作者丨何思思

編輯丨周蕾

談到工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人們首先聯(lián)想到的就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，仿佛，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成了工業(yè)轉(zhuǎn)型的全部。

實(shí)際上，隨著數(shù)字化進(jìn)程的加快，智能化才是工業(yè)發(fā)展的星辰大海，AI與工業(yè)的深度交融悄悄成為了業(yè)界學(xué)界的重要課題。未來很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，AI將成為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的標(biāo)配。

在科技圈，“跟風(fēng)”現(xiàn)象盛行，新科技、新技術(shù)、新應(yīng)用場(chǎng)景的誕生，往往會(huì)吸引大大小小的玩家入局，為行業(yè)和服務(wù)商本身帶來新的增長(zhǎng)點(diǎn)。工業(yè)AI的出現(xiàn)亦是如此，2017年，工業(yè)AI更多還停留在口頭討論；2018年，工業(yè)AI，甚至是細(xì)分到工業(yè)AI質(zhì)檢服務(wù)，已經(jīng)被納入云廠商、AI創(chuàng)企、傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍。

經(jīng)過四年的發(fā)展，在工業(yè)AI這股熱浪下，有多少AI技術(shù)廠商能夠突出重圍，引領(lǐng)行業(yè)風(fēng)向，樹立行業(yè)標(biāo)桿？我們從騰訊云在工業(yè)AI領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)中找到了答案。

工業(yè)AI號(hào)角吹響，AI質(zhì)檢迫在眉睫

工業(yè)AI概念在誕生之初，就尋求在工業(yè)制造的各種場(chǎng)景中進(jìn)行應(yīng)用，諸如智能分揀、智能巡檢、能效優(yōu)化、預(yù)防性維護(hù)、智能缺陷檢測(cè)等。其中，質(zhì)檢環(huán)節(jié)是制造業(yè)在完成智能化過程中的一塊“硬骨頭”。

據(jù)《中國AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場(chǎng)分析，2021》報(bào)告指出，工業(yè)AI視覺質(zhì)檢市場(chǎng)也已經(jīng)走向成長(zhǎng)期，2020年全年中國工業(yè)質(zhì)檢軟件和服務(wù)市場(chǎng)仍平穩(wěn)增長(zhǎng)，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到了1.42億美元，較2019年有近32%的增長(zhǎng)，未來五年工業(yè)質(zhì)檢軟件和服務(wù)市場(chǎng)還會(huì)保持30%以上的CAGR增速。

這主要基于我國工業(yè)細(xì)分領(lǐng)域較多且各領(lǐng)域的研發(fā)、生產(chǎn)、管理環(huán)節(jié)差異性較大，對(duì)工業(yè)場(chǎng)景來說，融合AI最大的挑戰(zhàn)在于AI應(yīng)用的落地需要設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和算力作為基礎(chǔ)條件，而工廠不可能花費(fèi)巨大的成本去改造產(chǎn)線進(jìn)而與AI進(jìn)行深度融合。

另一個(gè)原因則是從工業(yè)的難點(diǎn)和痛點(diǎn)出發(fā)，質(zhì)檢一直是產(chǎn)品內(nèi)控的剛需環(huán)節(jié)，但眾所周知，現(xiàn)在絕大部分工廠中，質(zhì)檢都是依靠工人來完成，憑借的是人力的大量重復(fù)勞動(dòng)以及相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。而工廠在人工質(zhì)檢方面“招工難、用工難”現(xiàn)象越發(fā)嚴(yán)重。

相關(guān)統(tǒng)計(jì)顯示，中國每天有超過350萬工人在生產(chǎn)線上進(jìn)行產(chǎn)品外觀檢查，僅3C行業(yè)就有150萬以上工人。

這些質(zhì)檢人員每天都要花費(fèi)大量的時(shí)間去判斷工業(yè)零件的質(zhì)量，不但有害員工視力，還存在速度和穩(wěn)定性差等問題。同時(shí)，傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢方法是通過人肉眼所見和主觀經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行判決，僅可給出定性的評(píng)價(jià)，無法形成精細(xì)化的判定數(shù)據(jù)輔助工藝優(yōu)化，人工判別經(jīng)驗(yàn)也難以復(fù)制與傳承。

