AI大模型落地背后，正帶來(lái)一場(chǎng)智能制造的系統(tǒng)重構(gòu)

院長(zhǎng)

當(dāng)前，以 ChatGPT 為代表的 AI 大模型技術(shù)席卷全球。其實(shí)，百度、阿里、騰訊、京東、字節(jié)跳動(dòng)等國(guó)內(nèi)企業(yè)在 AI 大模型領(lǐng)域都有布局和積累。行業(yè)正在經(jīng)歷從“大練模型到煉大模型”的生長(zhǎng)周期，攻關(guān)大模型成為產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的必然選擇，為政策制定者和企業(yè)管理者所重點(diǎn)關(guān)注。
大模型的背后蘊(yùn)藏著一場(chǎng)人工智能落地模式的變革。通用 AI 產(chǎn)品能夠打破技能和知識(shí)的壁壘，帶來(lái)人機(jī)共創(chuàng)的新模式，并能夠?yàn)樯鷳B(tài)企業(yè)創(chuàng)新性增長(zhǎng)帶來(lái)更多機(jī)遇，擁有廣闊的應(yīng)用潛力。
今年全國(guó)兩會(huì)期間，人工智能更是成為熱議話題，代表委員們提交的議案、提案中，人工智能，大模型等詞匯高頻出現(xiàn)。
根據(jù)工信部日前公布的數(shù)據(jù)顯示，近年來(lái)中國(guó)人工智能加速發(fā)展，形成了較為完整的產(chǎn)業(yè)體系，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5000億元，企業(yè)數(shù)量接近4000家，智能芯片、開源框架、智能終端等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)，一大批優(yōu)秀的領(lǐng)軍企業(yè)和專精特新企業(yè)加快發(fā)展，人工智能日益融入千行百業(yè)，成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)新型工業(yè)化建設(shè)的重要驅(qū)動(dòng)力量。
AI 工業(yè)質(zhì)檢：加速向工業(yè)生產(chǎn)全場(chǎng)景遷移

制造業(yè)是國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈所系，是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基。中國(guó)是世界上最大的制造業(yè)大國(guó)，人工智能作為核心技術(shù)，與制造業(yè)的結(jié)合是中國(guó)從制造大國(guó)走向制造強(qiáng)國(guó)的重要一步，也是走向高端化、智能化、綠色化的必由之路。
根據(jù)《2020人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展白皮書》指出，當(dāng)前，人工智能與制造業(yè)融合應(yīng)用已具備一定的基礎(chǔ)。在家電、汽車、工程機(jī)械等細(xì)分行業(yè)已經(jīng)探索出眾多人工智能應(yīng)用的發(fā)展路徑。
工業(yè)質(zhì)檢作為人工智能落地制造業(yè)的入口級(jí)場(chǎng)景，已經(jīng)從前幾年的試點(diǎn)應(yīng)用，走向規(guī)?；瘡?fù)制推廣。IDC 預(yù)計(jì)，到2025年中國(guó)工業(yè) AI 質(zhì)檢整體市場(chǎng)將達(dá)到9.58億美元（約合人民幣62億元）。目前，在大多數(shù)場(chǎng)景下，工業(yè) AI 質(zhì)檢以定制解決方案，即一體化檢測(cè)裝備及定制檢測(cè)系統(tǒng)的形式在產(chǎn)線應(yīng)用。但面對(duì)碎片化的應(yīng)用場(chǎng)景，越來(lái)越多服務(wù)商開始提供工業(yè) AI 視覺(jué)平臺(tái)、AI 攝像頭等更加標(biāo)準(zhǔn)化、輕量化產(chǎn)品，為業(yè)務(wù)人員提供低門檻的模型訓(xùn)練能力，重點(diǎn)集中在3C 電子、汽車及零部件、消費(fèi)品和原材料等應(yīng)用場(chǎng)景。
以汽車制造業(yè)為例，近年來(lái)，隨著汽車“新四化”建設(shè)的提速以及加工工藝的提升，汽車零部件的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，這也對(duì)質(zhì)量檢驗(yàn)效率的要求越來(lái)越嚴(yán)格。
庫(kù)靈科技是一家通過(guò)“機(jī)器人+3D 視覺(jué)+AI”產(chǎn)品解決方案，聚焦汽車涂裝表面瑕疵檢測(cè)賽道的 AI 科技公司，有別于3C 電子、鋰電等行業(yè)的批量產(chǎn)品缺陷檢測(cè)，汽車涂裝表面缺陷種類高達(dá)數(shù)十種，包活凹痕、凹陷、缺膠、合線、披風(fēng)、氣泡、針孔及顆粒等等，再加上千奇多樣的產(chǎn)品外觀和復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境，讓眾多傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)企業(yè)望而怯步。

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飛槳助力庫(kù)靈科技提高對(duì)環(huán)境和零件的靈敏感知、高效識(shí)別和精準(zhǔn)控制

