宝马机器人自动化，宝马机器人生产线-应急设备-聚鸿汽车用品

对于一些宝马机器人生产线和宝马机器人自动化的题，你有了解多少呢？让小编带大家来了解一下吧！

如果你想什么是AI，你总可以找一篇万字论文来研究。远处是曾经改变我们认知的深蓝和AlphaGo，近处是时下流行的StableDiffusion和ChatGPT，人工智能将改变现在和未来，这是不可否认的事实。那么，为什么你一方面觉得未来已经到来，另一方面又对市场上各种以“AI”为标题的控制器又有所保留呢？事实上，即使抛开互联网行业矫揉造作的PPT性质，人工智能也并没有完全融入到每个行业或公司。这可不是说笑。赋能人工智能不仅仅是纸上谈兵。连接性、算法计算能力和丰富的数据对于真正改变生产力都是至关重要的。

从基本商业规则来看，最活跃的行业肯定会处于技术能力建设过程的最前沿，而说到人工智能，汽车行业自然是最热衷的。而我们谈论的不仅仅是市场追逐的热门话题，而是真正的AI赋能。宝马集团就是一个典型的例子。进入新时代，宝马集团正积极向“电动化、数字化、循环化、减碳化”转型。其中，人工智能是数字化的重要亮点，其进步带来了巨大的实践成果。

什么是“灯塔”？

近日，宝马宣布在业内率先推出代号“Lighthouse”的人工智能，为人工智能应用创新相关的开发、建设、集成和运营服务提供化环境。设想。这个不仅仅是特定技术或产品的，而是引导整个链条和流程的“超级大脑”。——BMW始终能够作为领导者照亮道路，这次它为AI提供动力。突破也是如此。有效解决了现有AI分布式应用面临的高门槛、高成本、低效率的题。

“灯塔”的英文名BEACON，源自BMW、E2P、AIAlgorithm、ComputerVision、OR、NLP等缩写。从功能分类来看，“灯塔”涵盖了AI系统应用于汽车行业必须具备的主要技术模块，并从常用的AI单点应用模式演变为系统化的协作模式。

“灯塔”如何为宝马提供动力

诞生于20世纪40年代和1950年代的AI发展史并不顺利，但其真正的繁荣始于2013年，随着深度学习算法和基于大数据训练的第二代机器学习TensorFlow的广泛应用。2015年。开源。2016年，谷歌人工智能AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，成为人工智能发展的里程碑，彻底引爆了该领域。

宝马是第一家宣布转型为科技公司的汽车行业领导者，于2016年开始将人工智能融入其生态系统。

2016年推出的BMWVISIONNEXT100引入了具有学习和模仿功能的“数字智能伙伴”。

2017年，宝马位于格里尔的ITC3数据中心开始使用人工智能分析驾驶测试数据，以改进自动驾驶技术。

2019年，宝马旗下的投资部门BMWiVentures与解决自动驾驶汽车数据处理能力的Recogni以及培训自动驾驶和高级驾驶员开发人工智能系统的公司CarticaAI合作。相继入驻多家人工智能初创公司。支持系统；

在CES2020上，VisionBMWiInteractionEASE展示了具有眼追踪和解释功能的人工智能系统。

截至2019年，宝马已利用人工智能技术分析了15亿公里实际行驶里程的驾驶数据。

2020年，宝马集团选择了全新NVIDIAIsaac机器人，利用基于先进人工智能计算和可视化技术的物流机器人来提高工厂的自动化程度和工作效率。

得益于此次在AI领域的技术积累和合作，宝马得以再次发力数字化领域，从顶层设计入手，全面布局“灯塔”。与以往的AI应用更注重前端应用、体现在产品体验领域不同，现在的“灯塔”更进一步，驱动前端应用，着力提升全链条的数字化效率。后端制造。

在AI的三个基本发展条件中，算法最先受益于技术的全化以及AISUITE——YMIR、Tensorflow、Caffe等众多的开源，让大家站在同一水平线上。中国市场在自然语言处理等某些特定领域仍然处于全领先地位。连接性和数据丰富程度决定了AI赋能的质量和未来空间，这也是宝马在全链条AI赋能的汽车行业中独一无二的原因。

连接性

当我们谈论人工智能赋能工业制造，比如汽车行业时，我们强调的连接能力不仅包括互联网数据连接，还包括工业物联网，这需要庞大、复杂的数字基础设施的支持。除了技术门槛高之外，这也是宝马在行业内绝对领先的优势之一。

例如，“Lighthouse”的战略强调IaaS和PaaS的概念。根据这一理念，当宝马IT工程师需要开发AI应用时，可以在“Lighthouse”上全面在线训练代码和参数。这消除了构建本地数据中心的需要，同时释放了闲置计算。提供给其他需要最大限度减少闲置计算资源的开发人员。开发完成后，AI应用可在“灯塔”上运行，彻底消除本地硬件运维成本，大幅降低数字化开发的设备要求和门槛，大幅提升开发效率。