騰訊云AI研發(fā)總經(jīng)理、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室副總經(jīng)理吳永堅(jiān)談到，目前老齡化現(xiàn)象越來越嚴(yán)重，年紀(jì)大的工人正在退出招聘市場(chǎng)，而年輕的工人不愿意去做這種既機(jī)械又枯燥的工作，畢竟一個(gè)細(xì)小的零部件需要放在顯微鏡下通過360度旋轉(zhuǎn)來觀察異常；

另外，培養(yǎng)新人大概要花費(fèi)幾個(gè)月的時(shí)間，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，很難有人堅(jiān)持下來，企業(yè)因此需要重新招聘重新培訓(xùn)，這就極大地增加了成本，而且經(jīng)常出現(xiàn)由于人力補(bǔ)充不及時(shí)形成產(chǎn)能瓶頸的情況。

而相比于傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢方式，AI質(zhì)檢具備質(zhì)檢效率高、檢測(cè)精度高、質(zhì)檢系統(tǒng)穩(wěn)定等優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大背景下，用AI完成質(zhì)檢無疑是最好的選擇。

工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)頭羊養(yǎng)成記

工業(yè)AI 質(zhì)檢挑戰(zhàn)多，企業(yè)入局難

工業(yè)AI質(zhì)檢帶來了新流量，但卻沒有激發(fā)新產(chǎn)品的爆發(fā)。

據(jù)雷峰網(wǎng)了解，從2017年工業(yè)AI概念提出至今，4年的時(shí)間，還沒有科技公司研發(fā)出具有行業(yè)代表性的產(chǎn)品，就連被業(yè)界冠名的AI廠商，在工業(yè)質(zhì)檢方面也并沒有突出的解決方案。

是因?yàn)殡y做？還是沒有更好的發(fā)展前景？

• 首先，我國工業(yè)主要以勞動(dòng)密集型的低端制造為主，工廠主要管理者大多是60、70年代的創(chuàng)業(yè)者，他們對(duì)AI這一新技術(shù)不夠了解，加之工業(yè)AI質(zhì)檢無論是對(duì)工廠還是AI企業(yè)都需要投入大量的資金，工廠決策者普遍對(duì)AI落地的效果存在疑慮不敢貿(mào)然投入；

• 再者，工業(yè)和AI難以貫通融合，一方面AI廠商不了解工業(yè)機(jī)理，另一方面工業(yè)專家也不了解AI，雙方認(rèn)知的落差與立場(chǎng)的差異往往成為項(xiàng)目落地的卡點(diǎn)。

• 最重要的是， AI企業(yè)也在摸索著突破技術(shù)局限性，許多供應(yīng)商在為客戶搭建AI質(zhì)檢體系的過程中，往往會(huì)遇到AI算力及處理速度的瓶頸，導(dǎo)致AI質(zhì)檢速度或精度不如工人質(zhì)檢，更多時(shí)候只能作為人工識(shí)別的復(fù)檢補(bǔ)充。

這些因素都成了各大玩家入局失敗的原因，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國研究AI的企業(yè)超2000家，其中專注工業(yè)領(lǐng)域的不足5%，眾多AI企業(yè)不愿或不敢投身工業(yè)領(lǐng)域。但就是在種種挑戰(zhàn)下，騰訊迎難而上，選擇入局工業(yè)領(lǐng)域并重點(diǎn)選擇了工業(yè)視覺賽道，加大了對(duì)工業(yè)制造痛點(diǎn)及難點(diǎn)的研究，將AI技術(shù)匹配工業(yè)場(chǎng)景并完成升級(jí)。

騰訊云工業(yè)AI的入局之道

值得注意的是，針對(duì)因人力成本高、智能化改造難而未能深入的工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景，騰訊云聯(lián)合生態(tài)伙伴打造了騰慧飛瞳AI質(zhì)檢儀。

該產(chǎn)品主要針對(duì)目前3C零部件產(chǎn)品外觀檢測(cè)準(zhǔn)確性差、效率低等難題，創(chuàng)造性的采用一站式智能化解決方案，突破制造業(yè)外觀檢測(cè)自動(dòng)化的瓶頸問題，大幅提升檢測(cè)效率，解放質(zhì)檢人力、優(yōu)化成本。

據(jù)雷峰網(wǎng)了解，大多數(shù)AI廠商只做標(biāo)準(zhǔn)化軟件的開發(fā)，硬件部分交由其他廠商適配完成。與其他廠商在工業(yè)AI領(lǐng)域打法不同，騰訊則是以客戶需求為導(dǎo)向，提供軟硬一體的解決方案。

