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2019年04月02日 | 特斯拉的自动化生产线为什么失败?问题出在计算机视觉上
2019-04-02 来源:eefocus
根据《Tech Crunch》报导,特斯拉在2017年公布要以自动化的方式生产Model 3,预计每周产量可达5000辆,此举一出,让分析师们慌张不已。然而,马斯克坚持一定可以做到,并将自动化视为加快生产速度、降低花费的秘密武器。1年半过去,特斯拉在2018年第四季交付了91,000辆车,不过在过程中却发生了许多大事,且马斯克原先预计的高度自动化生产线也被移除。
至于为何自动化没有办法成功?马斯克当时认为,问题出在计算机视觉上。由于控制生产线机器人的软件不够完善,使得机器人无法处理未经预测的目标或是复杂的切换。只要发生状况,就会使得生产线停摆,因此在许多情况下,使用人力反而比较容易。

而现在,计算机视觉随处可见,被视为AI技术以及先进软件的防线。目前用于外太空的技术十分惊人,足以达到马斯克对于高度自动化的期待。随着机器学习以及人工神经网络的兴起,研究人员得以使用大量的数据开发运算法,且获得显著的成效,让解决方案变得更加可靠。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)的出现,更扩展了计算机视觉的应用方式,不但能够解决马斯克在生产上所遇到的问题,还可以提升脸部识别的应用范围,或是用于农业、医疗以及房地产等领域。
《TechCrunch》认为,这些都证明了过去马斯克的想法并没有错,只是他的想法比现实生活中机器能做到的事还快了一到两年。现在人工智能、计算机视觉以及机器人的准确度都比以往高上许多,也比较可靠。这代表也许下次特斯拉再次遇到“生产地狱”的问题,情形将与过去不同,能有效使用自动化的机器人加快生产。
史海拾趣
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