数字化案例秀 ‖ 质检节省数千万成本，腾讯AI如何让工业更智能？

  智能化转型是数字化转型的必经之路，在行业普遍上云的背景下，AI已经成为产业互联网中新的需求增长点，人工智能深度助力工业也成为重要命题。
  自2010年起，我国制造业占世界制造业产出的比值便超过美国，成为全球最大制造国。国内工业体量大，却仍以劳动密集型的低端制造为主，工业领域亟需一场改头换面的智能化、高端化转型。

  怎样才能以人工智能、工业互联网技术助力工业高端化转型，成为行业头部参与者的一大攻坚任务。
当AI工业场景扩大
  工业4.0时代是传统工业的挑战和机遇，工业必须借助人工智能技术这把利剑，站在新一轮工业革命浪潮的潮头，实现传统工业生产方式的转型升级，塑造数字化、智能化的新型工业形态。
  当前工业行业数字化转型仍需探索，且落地难度大、行业经验不足。一方面，工业制造产能相对落后；另一方面，部分工业深水区解决方案处于探索阶段，缺乏AI的应用场景。国内研究AI的超2000家企业中，专注工业领域的不足5%。
  在工业领域，AI所起的主要作用在于协助管理、成本优化、提升效率、推动数据在工业场景流动等。虽非重造工业，AI已足够让企业降本增效、改头换面。例如，在工业视觉赛道，AI就可以用于自动检测。

  机器视觉通过计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理与理解，最终用于实际检测、测量和控制。经过AI团队的实践，当前工业视觉应用于工业质检场景已被证明为可行且潜力巨大。
  腾讯云凭借在云、安全、人工智能等领域的能力积累，在工业AI领域，腾讯重点选择了工业视觉赛道，研究困扰工业制造的痛点、难点，将AI技术匹配工业场景并完成升级。
质检的降本增效是第一步
  上海富驰高科技股份有限公司（简称“富驰高科”），是一家金属粉末注射成型（MIM）产品专业制造商。和大多数工业企业一样，作为进入市场最后一关的MIM产品生产线的质检环节，因其形状结构复杂，有很多异形，导致一般的检测设备和检测方法都难以满足要求。
  一直以来，富驰高科都是依赖于人工质检，可是，随着整个行业的发展，人工质检的局限性也越发凸显。
  一方面，工作时间长且枯燥，人工拿着产品360度旋转找缺陷，每件检查时间长达1分钟，工作人员容易疲劳。另一方面，订单变动时无法准确适配人员，人力成本不断拉高，质检高峰期用人数量超过1500人。
  所以，无论是从人力成本，还是提高质检效率的角度来说，质检自动化都变得十分迫切。
  富驰高科从自己投做相关产品，到寻找公司进行合作，但在人工质检智能化升级中还是遇到瓶颈。

  难点在于3C产品成像易造成高反光，凹凸缺陷呈现难以凸显，无法满足同一缺陷在不同位置迁移的识别，这对富驰高科的质检工作而言，就是一个很重要的漏洞。此外，工厂更换新产品时算法快速迭代的需求很难满足。
  腾讯云拥有在云、安全、人工智能等领域的能力积累，针对人力成本颇高、智能化改造迟迟未能深入的工业质检场景，腾讯的AI技术也得到了广阔的发展空间，为富驰高科工业质检项目节省人力成本数千万元，解决招人难、产品漏检的困难。
  腾讯团队采用的优图实验室此前开源的TNN深度学习推理框架，借助算法模型加速和智能调度等多种技术能力，实现性能的优化，在短时间内完成百余张高分辨率图片的推理计算和光度立体图片的处理，更节约了硬件成本。
  特别是创造性设计了光度立体成像解决方案，克服了MIM产品因高反光特性而导致的产品缺陷与正常反光混淆的业内难题，并结合域适应迁移学习和缺陷生成技术，帮助富驰在产品早期样本数据严重不足的情况下，达到检测指标可用状态。
  该AI质检速度相比人工质检速度提升了10倍，检测能力全面超越人工水平，解决人力水平难以标准化、状态不稳定、容易疲劳等问题，还可以24小时持续稳定工作。在几十台设备持续满载生产的情况下，该项目预计每年能为富驰高科节省人力成本数千万元。
  就这样，腾讯优图实验室依托在人脸检测、图像理解等领域的技术积累向工业AI领域开拓，其技术能力瞄准了越来越多工业领域的痛点，逐渐扩大着AI工业的场景，促进智慧工厂的建设与发展，赋能产业升级。

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