吳永堅(jiān)談到，工業(yè)AI質(zhì)檢不是純粹的算法的問題，更是軟硬一體化的問題。工業(yè)AI質(zhì)檢實(shí)際上是由光、機(jī)、電、軟、算五大部分的聯(lián)動(dòng)配合組成，互聯(lián)網(wǎng)公司、AI企業(yè)在前三部分并不是很擅長(zhǎng)，需要開闊思路，從上下游出發(fā)了解產(chǎn)業(yè)，補(bǔ)齊能力短板。最好的交付方式是以軟硬一體機(jī)交付，才是想客戶所想，予客戶所需。

工業(yè)AI質(zhì)檢要想切實(shí)落地，就是要將AI與工業(yè)進(jìn)行更好的融合，不僅要提升AI水平，還要豐富行業(yè)知識(shí)。

技術(shù)方面，依托騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在計(jì)算機(jī)視覺算法方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，騰訊創(chuàng)造性地設(shè)計(jì)了光度立體成像解決方案，實(shí)現(xiàn)了成像、檢測(cè)、穩(wěn)定性、安全性等多方面的算法創(chuàng)新；硬件方面，憑借生態(tài)伙伴在研發(fā)、設(shè)計(jì)、制造、服務(wù)等方面的優(yōu)勢(shì)，針對(duì)性的實(shí)現(xiàn)了多維度硬件創(chuàng)新，保障設(shè)備平穩(wěn)運(yùn)行。

為了彌補(bǔ)自身對(duì)工業(yè)機(jī)理理解不足，在項(xiàng)目執(zhí)行期間，騰訊團(tuán)隊(duì)以“泡在現(xiàn)場(chǎng)”的樸素方式理解產(chǎn)品，熟悉質(zhì)檢工人的工作流程，排查機(jī)械、成像和算法的問題并及時(shí)調(diào)整，同時(shí)通過現(xiàn)場(chǎng)與客戶面對(duì)面的交流，更好理解產(chǎn)業(yè)知識(shí)及行業(yè)真實(shí)痛點(diǎn)，真正地做到了“現(xiàn)場(chǎng)有神靈、魔鬼在細(xì)節(jié)”。

“獨(dú)行快，眾行遠(yuǎn)”，開放生態(tài)一直是騰訊的招牌，為了快速補(bǔ)齊行業(yè)知識(shí)，騰訊選擇與合作伙伴通力合作，例如騰慧飛瞳AI質(zhì)檢儀就在騰訊軟件及算力優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，結(jié)合了合作伙伴在機(jī)器視覺的行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，通過多軸聯(lián)動(dòng)裝置實(shí)現(xiàn)任意位置角度拍攝成像，靈活提取復(fù)雜零部件表面不同位置的缺陷細(xì)節(jié)，有效支持高速數(shù)據(jù)采集及檢測(cè)，大幅提升質(zhì)檢效能。

騰訊云在工業(yè)AI的愿望——星辰大海

眾所周知，在930變革之時(shí)，騰訊就表明了入局To B的決心，而如今其在工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域的壯舉也向業(yè)界表明了深扎To B的雄心。

目前，在工業(yè)AI質(zhì)檢方面，許多AI屬性強(qiáng)的企業(yè)還沒有研發(fā)出解決工業(yè)質(zhì)檢痛點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品及解決方案，而騰訊卻在該領(lǐng)域邁出了一大步，不僅率先進(jìn)入工業(yè)視覺賽道，而且通過生態(tài)合作的方式找到了合適的產(chǎn)品研發(fā)模式，與合作伙伴實(shí)現(xiàn)共贏。

除了繼續(xù)提供標(biāo)品，騰訊還將提供工業(yè)AI研發(fā)工具和工業(yè)AI中臺(tái)。工業(yè)AI研發(fā)工具產(chǎn)品可用于快速搭建質(zhì)檢解決方案。騰訊云智工業(yè)AI中臺(tái)則面向已有工業(yè)質(zhì)檢一體機(jī)客戶，幫助實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢結(jié)果與設(shè)備的統(tǒng)一監(jiān)控管理，實(shí)時(shí)獲取產(chǎn)線整體與各機(jī)臺(tái)的缺陷信息，輔助生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整與工藝優(yōu)化。

吳永堅(jiān)認(rèn)為，工業(yè)AI質(zhì)檢只是騰訊邁出的一小步，騰訊將持續(xù)提供更多AI能力助力制造業(yè)數(shù)智化升級(jí)，通過自動(dòng)化質(zhì)檢、數(shù)字孿生、供應(yīng)鏈協(xié)同等手段輔助提升工業(yè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，達(dá)到?jīng)Q策層面的自動(dòng)學(xué)習(xí)和自動(dòng)優(yōu)化，為中國制造2025的戰(zhàn)略發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。

工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)頭羊打造MIM行業(yè)標(biāo)桿

近日，在由雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))聯(lián)合中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF、香港中文大學(xué)（深圳）舉辦的第六屆全球人工智能與機(jī)器人大會(huì)（GAIR 2021）上，騰訊云AI更是憑借其在工業(yè)AI方面的優(yōu)秀表現(xiàn)，獲得了最佳工業(yè)AI解決方案獎(jiǎng)。可以說，騰訊率先成為了工業(yè)AI質(zhì)檢領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。

技術(shù)、產(chǎn)品或者解決方案優(yōu)秀與否，要看是否能為客戶解決痛點(diǎn)同時(shí)創(chuàng)造出更大的價(jià)值。

據(jù)悉，目前騰慧飛瞳AI質(zhì)檢儀已經(jīng)在富馳高科得到了有效的應(yīng)用。上海富馳高科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“富馳高科”）成立于1999年，是專業(yè)從事MIM、CIM、BMG產(chǎn)品生產(chǎn)的公司。經(jīng)過20多年的發(fā)展，在電子消費(fèi)、航空航天等領(lǐng)域取得了亮眼的成績(jī)。但近幾年，隨著公司市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)張，卻因工業(yè)質(zhì)檢的問題犯了難。

“人工質(zhì)檢是用人最多的地方，且面臨明顯問題。一方面，工作時(shí)間長(zhǎng)且枯燥，人工拿著產(chǎn)品360度旋轉(zhuǎn)找缺陷，每件檢查時(shí)間長(zhǎng)達(dá)1分鐘，工作人員容易疲勞。另一方面，訂單變動(dòng)時(shí)無法準(zhǔn)確適配人員，人力成本不斷拉高，質(zhì)檢高峰期用人數(shù)量超過1500人?！?上海富馳高科自動(dòng)化總監(jiān)鄧聲志表示。

對(duì)于富馳高科而言，亟需通過AI質(zhì)檢解決的問題可以歸結(jié)為兩點(diǎn)：高反光和正常反光會(huì)混淆，造成的成像難問題影響判定結(jié)果；三維異型零部件凹凸缺陷成像通常不明顯，容易造成漏檢、過殺等問題。

鄧聲志坦言，在沒選擇與騰訊合作之前，我們也找過其他廠商，包含國外知名科技公司的AI質(zhì)檢平臺(tái)。但是在評(píng)估過程中，無論是我們要求的零漏檢、過殺率、缺陷遷移、快速迭代等方面，他們都沒有給到明確的答案。與其他廠商相比，騰訊對(duì)項(xiàng)目的認(rèn)真程度是最終選擇它的主要原因。

據(jù)雷峰網(wǎng)了解，在前期調(diào)研階段，騰訊云和騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的工程師們駐場(chǎng)來現(xiàn)場(chǎng)做了很多調(diào)研。調(diào)研過程中，騰訊團(tuán)隊(duì)不斷地給富馳信心。他們?cè)诂F(xiàn)有的硬件設(shè)備資源上做各種AI算法的嘗試和測(cè)試，并且提供專業(yè)服務(wù)。兩三個(gè)月后，算法測(cè)試達(dá)到富馳檢驗(yàn)指標(biāo)和預(yù)期效果后，富馳才與騰訊云簽約合作。

鄧聲志表示，300多天的研發(fā)周期，200多次技術(shù)討論會(huì)議，騰訊云和騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的工程、軟件、AI算法、架構(gòu)師們都參與了進(jìn)來，包含硬件設(shè)計(jì)、光學(xué)設(shè)計(jì)，他們與富馳諸多工程師們一起討論合適的解決方案，并不斷做出調(diào)整。

目前，在騰慧飛瞳AI質(zhì)檢儀的助力下，富馳高科在設(shè)備持續(xù)滿載生產(chǎn)的情況下，每年節(jié)省數(shù)千萬成本，在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，做到了效率精度雙提升。

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