RoboVision นำเสนอการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการทำงานอัตโนมัติทางการเกษตร โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อันล้ำสมัย เพื่อปรับเปลี่ยนแนวทางการทำฟาร์มแบบดั้งเดิม แพลตฟอร์มที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ช่วยให้ธุรกิจเกษตรก้าวข้ามกระบวนการที่ต้องใช้แรงงานคน โดยการปรับปรุงงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การเฝ้าระวังพืชผลอย่างพิถีพิถัน ไปจนถึงการเก็บเกี่ยวอย่างแม่นยำ ด้วยการผสานปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงเข้ากับการดำเนินงานประจำวัน RoboVision จึงมอบเส้นทางสู่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น การใช้ทรัพยากรที่ลดลง และผลผลิตโดยรวมที่ดีขึ้นทั่วทั้งภาคเกษตรกรรม
RoboVision ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงการเข้าถึงได้ง่าย โดยนำเสนอเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) สำหรับระบบอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการมีส่วนร่วมของนักพัฒนาเป็นจำนวนมาก แนวทางที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานในฟาร์มและผู้เชี่ยวชาญด้านการเกษตรสามารถนำและใช้งานโซลูชัน AI ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย โดยลดความซับซ้อนและการหยุดชะงักให้น้อยที่สุด ในขณะที่เพิ่มประโยชน์สูงสุดจากเทคโนโลยีขั้นสูง อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของแพลตฟอร์มช่วยให้สามารถจัดการข้อมูล การฝึกโมเดล และการใช้งานได้อย่างราบรื่น ทำให้การทำฟาร์มไฮเทคสามารถเข้าถึงได้สำหรับธุรกิจเกษตรที่หลากหลายมากขึ้น
คุณสมบัติหลัก
RoboVision โดดเด่นด้วยแพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อลดความซับซ้อนในการผสานรวมเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ซับซ้อนเข้ากับการตั้งค่าทางการเกษตร สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานในฟาร์มสามารถอัปโหลดและติดป้ายข้อมูล ทดสอบโมเดล และใช้งานโมเดลในสถานการณ์การทำฟาร์มที่หลากหลายได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมเชิงลึก การเข้าถึงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจเกษตรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติขั้นสูง ในขณะที่รักษาความซับซ้อนในการดำเนินงานให้น้อยที่สุด
หัวใจหลักของความสามารถของ RoboVision คือเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 มิติขั้นสูง แพลตฟอร์มนี้ใช้ซอฟต์แวร์ 3D Deep Learning ร่วมกับระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 มิติแบบหลายกล้อง โดยใช้กล้อง RGB 2 มิติและกล้องวัดความลึกหลายตัว ควบคู่ไปกับ LiDAR และ Stereo Vision การตั้งค่าที่ซับซ้อนนี้ช่วยให้สามารถสร้างโมเดล 3 มิติของพืชผลที่มีความแม่นยำสูง ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำงานที่ซับซ้อนและงานเกษตรที่แม่นยำ
แพลตฟอร์มนำเสนอการจัดการวงจรชีวิต AI ที่ครอบคลุม โดยแนะนำผู้ใช้ตั้งแต่การจับภาพ ไปจนถึงการฝึกอัลกอริทึมและการวิเคราะห์ผลลัพธ์ ซึ่งท้ายที่สุดจะส่งคำแนะนำที่แม่นยำกลับไปยังเครื่องจักร ซึ่งรวมถึงความสามารถด้านข้อมูลที่แข็งแกร่ง เช่น การอัปโหลดและติดป้ายข้อมูลที่ง่ายดาย การฝึกโมเดลที่ปรับให้เหมาะสมผ่าน transfer learning และ hyperparameter tuning และการตรวจสอบย้อนกลับได้อย่างสมบูรณ์ การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ของ loss curves, การทดสอบแบบ batch และการตรวจสอบตนเองสำหรับค่าผิดปกติและปัญหาการติดป้าย ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องและประสิทธิภาพสูงสุด
