| 2 月 20 日，北京冬奥会在鸟巢圆满落下帷幕。中国代表团以 9 金 4 银 2 铜的成绩，创造了自 1980 年参加冬奥会以来的历史最好成绩。由我国提出的“科技冬奥”理念，亦是奥林匹克运动会创办以来，首次以赛事为试点，融合“智能建筑、智能交通、智能转播、智能装备”等创新技术，探寻未来城市生活解决方案。 在北京冬奥会的不同场景中，智能身份识别系统、智能防疫机器人、智能送餐机器人等“黑科技”处处可见，连实时为观众播报天气的气象主播都是 AI 虚拟人，来自我国制造业顶尖的“工程师”们，通过一场赛事，让智能新时代跃然眼前。 而在制造业生产现场，由橙色云协同研发平台诞生的产品智能检测系统、智能消毒机器人、智能仓储运输机器人等“黑科技”，正在有条不紊的工作着。 本届奥运会“AI 教练”现身助力运动员科学训练，通过人工智能和计算机视觉算法，“AI 教练”从标准视频源中提取运动员的骨骼和肌肉形状及运动轨迹，重建虚拟运动模型，并以数据形式输出运动表现分析，从而帮助运动员更高效训练。 在制造业现场，机器视觉技术早已应用到各类产品的检测工作，在产品生产过程中，全程不需要工人的参与，自动化完成产品质量的检测和处理。不论是轮胎表面、齿轮表面微小的划痕，还是手机屏幕的平滑度，或是零件表面的凹凸对称度，基于深度学习等技术，机器视觉在处理瑕疵产品检测工作上，比人工检测具有更高效、更精确、更可靠的明显优势。 橙色云协同研发平台落地的诸多工业项目，如智能档案存取存放、手机外壳瑕疵视觉检测、不规则零件对称检测、水果分级分拣系统等，核心都是机器视觉技术的延伸。在相关研发需求产生时，橙色云平台以产品为中心对需求进行解构，将任务分解为多个子包，通过平台麟玑 AI 系统，为需求智能匹配工程师，并跨地域、跨领域、跨专业组织工程师组建项目组，通过云上协同的方式，在线协同完成整体的设计开发以及实施落地。 依托橙色云协同研发平台，将产品或项目需求结构化、数据化，实现人才能力和项目需求在平台生态中的重构和链接，最终资源有效配置和价值创造。由此，掌握机器视觉技术的工程师，足不出户即可参与到世界各地有机器视觉需求的项目，一项项优秀的技术得以应用到生产和生活的不同场景。 协同共享工业经济中的各种要素资源，橙色云平台为制造业建立了独立于企业内部的线上“研发外脑”和云端“研发系统”，帮助企业或个人突破原有能力、技术、地域和时空的限制，让不同领域的工程师跨企业、跨部门、跨区域、跨学科协同参与到研发项目中，从而为企业实施全场景、全方位、全过程的数字化转型提供建议和落地服务，从而推动千行百业实现数字化转型。
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