人工智能赋能工业制造，AI质检成重要赛道
原标题：人工智能赋能工业制造，AI质检成重要赛道作者：e-works王阳
近年来，随着我国工业高端化转型升级，对人工智能等技术产业应用需求增加，腾讯优图逐渐发力工业视觉赛道的AI质检领域。
随着计算机算力以及数据总量呈指数级增长，算法研究快速迭代，人工智能（AI）技术已经登上了科技革命的风口。根据Gartner发布的技术成熟度曲线显示，目前全球处于上升期或巅峰期的新兴技术中，一半以上与AI技术有关。
在工业领域，基于AI技术可以将工业大数据转化为有效信息、抽象为模型、辅助人类进行精准决策，最终实现工业过程高效配置和执行。而这其中，基于工业视觉的AI质检正成为制造业探索人工智能实践的杀手级应用。
IDC发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析》报告指出，AI技术供应商正和设备厂商、解决方案商、系统集成商、服务提供商一起向用户提供较为完备的AI工业质检解决方案。未来，AI工业质检应用会进一步成熟，并将带领制造业、泛工业领域的自动化、智能化转型。
AI质检正成为杀手级应用
从应用场景来看，AI技术在工业领域的应用有预测性维护、生产计划、现场作业、质量控制、物料搬运等。具体可分为两类：一类是传统自动控制相关的领域，利用设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行；另一类是通过对企业生产及服务过程中积累的历史数据，采用深度学习等人工智能的模型算法，发现数据的内在规律及新的价值，用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。
所以AI技术在工业领域落地的应用主要有AI视觉、AI边缘计算、AI训练/学习、数据及算法平台、AI机器人等。这其中，基于AI视觉的工业质检正被越来越多的企业所接受。
在传统的工业质检过程中，主要存在两大痛点：一是传统的人工检查方法在缺陷判别上存在个体与个体间的差异，并且存在检查员视力疲劳等因素，很多产品的微小瑕疵并不能被高效识别；二是人口红利消失，用工难的问题。据统计，目前每天产品线上进行人工检测的工人数量超350万人，但因工资低、工作枯燥，愿意从事人工质检的工人越来越少。
在这种情况下，通过AI视觉提高质检效率、降低误差成为可行之策，这包括通过智能化的方法把内部外部的缺陷识别出来，包括缺陷的检测、缺陷类型识别、特征的描述等。特别是经过众多AI团队的实践，AI质检被证明可以降本增效且潜力巨大。
一个大的趋势是，AI预测准确率将随着数据量的提升而持续优化，以实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持，可以说AI工业质检解决方案正在全面赋能工业。
腾讯云发力工业AI质检
成立于2012年的优图实验室，是腾讯云机器学习研发团队，在人脸识别、图像识别、声音识别三大领域拥有数十项领先技术，具备千亿规模的多媒体大数据计算能力。近年来，随着我国工业高端化转型升级，对人工智能等技术产业应用需求增加，腾讯优图逐渐发力工业视觉赛道的AI质检领域。
腾讯云AI研发总经理、腾讯优图实验室副总经理吴永坚接受e-works记者采访时表示，优图早在2013年前后就开始进行视觉识别的预研，随着消费互联网向工业互联网的转变，优图团队希望打开视觉识别的应用场景，逐步从传统的机器学习拓展至工业外观检测领域。
展开全文吴永坚告诉记者，腾讯工业AI解决方案包含着四大产品组件，每个产品都承担着独立的功能，相互间以微服务的方式进行解耦，实现模型迭代训练业务的闭环。产品架构可以在客户实施进行部分调整，并且功能可做客制化开发，以及本地私有云部署，灵活地推动AI技术在制造企业的落地。
在AI质检领域，漏判和过杀都不能被容忍。如果算法过严，容易将模具纹理形成的纹理线误判为裂纹，造成“滥杀无辜”的过杀；如果算法过松，不合格产品又会成为漏网之鱼。如何在二者之间找到平衡，让指标达到理想状态？腾讯工业AI解决方案在一个个项目中不断打磨和精进。
得益于千亿规模的多媒体大数据计算能力，优图实验室通过智能云服务、行业解决方案等多元化的产品策略，推动着AI技术在越来越多产线的落地应用。其中，一个典型的案例是上海富驰高科的工业AI质检应用。
助力富驰高科实现降本增效
上海富驰高科是一家金属粉末注射成型（MIM）产品专业制造商，产品应用于消费电子、医疗、汽车、航空航天等领域，全球最大的手机制造商也是其客户之一。
由于MIM产品形状结构复杂，导致一般的检测设备和检测方法难以满足富驰高科的质检环节。特别是随着3C行业的快速发展，人工质检的局限性也越发凸显。
富驰高科自动化总监邓声志接受e-works记者采访时说，“人工质检由于需要长时间专注看显微镜，比较枯燥，对视力水平影响大，在发现的不合格件中，绝大多数都是因为工人疲劳出现的漏检；除此之外，富驰高科每年生产零部件达数亿个，如果全部依靠人工质检，每年的产能高峰期，仅质检人员就需要超1500人，对人员招聘形成巨大挑战。”
在寻求质检智能化升级过程中，富驰高科遇到了不小挑战。邓声志告诉记者，“基于机器视觉的检测难点在于3C产品成像易造成高反光，难以判断是否正常反光，凹凸缺陷呈现难以凸显，机器检测易造成过杀。此外，工厂更换新产品时算法快速迭代的需求很难满足。”
