边缘计算|AI 不仅好玩，更是一件有价值的事情( 二 )
目前 ， 已有数万家企业根据具体业务场景 ， 通过 EasyDL 平台仅用少量业务数据训练高精度 AI 模型 ， 并根据使用场景和运行环境选择适配的部署方式 。
来说几个部署案例
在制造业耕耘的朋友都知道 ， 大部分的车间质检工人都是用「肉眼+放大镜」的人工检测方法 ， 来排查零部件外观是否有缺陷 。产线上的工人上班时间是不允许带手机的 ， 就连上厕所都要有倒班轮换 ， 也就是说 ， 不仅坐在那里一个姿势几个小时不能动身 ， 就连眼睛也是要做到不能有一刻松懈 。
而当我们用摄像头做人眼 ， 对零部件外观进行 6 个工作面不同位置的拍照 ， 用 AI 数据进行比对排查 ， 然后再让机器自动挑选缺陷零件 。当这些都能集成在工厂的自动检测系统中 ， 并且部分排查由边缘侧的终端设备完成而无需实时上云 ， 就能实现高效的机器自动、智能检测 。
共享单车遍布城市大街小巷 ， 经常有违章停放的共享单车影响市容市貌和交通安全 。
慧安信科希望引入 AI 能力 ， 为城管部门提供快速、自动、高效识别共享单车违停乱象的能力 ， 降低人员成本 ， 提高处置效率 。
通过线下采集的 5 万余张共享单车各种场景下的停放图片 ， 慧安信科基于百度 EasyDL 图像分类的单图多标签模型开发训练共享单车乱象识别模型 。最终训练得到能够具备自动识别共享单车倒地、线外停车、侵占盲道、侵占机动车道、侵占草坪五大能力的模型 。
在部署上 ， 慧安信科在局域网中私有 API 调用的方式 ， 将模型集成到共享单车智慧治理平台中 ， 自动对前端摄像头采集到的图像进行实时识别分析 ， 一旦识别出自行车违章停放情况 ， 系统会自动截图并将相关信息推送至单车企业 ， 督促企业有针对性地派员处置 。
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北京分形科技在使用百度 EasyDL 平台后 ， 将常见快消品饮料垃圾图像做结合 ， 不到半天时间便完成识别准确率高达 99% 的垃圾分类模型 ， 初步实现了 7 种常见垃圾的分类能力 ， 并集成到分形科技设计、研发并生产的智能垃圾箱中 。
作为国内首批支持自动分类的智能垃圾箱 ， 这一案例已经成功落地在北京市海淀公园内 。
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融讯伟业通过百度 EasyDL 零门槛 AI 开发平台训练出果蔬识别模型 ， 并结合已有电子秤设备 ， 实现了实体店果蔬食材自助结账 。
模型准确率高达 97 %以上 ， 仅需 2-3 秒即可完成智能收银 ， 相较传统人工收银提高 15-20 倍效率 ， 这让每家门店平均节约了 12 万/年的人力成本 。
现在 ， 部署了 EasyDL 模型专属 SDK 的智能果蔬电子秤有效地提高了商超便利店的收银效率与准确性 ， 受到了商家及顾客的广泛好评 ， 多家大型连锁商超落地使用 。
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这样的例子在各行各业都在发生 ， 从科研、金融、零售到工业、农业等等 ， 越来越多的行业与业务场景正在考虑或已经进入了 AI 快车道 。
如何弯道超车 ， 进入 AI 快车道？
高大上的例子是别人的 ， 如何为我所用才是关键 。
很多企业想短时间掌握平台的使用 ， 在业务中快速集成 AI 能力 ， 但有没有办法跳过平台使用的摸索阶段？甚至希望资深研发能面对面指导 ， 手把手带着完成开发的全部流程？
机会来了！百度 AI 快车道·EasyDL 企业零门槛 AI 应用营即将在多个城市强悍登陆！
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