智能抄表机器人最关键的技术就是水表识别，那么怎么能准确地识别水表的数字呢？让我们来认识一个人，王金桥，中科院自动化研究所研究员，智能媒体联合实验室主任、视频云识别联合实验室主任，研究领域视频大数据分析与识别，创办台州视读信息技术有限公司，任首席科学家。

2014年，机缘巧合，王金桥来到台州做水表识别，这一做就是三年。3年来，他们换了几十种的方法和方案。比如，开始用手机去现场拍水表，后来发现手会抖动，抖动导致照片模糊影响识别效果，后来就加了防抖；另外就是为了拍照方便，设计了一个独特的工具，用来方便抄表员打开水表盖子，并支撑在水表表面进行拍照，这样既保障了拍照的质量也固定了拍照的距离。

此外，为了记录拍照的位置，保留了GPS位置信息，从而形成了一个抄表的路线轨迹，这样即使抄表员换了，新的抄表员也可以顺利地拍照。

这种改动，这几年来他们做了太多太多的尝试，才做到目前单个抄表员用他们的设备能一天拍800张左右的水表图，而手工抄表的方式每天最多只能500张。

2018年3月，王金桥开始在台州推广。与其他公司不同，他们是在搭建好云服务和抄表系统，并经过反复测试稳定之后，才将产品推向市场。

最先在黄岩试用，不过，抄表员一开始比较抵制，因为要上传图片，对拍照也有要求，而且还有位置信息。为此，他们给抄表员进行培训，更方便地使用抄表系统。

至于未来，王金桥将继续在全国推广视觉抄表云。同时，针对北方水表在室内的情况，将采用微信小程序的方式，让用户自助拍照和上传，更方便地进行收费。


智能抄表的市场空间巨大

同样是“科班出生的”有着中科院自动化所与美国麻省理工学院联合培养博士、中科院自动化所模式识别国家重点实验室助理研究员等“标签”的谷鹄翔，羿娲科技创始人兼CEO，在仪表识别方面也有着独到的见解，“仪表识别非常垂直，在一般人的认知中不比人脸识别、安防等等，进入的玩家不是很多，但是市场空间非常大，仅仪表数量就高达几十亿块，而背后的数据本身也有着非常大的价值。”

同时据他观察，仪表识别这一行业的先发优势也较为稳固，一旦客户选用某一家服务商，之后进行更换的可能性往往较小。

不过，“仪表的样式太多，导致上传的数据也呈现多样式，缺少一个通用的平台去进行统一，且数据的准确性也难以判断。”谷鹄翔表示。另外，“智能仪表的下行周期太慢，迄今为止，其市场普及率仍不及10%。”

这方面，同“智能仪表”的产品思路一致，羿娲科技也打造了一个终端产品，并连接上云端。不同的是，“羿娲摄像直读抄表”系统的终端硬件是一个自带闪光灯、负责为仪表拍照的“罩子”，所拍摄的照片将上传至云端进行图像识别，做到“有图有真相”。

目前，羿娲科技的仪表识别系统主要覆盖水电燃三个垂直领域。不过，按照谷鹄翔所言，他们想做的不仅仅是帮助客户识别仪表内容，更希望基于所采集到的数据做挖掘和分析，脱离终端硬件层面的竞争，“从原先的核心设备提供商升级为服务提供商，”即从原先单一的AI技术输出升级为AIoT平台。

此外，谷鹄翔也指出，在AIoT产业，加入的IoT硬件设备也将能够源源不断的提供数据，反哺AI做一些智能方面的提升。目前，他们已经于2018年8月初完成了Pre-A轮融资，计划于2019年4月正式启动新的一轮融资。


智能抄表机器人背后的数据价值更大

完成智能抄表并不是最终的目的，对城市的用水、供水、调度等做大数据分析，建立一个城市用水大脑，对一个城市的水资源进行全方面智慧化的管理，这将是未来的方向。