RoboVision ได้รับการออกแบบให้เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ปรับขนาดได้และปรับเปลี่ยนได้ เหมาะสำหรับบริษัท OEM ที่ต้องการพัฒนาเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI และสำหรับเกษตรกรรายบุคคลที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน จุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์คือความสามารถของผู้เชี่ยวชาญด้านพืชผลในการฝึกโมเดลใหม่สำหรับพืชผลที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้มั่นใจว่าระบบสามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับสัณฐานวิทยาและพันธุ์พืชที่หลากหลายได้ นอกจากนี้ ลักษณะที่กล้องเป็นกลาง (camera-agnostic) ยังช่วยให้สามารถผสานรวมกับเครื่องจักรกลการเกษตรที่มีอยู่ ทำให้สามารถนำไปใช้ทีละขั้นตอนในโครงสร้างพื้นฐานทางการเกษตรในปัจจุบันได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค
| ข้อมูลจำเพาะ | ค่า |
|---|---|
| ประเภทแพลตฟอร์ม | แพลตฟอร์ม AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบไม่ต้องเขียนโค้ด (No-code AI and Computer Vision Platform) |
| เทคโนโลยีหลัก | คอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 มิติ และ Deep Learning (3D Computer Vision and Deep Learning) |
| เซ็นเซอร์วิทัศน์ที่รองรับ | กล้อง RGB 2 มิติและกล้องวัดความลึกหลายตัว, LiDAR, Stereo Vision (Multiple 2D RGB and Depth Cameras, LiDAR, Stereo Vision) |
| ความสามารถในการจัดการข้อมูล | การอัปโหลดและติดป้ายข้อมูลที่ง่ายดาย, การทดสอบและใช้งานโมเดล (Easy data upload and labeling, model testing, and deployment) |
| การปรับโมเดลให้เหมาะสม | Transfer learning, hyperparameter tuning |
| การตรวจสอบย้อนกลับ | การตรวจสอบย้อนกลับได้อย่างสมบูรณ์สำหรับข้อมูลการฝึกและพารามิเตอร์ที่โปร่งใส (Full traceability for transparent training data and parameters) |
| ความสามารถในการตรวจสอบ | การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ของ loss curves (Real-time monitoring of loss curves) |
| การประกันคุณภาพ | การทดสอบแบบ batch, การตรวจสอบตนเองสำหรับค่าผิดปกติและปัญหาการติดป้าย (Batch testing, self-checks for outliers and labeling issues) |
| ส่วนต่อประสานผู้ใช้ | ทำให้ง่ายสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ (Simplified for non-technical users to operate effectively) |
| ตัวเลือกการใช้งาน | Cloud, On-premise, Hybrid |
| ความสามารถในการปรับขนาด | ออกแบบมาสำหรับการผสานรวม OEM และการเพิ่มประสิทธิภาพฟาร์ม (Designed for OEM integration and farm optimization) |
| ความสามารถในการปรับเปลี่ยน | โมเดลสามารถฝึกใหม่สำหรับสัณฐานวิทยาและพันธุ์พืชที่หลากหลาย (Models retrainable for diverse crop morphology and varieties) |
| การผสานรวม | กล้องเป็นกลาง (Camera-agnostic), ผสานรวมกับเครื่องจักรกลการเกษตรที่มีอยู่ (Camera-agnostic, integrates with existing farming machinery) |
| การใช้งานทั่วโลก | เครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI กว่า 1,000 เครื่องถูกใช้งานใน 40 ประเทศ (Over 1,000 AI-powered machines deployed across 40 countries) |
กรณีการใช้งานและการประยุกต์ใช้
ความอเนกประสงค์ของ RoboVision ช่วยให้สามารถใช้งานได้หลากหลายในภูมิทัศน์ทางการเกษตร ในด้าน การเฝ้าระวังสุขภาพพืชผล แพลตฟอร์มสามารถตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของโรค การขาดสารอาหาร และการระบาดของแมลงศัตรูพืช ทำให้สามารถเข้าแทรกแซงได้ทันท่วงทีและป้องกันความเสียหายต่อพืชผลในวงกว้าง สำหรับ โซลูชันการเก็บเกี่ยวอัตโนมัติ RoboVision สามารถระบุพืชผลที่สุกได้อย่างแม่นยำและนำทางการเก็บเกี่ยวอย่างแม่นยำ เพื่อให้มั่นใจในผลผลิตและคุณภาพที่ดีที่สุด ดังที่แสดงให้เห็นกับแตงกวา สตรอว์เบอร์รี มะเขือเทศ แอปเปิล องุ่น และพลัม
