且具體的專業知識，但這些知識卻很難傳承下去。在訓練中很容易講述像是「在栓緊元件時要像這樣握住，否則你的手肘會擋到」之類的話，但要依此建立標準實踐就不容易了。Invisible AI 的姿勢和位置偵測機制便可以幫助解決這個問題。
Danziger 指出：「我們很少關注個人的生產周期時間（Cycle Time），更多會是簡化步驟，避免重複性壓力等等。」重要的是，這種功能可以透過免程式碼的輕巧型裝置提供，該裝置無需連線，只需直接將結果發送到某種企業內部網路上。其不需要將將視訊串流傳輸到雲端上進行分析；如果有需要，影像紀錄和詮釋資料皆可完全保留在本地端。
像任何引人注目的新技術一樣，難免會有濫用的可能性（例如 Clearview AI），但它們絕不是為濫用而設計打造的。「兩者間僅一線之隔而已。它肯定反映了它所部署的公司，」Danziger 表示：「與我們打交道的公司，非常重視員工並希望他們在這個過程中能得到盡可能多的尊重與參與感。這對他們是有幫助的。」目前進行的 360 萬美元種子輪融資是由8VC牽頭，其中參與的投資者包括了 iRobot Corporation、K9 Ventures、Sierra Ventures及Slow Ventures。
（首圖來源：Invisible AI）