飛象原創(chuàng)（魏德齡/文）盡管如ChatGPT這樣的AI助手對于很多生活場景來說，使用起來已經(jīng)是唾手可得的事。但AI之于很多工業(yè)場景，卻更像是樹上的果實(shí)，可望而不可得。如何讓人工智能與工業(yè)場景產(chǎn)生結(jié)合并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，從想法到落地、化困難為簡單，再從簡單替代到全面超越，成為了當(dāng)前業(yè)界廣泛關(guān)注的課題。
從想法到落地
工業(yè)與智能的融合將在優(yōu)化生產(chǎn)效率、降低成本和提高產(chǎn)品質(zhì)量方面發(fā)揮重要作用。根據(jù)麥肯錫和MarketsandMarkets的報(bào)告，AI在制造業(yè)中的全球市場規(guī)模預(yù)計(jì)將在2024年達(dá)到15-20億美元，并在2030年接近100億美元，預(yù)計(jì)AI在制造業(yè)的年均增長率（CAGR）將在未來幾年保持在40%-50%左右。波士頓咨詢公司（BCG）的報(bào)告中也指出，應(yīng)用AI技術(shù)可以使生產(chǎn)力提高20%-30%。這主要通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、減少停機(jī)時(shí)間和提高設(shè)備利用率實(shí)現(xiàn)。
然而，對于很多企業(yè)來說，專業(yè)領(lǐng)域AI模型從開發(fā)到落地的每一環(huán)都絕非易事。一般而言，主要分為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型選擇、訓(xùn)練框架選擇和模型訓(xùn)練、模型轉(zhuǎn)換、模型部署這五個(gè)步驟，而每個(gè)步驟中都存在實(shí)操過程中的難點(diǎn)，像是數(shù)據(jù)標(biāo)注過程要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)確定檢測類型，又比如模型的選擇本質(zhì)上是一個(gè)折中或妥協(xié)的過程，要根據(jù)場景需求選擇最合適的算力終端。另外在模型轉(zhuǎn)換的過程中也會涉及到不同的硬件平臺，對應(yīng)支持的格式也存在差異。
也就是說，對于術(shù)業(yè)有專攻的傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)而言，如果沒有一套能夠涉及整個(gè)流程優(yōu)化的AI平臺，想要擁抱工業(yè)智能的未來機(jī)遇，其實(shí)是一件需要耗費(fèi)大量資源投入的事情，并且由于經(jīng)驗(yàn)的缺乏，也難以保證項(xiàng)目的最終成功落地。
化困難為簡單
“AI時(shí)代同樣會淘汰那些排斥AI、不懂得利用AI工具的人，然而對于掌握AI的人，需求將會是爆發(fā)式的增長�！痹诮诘囊粓鼍�上研討會上，移遠(yuǎn)通信副總經(jīng)理蘭世桂在強(qiáng)調(diào)AI重要性的同時(shí)，也專門向外界詳細(xì)介紹了具備端到端全流程功能的寶維塔「匠心」算法平臺。
移遠(yuǎn)通信已于8月27日正式發(fā)布其工業(yè)智能品牌寶維塔(ProvectaAI)。與此同時(shí)，寶維塔旗下核心產(chǎn)品——AI算法平臺「匠心」、可視化部署工具「匠準(zhǔn)」，以及AI視覺解決方案同步推出，全方位展示了移遠(yuǎn)通信在工業(yè)智能領(lǐng)域的專業(yè)布局和長遠(yuǎn)規(guī)劃，為工業(yè)生產(chǎn)的智能化升級注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。
寶維塔品牌的誕生基于移遠(yuǎn)通信在工業(yè)智能業(yè)務(wù)中兩年多的積累。Provecta在拉丁語中具有“先進(jìn)的”含義，中文名稱中的“維”代表了多維度，象征業(yè)務(wù)的多元化，“塔”則寓意為燈塔工廠。
截至目前，移遠(yuǎn)通信是業(yè)內(nèi)為數(shù)不多的具備邊緣計(jì)算軟硬件開發(fā)能力和AI算法自研能力的企業(yè)，還成功將AI端側(cè)推理模型從傳統(tǒng)的X86架構(gòu)拓展到ARM架構(gòu)，成為行業(yè)內(nèi)少有的成功典范。
「匠心」作為寶維塔精心打造的行業(yè)AI算法模型訓(xùn)練平臺，集成了數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型測試、模型發(fā)布和一鍵部署等全流程功能，具有推理性能強(qiáng)大、功能豐富、高效便捷、簡單易用等特點(diǎn)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供一站式、低成本、低門檻的AI模型訓(xùn)練與部署服務(wù)，推動(dòng)AI技術(shù)便捷高效落地。
該平臺作為一站式AI開發(fā)工具，具備化困難為簡單的能力。例如在數(shù)據(jù)標(biāo)注中，通過自動(dòng)標(biāo)注工具可以先基于規(guī)則自動(dòng)標(biāo)注相應(yīng)的特征點(diǎn)，然后再通過人工審核，從而大大節(jié)省了人力投入；「匠心」還引入了樣本增強(qiáng)功能，能夠?qū)?shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，為后續(xù)的模型訓(xùn)練奠定良好的基礎(chǔ)；針對模型選擇的難題，「匠心」一方面可提供已經(jīng)優(yōu)化的模型，客戶無需任何設(shè)置就能直接進(jìn)行訓(xùn)練，另一方面還可提供一些半成品模型，客戶可以根據(jù)場景數(shù)據(jù)進(jìn)行增量訓(xùn)練。
除了解決已有的行業(yè)痛點(diǎn)外，「匠心」平臺還在提高效率、簡化操作方面擁有更多優(yōu)勢。該平臺支持3-5像素的亞像素分割，能夠降低部署后的漏檢率；其次，該平臺在推理加速方面表現(xiàn)出色。以AI分選應(yīng)用項(xiàng)目為例，通過充分利用硬件算力，結(jié)合低比特量化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)單路相機(jī)微秒級推理，綜合性能顯著提升；另外，「匠心」還提供了多區(qū)域+多模型結(jié)果的工程指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，以及包括CPU、內(nèi)存等信息的系統(tǒng)監(jiān)測平臺。
“「匠心」平臺、設(shè)備端的AI推理引擎SDK和物聯(lián)網(wǎng)連接組成了端到端的全鏈路架構(gòu)。打通了模型開發(fā)、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)分析、邊緣側(cè)運(yùn)算推理以及數(shù)據(jù)回流優(yōu)化等全流程�！币七h(yuǎn)通信產(chǎn)品經(jīng)理王柯在談到為什么要打造「匠心」平臺時(shí)談到，該平臺來自于真實(shí)場景，服務(wù)于真實(shí)場景，為客戶帶來完全不一樣的價(jià)值感。
「匠心」平臺架構(gòu)作為全鏈路AIoT一站式解決方案，具有多方面的優(yōu)勢。首先，平臺支持多樣化的數(shù)據(jù)標(biāo)注與數(shù)據(jù)全生命周期管理，利用自動(dòng)化和人工智能協(xié)同的方式優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少人為干預(yù)，提高效率。在算法定制方面，平臺支持多種算法框架和模型定制，能夠靈活選擇適合不同場景的算法和模型，滿足各種業(yè)務(wù)需求。針對AI算法模型的訓(xùn)練與評估，平臺支持分布式訓(xùn)練，并能靈活分配計(jì)算資源，同時(shí)提供在線評估功能，確保訓(xùn)練的算法模型能夠快速應(yīng)用到工程化場景，提升開發(fā)效率。在模型的落地與部署環(huán)節(jié)，平臺提供全流程服務(wù)，簡化了模型的訓(xùn)練、推理和應(yīng)用，顯著縮短開發(fā)周期，確保模型能夠高效、穩(wěn)定地部署到實(shí)際場景中。這些特性使得「匠心」平臺能夠在工業(yè)智能、智能園區(qū)等多個(gè)AI解決方案中提供全方位的支持。
同時(shí)，針對工業(yè)智能領(lǐng)域需要深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)器視覺應(yīng)用，可視化部署工具「匠準(zhǔn)」與「匠心」形成了緊密的聯(lián)動(dòng)機(jī)制�！附承摹挂云渥吭降乃惴ㄆ脚_，實(shí)現(xiàn)AI模型的構(gòu)建和優(yōu)化；「匠準(zhǔn)」則以其快速高效的部署能力，將「匠心」平臺打造的模型無縫對接至實(shí)際應(yīng)用場景，二者相輔相成，共同推動(dòng)AI技術(shù)落地工業(yè)檢測領(lǐng)域。
在實(shí)際應(yīng)用場景中，「匠心」不僅實(shí)現(xiàn)了AI的輕松落地，更助力AI能夠發(fā)揮更重要的作用，不只是替代，更要實(shí)現(xiàn)超越。
從替代到超越
“工業(yè)智能并不僅是簡單的用AI替代人工，更是可以完成人工無法做到的品質(zhì)檢驗(yàn)要求�！碧m世桂在談及AI對于工業(yè)的意義時(shí)說。無獨(dú)有偶，王柯也在介紹「匠心」平臺時(shí)專門表示：“我們認(rèn)為，把模型訓(xùn)練完，部署到終端側(cè)完成推理，并不是整件事情的終點(diǎn)，而是起點(diǎn)�！憋@然，移遠(yuǎn)通信希望AI能夠發(fā)揮更重要的作用。
工業(yè)智能領(lǐng)域的缺陷檢測其實(shí)就是一個(gè)AI從替代到超越人工的案例。例如，在半導(dǎo)體領(lǐng)域，由于產(chǎn)品的尺寸多為微米級，無法通過人工的目視檢測來完成。即便通過高分辨率的電子顯微鏡成像，也會存在生產(chǎn)效率低下、無法避免誤檢的問題，從而產(chǎn)生質(zhì)量隱患。
為了更好地推動(dòng)AI技術(shù)在工業(yè)檢測環(huán)節(jié)落地，寶維塔成功打造了“邊緣計(jì)算盒子+工業(yè)智能相機(jī)+「匠心」及「匠準(zhǔn)」平臺”的AI視覺軟硬件解決方案，幫助客戶設(shè)備準(zhǔn)確、快速、簡單地實(shí)現(xiàn)圖像采集篩選、數(shù)據(jù)標(biāo)注處理、模型訓(xùn)練、測試、部署和硬件設(shè)備管理等一站式全流程功能，為工業(yè)檢測的智能化升級帶來了全新的可能。
由于聚焦于工業(yè)檢測的核心需求，寶維塔AI視覺解決方案不僅能夠?qū)崿F(xiàn)快速且精準(zhǔn)的缺陷識別，從而提升品質(zhì)管控，還能幫助企業(yè)更好地降低生產(chǎn)成本及提升產(chǎn)能。以某農(nóng)副產(chǎn)品分選項(xiàng)目為例，該項(xiàng)目需要對于瓜子、花生這類產(chǎn)品進(jìn)行識別和篩選，由于輸入的多為細(xì)長圖片，且物品體積較小，極大提高了視覺畫面捕捉與殘次品檢測的難度，對檢測的精度和穩(wěn)定性提出了更高要求�？蛻敉ㄟ^使用「匠心」平臺進(jìn)行模型訓(xùn)練，再借助搭載移遠(yuǎn)5G智能模組SG560D的邊緣計(jì)算盒子進(jìn)行推理，很好地滿足了農(nóng)副產(chǎn)品分選對實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的高要求，為質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率帶來雙重提升。也就是說，“「匠心」+邊緣計(jì)算盒子”的組合，以一種低代碼的方式實(shí)現(xiàn)AI從替代到超越。
目前，該方案已被全球多家知名品牌選用，在屏蔽蓋外觀缺陷檢測、3C電子適配器外觀6面檢、半導(dǎo)體功率器件尺寸精密測量、玻璃面板和木板外觀檢測、汽車電子零部件外觀和Pin針檢測、農(nóng)副產(chǎn)品分選、循環(huán)經(jīng)濟(jì)垃圾分揀等多個(gè)場景實(shí)現(xiàn)落地，并將賦能更多工業(yè)檢測場景。
顯然，移遠(yuǎn)通信寶維塔「匠心」平臺打通了AI在工業(yè)智能領(lǐng)域從開發(fā)到落地的全流程，助力AI技術(shù)的普及與應(yīng)用。其不僅解決了傳統(tǒng)工業(yè)場景中AI落地的痛點(diǎn)，還通過一站式、低門檻的方案幫助企業(yè)不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低成本和提升質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了從替代到超越的轉(zhuǎn)變。寶維塔所打造的“燈塔工廠”正在引領(lǐng)工業(yè)智能化的未來，更為各行業(yè)提供了廣闊的AI應(yīng)用前景和創(chuàng)新動(dòng)力。
