AI動作捕捉技術，會讓制造業大幅度降低成本嗎？

現代動作捕獲系統應該是發源于100多年前的動畫工業，經由過程一種叫做“動態遮罩或影像描摹”的手藝，動畫師們可以獲得流利的、繪聲繪色的動作；后來到了20宿世紀80年月，動畫師們設計出帶有勾當標識表記標幟的緊身衣，配上年夜型的攝像機來追蹤演員的動作，進而生當作比放射性條圖更具體、更切確的數字圖像；跟著新手藝不竭涌現，動作捕獲日益精進，此刻已然成長當作動作捕獲系統：現場女性演員，身穿動作捕獲套裝和面部識別裝配，作為捕獲系統內的原動力，女演員可以即興表演，也可以走到舞臺新的處所，表達任何想說的話，做出或興奮或哀痛的臉色，這些城市被“捕獲系統”記實下來，并且能及時地由其3D化身模擬出來，天然人類正在把握虛擬人，不雅眾卻無法分辯出來。

動作捕獲系統作為一種東西，試圖記實人類的全數動作，能及時地仿照出來，并且不需要年夜量的后期處置。這種手藝應用很是普遍，不單能進級動畫、游戲等財產，更能實其實在地改革制造工業，事實上，任何手藝在有了人工智能、年夜數據的加當作之后，城市變得神奇、有效、省錢，輕輕松松地改革一些古老行業。

古老的制造業，若何進步履作傳遞？

此刻，中國的制造業還處在古老的狀況中，依舊勞動密集型，我們靠著流水線女工的雙手締造了中國制造的黃金十年，上一代工人曾幾何時很是熱愛流水線，他們仿佛狗一樣勤懇，狗一樣忠誠，下班之后都舍不得回家，“手藝妙手、行業標兵”之類的稱號對他們來說十分受用，他們同樣樂得在漫長的歲月中打磨本身的身手，工匠精力的寄義大要就是這么回事兒吧，但顯然，時代正處于高速轉變中，日本人發現了流水線和工作分化表，能把一件極其復雜的事兒，分化當作功為很是簡單的動作，好比蘋果的iPhone應該是全宇宙最復雜的手機，沒有之一，但在iPhone組裝出產線上，有些工人只需要鎖一顆螺絲或者貼一枚標簽，都是一些單調到極致、死板無比的工作，如許的工作的確是對人類智商的褻瀆，流水線工人會是以變得愚蠢，愚蠢到人類所能達到的愚蠢頂點。

在這種年夜布景下，年青人越來越厭惡進入工場工作，即即是因糊口問題臨時坐到流水線上，也經常會因無盡頭的死板而去職。相關數據統計，中國勞動性密集制造業單月的去職率要跨越10%，這就意味著，制造業的流水線女工是流動狀況的，天天都有人走，天天都有新手入職，接管培訓，順應情況，犯錯、挨罵…

雖說流水線上的工作單調、死板，簡單到無任何的手藝含量，但新手入職依舊需要“培訓”和順應這種單調，他們的工作效率、良品率比擬于老鳥們都差地很遠。有鑒于此，絕年夜大都制造工場都設有專門的培訓部分，這些培訓者天天都要即時地發現菜鳥，然后，聲情并茂地朗誦SOP，再加上親自示范，以達到杰出的培訓結果，而流水線四周還密布了“制程差人”，確保員工能完全按照SOP功課。古老的制造業就是依靠如許的“師徒制、口口相傳、監視制”把一套套的制造動作傳布開來的，這個別系經典而完美，放之四海而皆準，但依舊難以解脫死板、無聊的宿命，連同流水線工人、培訓者、制程差人都處在“高去職率、高流動性、高負荷運轉”的三高狀況中，大要是一種隨時都要解體的狀況。

為了最年夜限度地平復這種解體狀況，全宿世界的制造業都在奉行機械人、主動化，也是以呈現年夜量的機械人企業。軟銀的孫公理豪言要付與機械人以魂靈，讓他們同天然人一樣能自立進修，但顯然，這個方針還遠未實現。實際宿世界中的機械人只是一條胳膊或者一條腿，完當作的都是取、放、推箱子、粘條碼等根本工作，并且在效率、良品率方面都有著比力年夜的瑕疵，更關頭的是，今朝的制造業利潤很是之菲薄單薄，機械人的研發當作本又很是高，通用性也差，這意味著，良多產物訂單都做完了，依舊沒能收回主動化投入的當作本，這也就是為什么中國作坊式的制造業不考慮機械人會慢慢被裁減，而導入機械人之后剎時被裁減，在古老制造業的這個死輪回中，或許只有動作捕獲、更低廉的當作本可以拯救之。

AI動作捕獲手藝，守住制造業的荷包子

如前文所述，制造業的新兵蛋子因效率、良率不達標而耗損了年夜量當作本，他們在流水線上單調的工作又積儲起年夜量的戾氣，企業本家兒不得不投入額外的當作本安撫之，有時辰車間里的燈光不敷柔和，城市招致員工埋怨，加之，又累又困，把怨火都燒到本身出產的產物上，而此刻的主動化機械人又沒有緊密到可以代替天然人類的水平，可以說，全球制造業都處在這種青黃不接的尷尬狀況，唯有AI、年夜數據，更伶俐的機械人出來才有望緩解這種尷尬，而AI動作捕獲手藝又是這些手藝里面最接地氣的一種。

在古老的制造業中，動作傳遞是靠著“師傅帶門徒”的模式進行的，師傅起首要當作為制造業的專家，對整個出產流程很是熟悉，培訓過程中，師傅先要進行物理動作的演示，然后，講述動作方法和注重事項，門徒在熟悉理論之后，起頭采用慢動作來完當作初次制造，經年累月、輪回來去、無休無止。其實，分解這個動作輪回之后，可以很是清晰地看到，如斯工作單位完萬能被“AI動作捕獲手藝”代替。

跟著AI和量子手藝的插手，將來動作捕獲可以或許去標識表記標幟化，人體動作的每個動作細節，莫說是年夜規模的移動，連臉色、肌肉轉變，緊繃或者敗壞、心跳加快都將被“動作采集系統”記實，然后轉化當作具體數據，若是再配上高速的CPU運算，系統內會快速生當作動作模板，當然，這些動作模板不會給到天然人去不雅摩進修，爾后直接Copy到機械設備中，也就是說，整個動作捕獲系統內，天然人只需要供給原動力，這是需要精心思慮和打磨的細節，但除此之外的數據采集、傳遞、復制、再現等等都由機械人來完當作，既精確又快速，并且當動作轉化當作一串串數字之后，“機械人”的順應性也會年夜年夜增強，也就是說，他們既可以完當作蘋果手機的組裝，也能完當作三星手機的組裝。如斯的精確性、快速性、順應性，對于通俗人來說或許不輕易察覺，但對于天天研究稼動率、均衡率的制造業來說，倒是不折不扣的生命線，應用適當，勢必會年夜幅度制造當作本。

按照邏輯推演，AI動作捕獲手藝有著很是廣漠的應用前景，好比動畫片子工業，可操縱動作捕獲手藝，再次地進級動畫質量；健身鍛練也會當作為即將消逝的行業，當一切的動作都變得尺度化、數據化，消費者也就沒有需要花200元/小時的私教費用，至于說，更令人等候還有醫學范疇，由數據制造而當作的手杖，可以幫忙患者找到最精準健康感觸感染。（科技新發現康斯坦丁/文）

發表于 2018-06-12 00:00
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