这也导致，尽管富驰高科在其它工序上基本实现了自动化，唯独质检工序的智能化升级遇到瓶颈。
“我们与很多家AI公司沟通后，最后发现腾讯云最用心也最有信心。”邓声志说。在与腾讯云确定合作意向后，双方经过300多天的研发迭代、200余次的技术讨论。随着算法的不断优化，腾讯云针对富驰高科推出的一系列定制化功能，比如缺陷迁移、分级标定、光度立体等，也解决了此前没有解决的问题。
通过与腾讯优图的合作，如今，富驰高科的手机摄像头质检中，几秒就能完成对目标零件数十个大小点位的采图、分析、分类的工作，而原来人工质检则需要一分钟，腾讯优图AI质检效率和准确度上已经明显高于人工质检水平。
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责任编辑：加快推动人工智能产业高质量发展
人工智能产业为中国经济发展提供战略新动能，是引领中国经济发展的重要战略抓手。2018年9月17日，习近平总书记在致2018世界人工智能大会的贺信中指出，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式。习近平总书记强调，中国正致力于实现高质量发展，人工智能的发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。习近平总书记的重要论述，为人工智能产业实现高质量发展，更好服务于人民的美好生活指明了方向。
推动高质量发展是“十四五”时期的主题
党的十九届五中全会明确指出，我国经济已转向高质量发展阶段。以推动高质量发展为主题，是“十四五”时期以习近平同志为核心的党中央根据我国发展阶段、发展环境和发展条件变化对我国经济做出的新的重大科学判断。习近平总书记指出，高质量发展就是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。高质量的发展意味着在中高端产品消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域需要培育经济新增长点、形成发展新动能。新时代新阶段的发展必须贯彻新发展理念，必须是高质量发展。而推动经济高质量发展，关键在于以创新为驱动、高质量供给为引领，加快建立科技创新体系，构建现代产业体系，推动质量变革、效率变革、动力变革，建立中高端产业链、价值链，使发展成果更好惠及全体人民，不断实现人民对美好生活的新需求。
当前新一轮科技革命和产业革命正在发生变革，这与我国高质量发展形成历史性交汇。“十四五”时期我国经济发展应抢抓这一重要变革机遇，为高质量发展“动力换挡”导入强劲引擎。伴随移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动，以人工智能技术为代表的新一轮科技革命蓬勃发展，以前所未有的速度和方式改变着经济发展，成为高质量发展的重要引擎。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时的讲话中指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。加快发展新一代人工智能不仅“事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”，而且是“我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”，更是“推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。在推动经济高质量发展的过程中，人工智能产业的高质量，可以为中国经济发展添薪续力。
党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出，“在当前和今后一个时期，我国发展仍然处于重要战略机遇期”，要紧扣重要战略机遇新变化，“坚持把发展经济着力点放在实体经济上，坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字强国，推进产业基础高级化、产业链现代化，提高经济质量效益和核心竞争力”。在推动经济高质量发展阶段，人工智能正在为中国新旧动能转换和国民经济高质量发展提供有力支撑，它是推动工业变革的核心驱动力量，也是最能体现知识要素贡献和打造经济社会发展新动能的基础设施产业，加快推进人工智能产业优化升级，成为未来科技创新的一个“超级风口”。近年来，中国人工智能产业化发展迅速，技术发展日益成熟、应用场景日益丰富，企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。与此同时，我国人工智能产业的发展在基础理论研究、关键核心技术、人才培养等方面存在一些短板，这在一定程度上限制了人工智能产业创新发展潜能的充分释放。对此，习近平总书记强调，要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，创新技术，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能实现高质量的发展。
