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Jan 7, 2024 02:33 PM
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AI大模型在工业领域的应用看似在2023才开启，但是真正的工业领域类似的思考，已经在几年前就在酝酿，Retrocausal就是其中典型之一。脱胎于部分微软HoloLens的创始人，对于软件，视觉，和世界的交互，工业，有自身深度的理解。产品简单直接，效果出色。下方是全球智造观察的理解。
Retrocausal的创世人CEO Zeeshan是非典型的巴基斯坦人，经历也是有一些传奇，在巴基斯坦读书的时候就学了很多东西
因为爱好工业去了德国读了硕士，又因为对于SLAM技术的兴趣，在伦敦读了SLAM大牛的博士，在美国继续工作，曾经和吴恩达一起共事。
Retrocausal的产品
产品线分为两个主要的部分
- 装配优化AI Copilot
- 现场改善AI Copilot
更成熟的部分是装配优化
只需要在工作位置上方，安装一个便宜的摄像头，就可以完美记录识别每一步过程，从而识别每一步中需要改善的工作。无论是位置摆放不合理，还是整体工序安排顺序有空间，都可以快速识别。
工序识别中：
改善建议：
CEO以及诞生故事
Retrocausal的创世人CEO Zeeshan是非典型的巴基斯坦人，经历也是有一些传奇，在巴基斯坦读书的时候就学了很多东西
因为爱好工业去了德国读了硕士，又因为对于SLAM技术的兴趣，在伦敦读了SLAM大牛的博士，在美国继续工作，曾经和吴恩达一起共事。
在微软期间，深度参与了HoloLens的软硬件研发，其中有大量和汽车领域客户的合作。比如在丰田的合作中，他们共同研发如何构建辅助工程师们进行汽车维修的系统。这些系统可以看到显示的情况，给到工程师们最好的指导，大幅度减少了思考、讨论、查资料的时间。
在这些合作期间，听到客户的一个重要的声音是
我们觉得这个理念很好，软件也很好，但是硬件还是不太成熟。是不是可能把软件拿出来，脱离硬件工作，也可以拿到一样的效果？
于是他可以深刻的看到，事情是非常有价值，有尚未被满足的需求，但是当前的解决方案还没有做到最好。这是创业的第一要素。
在深度思考以后，他带着这个愿景和对于工业领域的更多，开启了创业过程，到现在已经经历了4年多的时间。
关于产品定位，有一个重要的定位是：”我们不会比优秀的工程师做的更好“
他们看到了现在的趋势，制造业会再次崛起，但是制造业的人才并没有像投资一样可以快速的起来，往往需要十年以上的时间，因此工业工程师领域会大量短缺，他们的产品可以让一个企业，在缺少相关工程技能的情况下，快速的投入使用，让生产过程达到一个及格的状态。
同时产品支持多端部署，可以简单使用，完全不需要专业知识。
关于未来以及市场
目前计划是主要在北美墨西哥等地方进行扩展，不过他们认为中国是非常重要的一个市场，会非常重视，企业亲自进行深入的研究和推广，而不仅仅是简单通过代理拓宽渠道。
近期企业也拿到了充足的投资，开始从一个小产品出发快速扩张产品线，同时加上越来越成熟的大模型技术，可用性也快速得到了提高。在可以预见的1-2年之内，就会快速获得大量的工业用户。
- 作者:全球智造
- 链接:https://www.stvblog.top//article/6ab937e9-4ba4-47e8-a76e-089f5c2eea17
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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