在“灯塔”构建的VaaS云计算服务体系中，宝马现有生产基地的工业互联网设备发挥着智能、高效的作用。VaaS服务可访宝马沉阳生产基地的6000多个本地摄像头。这些相机拍摄的图像可用于开发目标检测、目标跟踪、图像分类等AI系统和应用接口，也可用于训练模型以提高AI算法的准确性。

例如，在高压动力电池作业中，相机拍摄的原材料包装图像可以通过“灯塔”的图像识别算法进行筛选和判断，以确保其符合生产要求和规格，并返回相应的结果指令。又如华晨宝马生产基地的大型升级项目，涂装车间安装的AI摄像质检系统通过分析每辆车的漆面，可以从10万张照片中拍出100张照片。使用超摄影和人工智能算法，我们比人眼更有效地识别缺陷，确保完美的涂漆表面。在这种情况下，AI系统基于强大的网络环境和数据处理能力，比如利达工厂的千兆5G网络可以满足增强现实、实时视频传输等的带宽需求。将代表性的AI系统与工业互联网的基础设计相结合而完成的“基于数据”的模型，也是宝马在强化AI能力过程中所证明的强大互联能力。

丰富数据

通俗地说，AI赋能其实就是通过大量丰富的数据，实现“教与学”的数据驱动的过程。数据越丰富，算法就越准确，算法越准确，判断就越高效。因此，不断生成大量可以“馈送到”人工智能系统的数据是增强人工智能能力以及人工智能技术向制造系统提供反馈的先决条件。那么宝马能为“灯塔”提供什么样的数据环境呢？

经过近30年的发展和数次跨越，包括今年投产的里达工厂，宝马已经拥有德国以外全最大的生产布局和中国最大的研发布局。BMW中国用户数已突破600万，沉阳基地年产量预计将达到83万辆，“我的宝马”应用程序中国用户数已超过700万。这些都涉及海量的数据和数据处理需求，为云计算、大数据、人工智能应用的发展提供了基础。

具体来说，在生产方面，利达工厂的1600台多功能相机每年产生超过10PB的数据，而利达工厂涂装车间安装的AI相机质检系统可以在100秒内拍摄10万张照片。这些都是数据需求的实际例子。为了处理生产过程中的数据，利达工厂新建了一个数据中心，包含1200多台服务器，面积约3500平方米。

生产过程中产生的数据在AI系统的支持下可以进一步提高生产效率和准确性，而大量的用户数据不仅为用户行为分析提高CRM质量提供依据，还能提供直接的交互反馈和绩效。作为中国市场最受欢迎、潜力最大的豪华品牌，宝马不仅拥有海量数据，其多样性在全任何单一市场中都是首屈一指的。人工智能系统加强了这一点。

延迟是这样说的

2022年的不确定性可以说是罕见的，汽车行业面临的挑战也是前所未有的，但即使在巨大的不确定性中，宝马也表现出了“电动化、数字化、回收、回馈”的强烈战略意愿。“碳”已成为更加确定的发展重点。

其中，数字化作为重要的发展路径，已从单纯的产品体验层面，演变为集生产、产品、客户体验于一体的综合架构。继利达工厂成功投产后，“灯塔”的部署标志着宝马在中国市场的数字化转型进入了又一个新阶段。

利用人工智能系统来改进产品或增强用户体验并不局限于汽车行业，但宝马的独特之处在于它将其应用到整个链条、生产流程、产品和用户体验中。一方面，这体现了宝马致力于数字化转型的决心，另一方面，也为行业如何利用人工智能系统精准有效地赋能工业制造树立了新标杆。

为什么宝马达到一定里程后要对电脑进行编程？为什么宝马达到一定里程后要对电脑进行编程？

车辆编程的优点是实现一些功能的自动化，如自动停车、距离检测、超速预警等。

重新编程您的汽车的原因在4S店编程仅重置和调整动力转向系统。现在任何类型的汽车都可以编程，飞机也可以由计算机程序控制。

汽车重编程的作用实现自动停车、距离检测、超速预警等部分功能的自动化。

宝马汽车重新编程的影响汽车的心脏是发动机。今天的汽车都是电子控制发动机，以计算机为核心。如果对车载计算机进行编程，则必须按照维护标准进行编程。否则，新计算机可能不适合您的车辆并可能导致控制题。

无线自动开关玻璃是指宝马的一项功能，可以让车主用钥匙关闭车窗和天窗，以确保车辆的安全。此外，此功能仅适用于具有关键标识符的型号。这意味着只有当您的钥匙位于车辆的接收范围内时，您才能使用此功能。