以人才、技术促进人工智能产业实现高质量发展
我国人工智能产业迅速发展，在智能芯片、智能算法、知识图谱、计算机视觉、自然语言处理等技术方面不断取得突破，为人工智能产业的创新发展奠定了一定基础。但中国智能产业在芯片硬件等关键性核心技术上仍然比较薄弱，这成为制约人工智能产业实现高质量发展的重要隐患。对此，习近平总书记指出，人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，促进人工智能实现高质量发展。
重视产业人才培养，构建“引才、留才、用才”新格局。人工智能产业要实现高质量发展，培养人工智能人才是关键。因此，要强化多层次人才的培养和引入。一是培养人工智能产业所需的复合型人才。一方面，构建以技能为本的劳动力市场，鼓励企业和各类机构为员工提供人工智能技能培训，培育一批专业技能扎实、科学素养高、动手实践能力强、具备开阔产业应用视角和国际前瞻视野的人才，确保关键工种拥有充分数量的人才储备；另一方面，完善高校人工智能学科体系建设和布局，深化“产学研”融合发展，鼓励高校、科研院所与企业合作，通过校企共建人工智能专业和课程，培育更多符合人工智能产业高质量发展所需的复合型人才。二是坚持“走出去+引进来”，加大全球高端人才的培养和引入。一方面，选派人工智能领域优秀科研人员赴海外学习交流，扩大国际化视野；另一方面，充分利用海南自由贸易港、自由贸易区、粤港澳大湾区等历史性战略机遇，鼓励人工智能产业人才引入。
加快完善数字基础设施，增强人工智能科技创新能力。人工智能产业要实现高质量发展，技术的完善和突破是重点，这就要求在技术上既要加快完善基本数字基础设施，也要坚持核心技术的攻坚克难。一是要完善数字基础设施，推动传统产业智能化转型。一方面，充分利用新基建机遇，加强人工智能基础研究和技术研发，协调推进各类数据中心、5G网络部署，全面提升端侧的数据计算、采集及传输能力，为传统产业全面向数字化转型打造坚实广泛的计算基础。另一方面，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台赋能作用，加强传统产业与科技公司合作力度，共同突破工业数字化壁垒，实现双赢。二是要加大基础研究力度，加快突破一批人工智能产业化关键技术。国家要调整人工智能投入结构，提高基础研究经费投入比重和投入力度，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，鼓励校企开展深度合作，建立协同创新联盟，努力在人工智能发展方向和理论、方法等方面取得变革性突破，确保我国在人工智能重要领域的理论研究走在前面。同时，要以问题为导向，重点突破自主芯片技术和算法技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。
融合实体经济，推动人工智能产业高质量发展
人工智能是具有极强渗透性的技术。当前人工智能产业化应用正加速从娱乐、消费等领域开始向制造、医疗、能源、交通等更大范围的实体经济进军，这给人工智能产业提供了庞大的市场和丰富的场景。人工智能在我国交通、医疗、教育等传统行业中的发展和应用仍然处于较低水平，无法满足人民对美好生活的需要。因此，要实现人工智能产业高质量发展，就要发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，推动人工智能与实体经济深度融合，以人工智能技术推动各产业变革，加快产业对接，聚焦重点领域，形成以场景应用为导向的发展模式。
搭建智能平台，发挥人工智能技术应用功能。人工智能不仅能创新产品和服务，而且也能在相当程度上改进或优化传统产业的生产流程，重构传统产业的业务模式。当前，以人脸识别、车辆特征识别、手写识别、文字识别等为代表的计算机视觉相关技术基本成熟，“机器视觉”在制造业中已经逐渐推广应用，加强计算机视觉技术与传统汽车制造等产业的深度融合，用机器代替人力劳动，不仅能节约人力投入，还能提高产品品质。人工智能还能对生产过程的数据进行分析并加以改进。工业生产线在运行过程中会生出大量实时数据(比如温度、压力等等)，利用人工智能技术对数据进行分析，能提前预测可能出现的机器故障、残次品率等等，进而对生产流程进行优化，以达到节约成本、提高效率的目标。因此，要大力推广应用人工智能在促进制造业转型升级中的支撑和引领作用，使其成为推动高新技术产业创新发展中的“头雁”和区域发展的“增长极”。
聚焦重点领域，助推人工智能应用场景落地。如果说人工智能产业是供给侧，那么传统行业则是需求侧。推进人工智能应用场景落地，就要处理好供给侧和需求侧的关系。随着人工智能加速向医疗、交通、智慧城市等多领域的渗透，应聚焦这些涉及民生的领域，提升人工智能产业与实体经济的融合度，为人民群众提供更优质、丰富、便利的新产品和新服务，满足人民群众对美好生活的需要。因此，人工智能技术要着眼于我国庞大的市场和丰富的场景，围绕社会发展需求领域布局，探索出一条充分发挥我国市场和场景资源优势的高质量人工智能产业发展路径。
（作者单位：北京科技大学马克思主义学院）
责任编辑：肖景华