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雷锋网群雄盘踞、细分场景众多......工业AI发展得如何？( 二 )


谈及百度AI技术在工业制造领域的应用 ， 李彦宏曾表示 ， 现在很多3C产品在组装的过程当中都需要人的肉眼去检验这些零件的质量 ， 而其中很多零件都非常小 ， 比如iPhone组装插电的器件就很小 ， 要人的肉眼去看是不是质量过关 ， 是一个很费劲的任务 。 一般来说 ， 熟练的工人干两个小时就得下来休息 。 而百度用计算机视觉的方式做了一个软硬一体的机器 ， 一台设备相当于十个熟练工人能够做的事情 ， 而且它的质量还比人工要更高 。
工业AI应该如何去做 ， 这不仅是BAT系的大佬正在思考的问题 ， 也是工业企业更为关注的事 。
在2019年业绩交流会上 ， 工业富联将工业AI作为公司战略的一部分提到了日程上 。 工业富联董事长李军旗表示：“在过去的一年当中 ， 工业富联明确了公司的战略方向 ， 这个战略方向我们把它归结为‘智能制造+工业互联网’的双轮驱动战略 。 智能制造有‘三硬三软’ ， 从‘三硬’的装备、工具和材料加上工业大数据、工业AI和工业软件 ， 形成智能制造的整体解决方案 ， 软硬整合的整体解决方案 。 在这个基础上搭建了工业互联网平台 。 工业互联网平台同时需要硬软整合 ， 也有三硬三软 ， 云网端再加上三软里面的工业大数据、工业AI和工业软件 。 ”
此外 ， 萌生于美国智能维护系统（IMS）中心的工业智能公司——天泽智云 ， 在工业智能上 ， 他们的理解是“3+4” ， 即融合工业领域知识、智能建模技术、计算机科学等3个跨学科的融合领域知识 ， 并且还需要分析技术（AT）、运维技术（OT）、数据技术（DT）、平台技术（PT）等四大关键支撑技术 ， 才能诞生出真正的工业智能 。
而明略科技集团 ， 作为更具行业“Know-how”的新一代数据中台先行者 ， 致力于探索新一代人工智能技术在知识和管理复杂度高的行业中的落地 。 在“AI+工业”方面 ， 他们主要基于设备和装备物联感知动态数据的分析挖掘与智能应用 ， 帮助大型组织和企业高效运转和加速创新 ， 聚焦交通、电力、制造业 。
有投资人表示 ， 初创公司在人工智能领域还是有很多机会的 ， 但他们需要往更细分的赛道里去专研 ， 去挖掘 ， 这样才能避开一些大公司 ， 发挥自己的长处 ， 实现AI与具体工业场景的相结合......
AI正在渗透到更多的工业场景
人工智能是个比较大的话题 ， 包括机器学习、深度学习、计算机视觉等 ， 并且在工业特定领域中有非常多的业务场景和技术应用 。
目前 ， 腾讯优图在工业方面的探索 ， 主要专注在计算机视觉领域 。 他们曾联合腾讯云为国内的一家面板生产企业打造了一个工业AI的项目 ， 主要内容是为液晶面板做缺电检测 。

雷锋网群雄盘踞、细分场景众多......工业AI发展得如何？
本文插图

据了解 ， 缺电检测是工业智能一个比较常见的业务场景 ， 前期他们的很多模型都是靠算法专家以手工方式去训练模型 。 然而 ， 从交付的形态去说 ， 这些是比较轻量级的交付 ， 因为没有提供摄像头的硬件设备 ， 也没有对客户生产系统进行调整 ， 仅仅利用视觉AI的算法做了缺陷检测产品去替代缺陷质检的环节 。
最终 ， 腾讯优图上线的这些模型可以保证在跟人的准确率相当的情况下达到70%以上的覆盖率 ， 能够替代七成以上的质检工人 。
“我们认为 ， 在人工智能产业化道路上 ， 业务和技术同样重要 ， 掌握了好的方法论交付项目才能事半功倍 。 ”腾讯优图实验室工业AI项目负责人黄亮表示：“比如说数据质量 ， 大家都知道数据质量在人工智能和模型训练方面的重要性 ， 你的网络再先进 ， 你如果没有好的数据依然是无法取得好的效果 。 但是 ， 如何获取高质量的数据呢？有很多的方法 ， 我们早期也吃了很多亏 ， 就以缺陷检测为例 ， 生产线上我们可以看到有很多的缺陷 ， 100多种缺陷 。 但是我们怎么去采集这些缺陷 ， 我们需要采集多少种缺陷的样本 ， 每个缺陷我们需要采集多少张图片 ， 模糊的缺陷我们如何去判定 ， 如果一个图片有多种缺陷 ， 我们按哪种缺陷判定和标注 ， 这些都是一些很细节的问题 ， 但是会非常影响模型最终的效果 。 ”


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