เทคโนโลยีนี้ยังมีบทบาทสำคัญใน การทำงานอัตโนมัติในโรงเรือนที่ซับซ้อน โดยจัดการงานต่างๆ เช่น การเพาะเมล็ด การปลูก การเด็ดใบ การเฝ้าระวังพืชผลอย่างแม่นยำ การให้ปุ๋ย และการเก็บเกี่ยวด้วยความแม่นยำสูง ใน การทำฟาร์มอัจฉริยะ RoboVision ขับเคลื่อนหุ่นยนต์กำจัดวัชพืชสำหรับการใช้สารกำจัดวัชพืชแบบกำหนดเป้าหมาย ลดการใช้สารเคมีได้ถึง 80-90% และเพิ่มขีดความสามารถของโดรนและเครื่องเก็บเกี่ยวที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในภาคสนาม นอกจากนี้ยังรองรับ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีชีวภาพ โดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยสำหรับการศึกษาพืชและการปรับปรุงพันธุ์ และเปิดใช้งาน ระบบอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ สำหรับการคาดการณ์ความเสี่ยง เช่น การระบาดของโรค การระบาดของแมลงศัตรูพืช และการเพิ่มประสิทธิภาพช่วงเวลาการเก็บเกี่ยวและการคาดการณ์ผลผลิต
จุดแข็งและจุดอ่อน
| จุดแข็ง ✅ | จุดอ่อน ⚠️ |
|---|---|
| แพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด (No-code AI Platform): เข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ช่วยลดความซับซ้อนในการนำเทคโนโลยี AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ซับซ้อนมาใช้ทางการเกษตร | ความโปร่งใสของราคา: รายละเอียดราคาที่เฉพาะเจาะจงไม่มีเผยแพร่ต่อสาธารณะ ต้องสอบถามโดยตรง |
| คอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 มิติขั้นสูง (Advanced 3D Vision): ใช้ 3D Deep Learning, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 มิติแบบหลายกล้อง, LiDAR และ Stereo Vision สำหรับการสร้างโมเดลและการจัดการพืชผลที่มีความแม่นยำสูง | ความพยายามในการติดป้ายข้อมูลเบื้องต้น: แม้จะง่ายขึ้น แต่การอัปโหลดและติดป้ายข้อมูลเบื้องต้นสำหรับงานหรือพืชผลใหม่ๆ ยังคงต้องใช้ความพยายามจากผู้ใช้ |
| ความสามารถในการปรับเปลี่ยนและปรับขนาดสูง (High Adaptability & Scalability): โมเดลสามารถฝึกใหม่สำหรับพืชผลและพันธุ์ที่หลากหลายได้อย่างง่ายดาย ทำให้เหมาะสำหรับการดำเนินงานทางการเกษตรที่หลากหลายและการผสานรวม OEM | การพึ่งพาฮาร์ดแวร์: จำเป็นต้องผสานรวมกับเครื่องจักรกลหุ่นยนต์ที่มีอยู่หรือใหม่ และระบบกล้องที่เหมาะสม ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม |
| การจัดการวงจรชีวิต AI ที่ครอบคลุม (Comprehensive AI Lifecycle Management): นำเสนอเครื่องมือสำหรับการจับภาพ ฝึก วิเคราะห์ และใช้งานโมเดล พร้อมการตรวจสอบย้อนกลับได้อย่างสมบูรณ์และการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ | |
| ผลกระทบที่ยั่งยืน (Sustainable Impact): ลดการใช้สารกำจัดวัชพืชลงอย่างมาก (สูงสุด 80-90%) ผ่านการใช้งานแบบกำหนดเป้าหมาย ซึ่งส่งผลต่อแนวทางการทำฟาร์มที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น | |
| การใช้งานที่ยืดหยุ่น (Flexible Deployment): รองรับตัวเลือกการใช้งานแบบ Cloud, On-premise และ Hybrid เพื่อตอบสนองความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่หลากหลาย |
ประโยชน์สำหรับเกษตรกร
RoboVision มอบมูลค่าทางธุรกิจที่สำคัญให้กับเกษตรกร โดยการเพิ่มประสิทธิภาพในด้านต่างๆ ของการผลิตทางการเกษตร เกษตรกรสามารถบรรลุ การลดต้นทุน ที่สำคัญผ่านการใช้ทรัพยากรอย่างแม่นยำ เช่น สารกำจัดวัชพืชและปุ๋ย โดยลดของเสียและค่าใช้จ่ายในการป้อนปัจจัยการผลิต การทำงานอัตโนมัติของงานที่ต้องใช้แรงงานมาก เช่น การเก็บเกี่ยว การเด็ดใบ และการเฝ้าระวัง ช่วยประหยัด เวลา ได้อย่างมาก และแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการขาดแคลนแรงงาน
ความสามารถด้านความแม่นยำของแพลตฟอร์มนำไปสู่ การเพิ่มผลผลิต โดยการรับประกันช่วงเวลาการเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม การตรวจจับข้อบกพร่องที่แม่นยำ และการระบุปัญหาสุขภาพพืชผลตั้งแต่เนิ่นๆ แนวทางเชิงรุกนี้ช่วยป้องกันความสูญเสีย และเพิ่มปริมาณและคุณภาพของผลผลิตให้สูงสุด นอกจากนี้ RoboVision ยังส่งเสริม ผลกระทบด้านความยั่งยืน โดยการลดการพึ่งพาสารเคมีลงอย่างมาก ส่งเสริมแนวทางการทำฟาร์มที่มีความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การผสานรวมและความเข้ากันได้
RoboVision ได้รับการออกแบบมาเพื่อการผสานรวมเข้ากับการดำเนินงานในฟาร์มที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น หลักการออกแบบหลักคือการเป็นกล้องที่เป็นกลาง (camera-agnostic) ซึ่งหมายความว่าสามารถเชื่อมต่อกับระบบกล้องที่หลากหลาย รวมถึงกล้อง RGB 2 มิติ กล้องวัดความลึก LiDAR และ Stereo Vision ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้เกษตรกรสามารถใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์การถ่ายภาพที่มีอยู่ หรือเลือกส่วนประกอบใหม่ตามความต้องการเฉพาะของตน
แพลตฟอร์มได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อผสานรวมกับเครื่องจักรกลการเกษตรที่มีอยู่ ทำให้สามารถนำไปใช้ทีละขั้นตอน โดยสามารถเพิ่มความสามารถของ AI ให้กับอุปกรณ์ปัจจุบันได้ แทนที่จะต้องยกเครื่องใหม่ทั้งหมด ทำให้เป็นโซลูชันที่เหมาะสำหรับ OEM ที่ต้องการนำ AI มาใช้ในเครื่องจักรของตน และสำหรับเกษตรกรที่ต้องการอัปเกรดการดำเนินงานของตนทีละขั้นตอน ตัวเลือกการใช้งานช่วยเพิ่มความเข้ากันได้ โดยนำเสนอโซลูชันแบบ Cloud, On-premise หรือ Hybrid เพื่อให้เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีและความชอบในการดำเนินงานที่หลากหลาย
คำถามที่พบบ่อย
| คำถาม | คำตอบ |
|---|---|
| ผลิตภัณฑ์นี้ทำงานอย่างไร? | RoboVision ใช้แพลตฟอร์ม AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 มิติแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) ผู้ใช้จะอัปโหลดและติดป้ายข้อมูลทางการเกษตร ซึ่งจะถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดล Deep Learning โมเดลเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลภาพจากกล้อง (RGB, วัดความลึก, LiDAR) เพื่อระบุพืชผล โรค วัชพืช หรือความสุกงอม จากนั้นจึงสั่งการเครื่องจักรกลหุ่นยนต์ให้ทำงานเฉพาะ เช่น การเก็บเกี่ยว การฉีดพ่น หรือการเฝ้าระวัง |
| ROI ทั่วไปคือเท่าใด? | แพลตฟอร์มนี้มีเป้าหมายที่จะมอบ ROI ที่สำคัญผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุนแรงงาน และการใช้ทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุด ตัวอย่างเช่น การใช้สารกำจัดวัชพืชแบบกำหนดเป้าหมายสามารถลดการใช้สารกำจัดวัชพืชได้ถึง 80-90% ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนและประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อมอย่างมาก การเฝ้าระวังพืชผลที่ดีขึ้นและระบบอัตโนมัติเชิงคาดการณ์ก็มีส่วนช่วยเพิ่มผลผลิตและลดความสูญเสียเช่นกัน |
| ต้องมีการตั้งค่า/ติดตั้งอะไรบ้าง? | RoboVision เป็นแพลตฟอร์มกล้องที่เป็นกลาง (camera-agnostic) ซึ่งออกแบบมาเพื่อผสานรวมกับเครื่องจักรกลการเกษตรที่มีอยู่ ตัวเลือกการใช้งานรวมถึงการตั้งค่าแบบ Cloud, On-premise หรือ Hybrid ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้อย่างยืดหยุ่น อินเทอร์เฟซแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) ช่วยลดความซับซ้อนในการตั้งค่าเริ่มต้นและการใช้งานโมเดล ทำให้ผู้ปฏิบัติงานในฟาร์มมีความซับซ้อนน้อยที่สุด |
| ต้องมีการบำรุงรักษาอะไรบ้าง? | การบำรุงรักษาหลักเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการฝึกโมเดลใหม่เป็นระยะๆ ด้วยข้อมูลใหม่เพื่อปรับให้เข้ากับสภาวะหรือพันธุ์พืชที่เปลี่ยนแปลงไป แพลตฟอร์มนี้มีเครื่องมือสำหรับการตรวจสอบตนเองสำหรับค่าผิดปกติและปัญหาการติดป้าย ซึ่งช่วยรักษาความแม่นยำของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไป |
| ต้องมีการฝึกอบรมเพื่อใช้งานหรือไม่? | แม้ว่าแพลตฟอร์มจะได้รับการออกแบบด้วยอินเทอร์เฟซแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) ที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ การฝึกอบรมพื้นฐานเกี่ยวกับการติดป้ายข้อมูล การทดสอบโมเดล และเวิร์กโฟลว์การใช้งานจะเป็นประโยชน์ RoboVision มีเป้าหมายที่จะลดระยะเวลาการเรียนรู้ โดยช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานในฟาร์มและผู้เชี่ยวชาญด้านพืชผลสามารถพัฒนาและจัดการโมเดล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
| ระบบนี้ผสานรวมกับระบบใดบ้าง? | RoboVision เป็นแพลตฟอร์มกล้องที่เป็นกลาง (camera-agnostic) ซึ่งหมายความว่าสามารถผสานรวมกับระบบกล้อง 2D RGB, กล้องวัดความลึก, LiDAR และ Stereo Vision ได้หลากหลาย ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับเครื่องจักรกลการเกษตรที่มีอยู่ ทำให้ OEM สามารถสร้างอุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเกษตรกรสามารถปรับปรุงฝูงเครื่องจักรที่มีอยู่ด้วยความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ |
| RoboVision มีส่วนช่วยในการทำฟาร์มอย่างยั่งยืนได้อย่างไร? | RoboVision มีส่วนสำคัญในการทำฟาร์มอย่างยั่งยืนโดยการเปิดใช้งานการเกษตรแบบแม่นยำ ความสามารถในการใช้สารกำจัดวัชพืชแบบกำหนดเป้าหมายสามารถลดการใช้สารกำจัดวัชพืชได้ถึง 80-90% นอกจากนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพการให้ปุ๋ย การให้น้ำ และการตรวจจับศัตรูพืช ยังช่วยลดของเสียและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการดำเนินงานทางการเกษตร |
| ระบบสามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับพันธุ์พืชที่แตกต่างกันได้หรือไม่? | ใช่ คุณสมบัติสำคัญของ RoboVision คือความสามารถในการปรับเปลี่ยน ผู้เชี่ยวชาญด้านพืชผลสามารถฝึกโมเดลใหม่สำหรับพืชผลและพันธุ์ที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดาย เพื่อรองรับสัณฐานวิทยาของพืชที่หลากหลาย สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบยังคงมีประสิทธิภาพในสถานการณ์ทางการเกษตรที่หลากหลายและประเภทพืชผลที่เปลี่ยนแปลงไป |
ราคาและการวางจำหน่าย
ราคาเฉพาะสำหรับแพลตฟอร์ม RoboVision AI-Enhanced Agri Robotics ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ เนื่องจากอิงตามใบอนุญาตแพลตฟอร์มสำหรับคุณสมบัติหลัก และใบอนุญาต inference สำหรับการรันโมเดลในการผลิต ซึ่งจะแตกต่างกันไปตามความซับซ้อนและจำนวนโมเดลหรือ actors ตัวเลือกการใช้งาน รวมถึง Cloud, On-premise หรือ Hybrid ก็มีอิทธิพลต่อต้นทุนโดยรวมเช่นกัน สำหรับข้อมูลราคาโดยละเอียดที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางการเกษตรและขนาดการดำเนินงานเฉพาะของคุณ โปรดติดต่อเราผ่านปุ่ม "Make inquiry" บนหน้านี้
การสนับสนุนและการฝึกอบรม
RoboVision ให้การสนับสนุนที่ครอบคลุมเพื่อให้แน่ใจว่าการใช้งานและการเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชัน Agri Robotics ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ประสบความสำเร็จอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าแพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) จะได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานง่าย แต่ก็มีแหล่งข้อมูลพร้อมให้ความช่วยเหลือผู้ใช้ในการจัดการข้อมูล การฝึกโมเดล การใช้งาน และการแก้ไขปัญหา การสนับสนุนนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานในฟาร์มและผู้เชี่ยวชาญด้านพืชผลสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของแพลตฟอร์มได้อย่างเต็มที่ และปรับเปลี่ยนให้เข้ากับความต้องการทางการเกษตรที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ
