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騰訊全面助力工業 AI 化轉型

lhl545545 ? 來源:與非網 ? 作者:與非網 ? 2020-08-14 10:49 ? 次閱讀

新基建風口下,以數字化、網聯化、智能化為方向的新工業革命蓄勢爆發。

第一次工業革命是蒸汽革命,機器工廠就此誕生,蒸汽機器取代了手工勞動;第二次工業革命是電力革命,電器代替蒸汽機器,電力新能源大大的提高了勞動效率;第三次工業革命是信息革命,計算機技術和通信技術不斷引領社會生產新變革,打破了距離、空間的限制。

前三次工業革命是從各層面解放了體力勞動,當下的工業智能化變革,則是進一步解放勞動力和腦力的一次新變革,目的是為了降低成本、減少誤差、提高效率。

方今,苦于勞動力價格上漲成本重壓、人工誤差導致生產效率低下的傳統工業企業“嗷嗷待哺”,以期通過智能化變革降本增效。在此背景下,騰訊、百度等互聯網巨頭鉚足了勁,向工業 AI 市場進軍。

質檢領頭,工業 AI 化勢在必行

一直以來,工業變革改變著人們的生活方式,讓人們生活更舒適、便捷。隨著 AI 技術的逐漸成熟,越來越多的企業希望借助 AI 技術創新發展,這也讓資本嗅到了工業 AI 市場的“錢味”。

在這之前,人們普遍認為,工業 AI 化進程最慢,是最難改變的一個領域。其中,質檢分揀作為工業最關鍵的環節,其 AI 化的改變被寄予厚望。

一方面,人工質檢準確性低、速度慢,影響生產效率。在傳統工業流程中,傳統質檢主要通過人工進行產品質量檢查、產品分揀,但人工檢測有延時和誤差,一定程度上會影響質檢的準確性。而且,少量作業時人工檢測的方式可取,但任務重的時候,檢查效率低,審核質量不穩定出現的概率會增加。

另一方面,質量檢測的人力投入成本高,招聘難且人員離職率高。不可否認,隨著經濟的發展,國內勞動力成本不斷提升,加上大環境影響下經濟不景氣,成本高、效率低也就成為阻礙工業領域快速發展的“攔路虎”,工業企業的日子越來越難過。

人力成本高、效率低、穩定性低等種種問題,對傳統工業流程提出了挑戰。與此同時,AI 迅速在各行各業“開花結果”,儼然 AI 無所不能的樣子。在數字化轉型趨勢的促使下,傳統制造企業的 AI 化、網聯化升級被提上日程。

當下,合理應用 AI 的能力,降低人工成本、提升生產效率,成為整個行業需要解決的問題。而基于自身 AI 技術,早已在醫療、交通等行業生根發展的騰訊、百度等互聯網巨頭也將觸手伸至工業領域,全面助力工業 AI 化轉型。

騰訊:工業 AI 目標,方興未已

作為國內數一數二的互聯網巨頭,騰訊很早就開始布局工業互聯網。基于對傳統工業流程痛點的了解,以及精湛的深度學習技術,騰訊優圖聯合騰訊云帶來領先的 AI+工業解決方案,為企業降本、增效、提質。

簡而言之,通過技術賦能傳統工業供應鏈、研發、生產到營銷、服務等全流程,是騰訊戰略升級(成立云與智慧產業事業群)助力傳統行業智能化轉型的一部分。而從較為成熟的 AI 質檢領域,我們可以窺視騰訊布局智能工業的情況和實力。

一方面,自動化檢測系統和人工相結合,提高準確率。基于騰訊優圖 AI 技術,騰訊構建自動化缺陷分類和檢測系統,覆蓋了大部分人工目檢工作,“智能化+人工”檢測大幅度提升質檢的精細化、精準化程度,極大的提升生產效率。

另一方面,開發缺陷檢測工具替代質檢工人環節,降低人工成本。基于圖像分析和統計利用技術,在保證產品質量和生產效率的前提下,智能工具替代人工,進而減少工廠質檢人員,大大降低人力成本,真正實現降本增效,也提升工廠的運作效率。

據悉,騰訊 AI 質檢系統已經在 PCB 板缺陷檢測、鋰電池缺陷檢測、面板缺陷檢測等多個方面得到落地應用。這耀眼成績的背后,依靠的是騰訊在零售、金融、醫療等領域多年的數字賦能經驗積累,以及騰訊優圖(具備超過 800 項全球專利)強大的技術實力。

不足的是,工業 AI 尚處在初級階段,用 AI 來代替質檢員,也只是工業 AI 化進程中的一小環。傳統工業產業,工序繁瑣、領域繁多,需要整改、優化、肅清的環節太多,涉及的不只是技術上的改進,管理層面同樣需要智能化,是一項費財、費時、費力的浩大工程。

騰訊助力傳統工業產業智慧化升級的目標已定,百度也不甘落后。同一領域,巨頭狹路相逢,免不了對比、較量,你輸我贏……

百度:AI 工業生態,穩中有憂

在百度大腦招募 AI 工業質檢合作伙伴的宣文中,我們看到這么一段話:“愿意在質檢產品和服務中使用百度 AI 核心算法模型和 AI 模組,將自身質檢產品服務與百度 AI 產品服務相結合,為客戶提供基于百度 AI 能力的質檢行業解決方案,與百度 AI 開放平臺合力打造良性的質檢領域 AI 生態。”

公告里,從“構建工業領域的 AI 生態”一言來看,百度對于 AI 工業是執著的。

現實中,在新基建的指引下,百度依托百度大腦、飛槳、智能云、芯片、數據中心等新型 AI 技術基礎設施,積極為生產安全、質檢等工業領域產業智能化升級蓄力,并不斷加快前行的步伐。

在生產安全監控方面,作為避免員工的人身安全、設備設施免受損壞,保障生產活動順利進行的必要條件,生產安全容不得馬虎。為此,百度大腦開放了智能視頻監控開發平臺,可針對不同企業視頻監控系統的智能化升級,強化工廠生產安全條件,降低企業開發成本。

在智能質檢方面,百度大腦開放智能質檢生態合作方案,為傳統工業企業提供優質的算法模型和 AI 加速硬件模組,并搭建質檢模型在線訓練平臺,加速向工業質檢細節滲透,推動傳統工業產業改造升級。據悉,包括大恒圖像、拜耳、小零科技等諸多企業都是百度 AI 質檢系統的受益者。

除此之外,AI 人才培養,也是百度“ALL in AI”目標里的重要環節。

針對人才不足問題,百度積極推進 AI 人才培養,通過黃埔學院、AI 快車道、PaddleCamp 等線上線下的學習培訓渠道,為各行各業輸送 AI 人才。截至目前,百度已經培養了超過 100 萬 AI 人才,為新基建的加速推進輸送眾多 AI 有學之士。

當然,百度無論是技術賦能的方式,還是工業 AI 的落地效果,都還遠遠未達到全面推動傳統工業企業數字化轉型的目標。百度今后還會在工業 AI 化進程中采取哪些動作來幫助合作伙伴,在人工智能時代完美轉型、升級還需要繼續觀察。

行業風口之下,必有互聯網巨頭之爭,特別是在各行各業數據化轉型的當下,互聯網巨頭趁機“彎道超車”的意圖更加明顯。其中,工業作為第二大產業重要的組成部分,市場之廣闊顯而易見,而智能化變革帶來的紅利,正是騰訊、百度等巨頭不遺余力,助力傳統工業企業智能化轉型的原因。

只是,就目前工業市場發展情況來看,工業 AI 蓄勢爆發,屆時或將是騰訊、百度等巨頭從摩拳擦掌轉向正面競爭的時刻。
責任編輯:pj

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