飛槳助力庫(kù)靈科技提高對(duì)環(huán)境和零件的靈敏感知、高效識(shí)別和精準(zhǔn)控制上海庫(kù)靈科技董事長(zhǎng)徐榮來(lái)談到，經(jīng)過(guò)客戶的實(shí)際場(chǎng)域驗(yàn)證及落地，我們的檢測(cè)精確度最小可以達(dá)到0. 05毫米，這基本上滿足了汽車 A 級(jí)面的檢測(cè)要求。在一些重點(diǎn)企業(yè)里面去進(jìn)行測(cè)試，誤判率都是小于5%，只有3.6%，這在行業(yè)中具有一定的領(lǐng)先性。
通過(guò)“機(jī)器人+3D 視覺(jué)+AI”的集成方式，庫(kù)靈科技能夠引導(dǎo)客戶從前端到后端質(zhì)檢生命周期的管理、分析和優(yōu)化，涵蓋注塑、吹塑、壓塑、搪塑等不同生產(chǎn)工藝的瑕疵檢測(cè)。全工藝場(chǎng)景覆蓋和持續(xù)的行業(yè)深耕是基于百度飛槳平臺(tái)的賦能，利用 Paddle X 進(jìn)行前期模型驗(yàn)證，可以幫助我們快速地建立一套技術(shù)方案。后期深入地應(yīng)用飛槳 PaddleDetection、PaddleSeg 等開源庫(kù)來(lái)做 AI 模型優(yōu)化，能夠支持我們針對(duì)實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景不斷進(jìn)行方案改進(jìn)和優(yōu)化。庫(kù)靈科技的技術(shù)人員告訴記者。
經(jīng)過(guò)多年在汽車表面質(zhì)檢領(lǐng)域的練兵和技術(shù)積累，目前，庫(kù)靈科技正在聯(lián)手合作伙伴嘗試將智能化解決方案遷移到金屬加工、軸承、板金等相關(guān)領(lǐng)域。然而從漆面到金屬表面的質(zhì)檢技術(shù)遷移其實(shí)難度非常大。徐榮來(lái)指出，例如在金屬加工行業(yè)，氣門生產(chǎn)有個(gè)特點(diǎn)就是環(huán)境惡劣，車間里油污、粉塵、灰塵彌漫，這些油污和灰塵會(huì)吸附在產(chǎn)品表面，會(huì)對(duì)產(chǎn)品缺陷檢測(cè)造成極大的干擾。再加上氣門行業(yè)對(duì)產(chǎn)品檢測(cè)的精度要求極高，傳統(tǒng)質(zhì)檢的誤判率高達(dá)40%。
在惡劣環(huán)境中追求工業(yè)質(zhì)檢的精度，離不開小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，來(lái)解決工業(yè)檢測(cè)當(dāng)中實(shí)際樣本量比較少的難題。而借由飛槳 EasyDL 零門檻 AI 開發(fā)平臺(tái)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能，可將一張圖片衍生多張圖片，提高數(shù)據(jù)利用率。同時(shí)，通過(guò)自動(dòng)超參搜索策略，完成相對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景數(shù)據(jù)訓(xùn)練的利用率，并能夠產(chǎn)出基于這個(gè)場(chǎng)景最優(yōu)的參數(shù)組合，達(dá)到更高的模型精度。同時(shí)，飛槳聯(lián)合百度研究院大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室，還發(fā)布了 PaddleDetection 少樣本遷移學(xué)習(xí)的新算法，從不同角度應(yīng)對(duì)標(biāo)注不足的挑戰(zhàn)，提升模型學(xué)習(xí)效果。
總體來(lái)看，人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用其實(shí)還有很大的發(fā)展?jié)摿ΑＰ鞓s來(lái)告訴記者，由于場(chǎng)景復(fù)雜、環(huán)境復(fù)雜、工藝復(fù)雜等等，很多的復(fù)雜性造成了人工智能在工業(yè)中的落地應(yīng)用的門檻較高。
日前 IDC 發(fā)布的《2022中國(guó)大模型發(fā)展白皮書》認(rèn)為，大模型是 AI 發(fā)展的必然趨勢(shì)，并提出業(yè)內(nèi)首個(gè)大模型評(píng)估框架。經(jīng)評(píng)估，百度文心大模型處于行業(yè)第一。

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IDC發(fā)布的《2022中國(guó)大模型發(fā)展白皮書》，百度文心大模型處于行業(yè)第一

事實(shí)上，大模型的通用性、泛化性以及基于“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等新開發(fā)范式，能夠解決落地門檻過(guò)高、數(shù)據(jù)資源有限、應(yīng)用開發(fā)“重復(fù)造輪子”等問(wèn)題。

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百度文心大模型全景圖

智能巡檢：工業(yè)機(jī)器人與數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的雙向打通

近年來(lái)，我國(guó)電力行業(yè)高速發(fā)展，電網(wǎng)規(guī)模已躍居世界首位，自動(dòng)化水平逐步提升，電能質(zhì)量和供電可靠性進(jìn)一步提高，基本滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)電力需求。然而，我國(guó)電網(wǎng)運(yùn)維的現(xiàn)狀卻不容樂(lè)觀，現(xiàn)有輸電線路運(yùn)檢人員的年均增長(zhǎng)率不足3%，巡檢人員缺員高達(dá)34%，且傳統(tǒng)人工巡檢模式下難以克服可靠性低、追溯性差、安全風(fēng)險(xiǎn)大等弊端。
在能源電力領(lǐng)域，基于 AI 大底座，百度幫國(guó)網(wǎng)福建建設(shè)了 AI 中臺(tái)，在此基礎(chǔ)上，協(xié)同打造電力大模型，構(gòu)建了 AI 電力關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的全鏈條智能處理能力。這一方法已幫他們將識(shí)別準(zhǔn)確率提升了30%，識(shí)別效率提升了5倍。變電端效率提升了40—60倍，啟動(dòng)送電時(shí)間縮短了80%。另外，由于不同省市自然環(huán)境不一樣，借助 AI 大底座，將其他地方收集的數(shù)據(jù)，灌到大模型中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)通用大模型和具體到場(chǎng)景中模型的再訓(xùn)練，加強(qiáng)了大模型泛化的能力。
而伴隨傳感器技術(shù)、智能控制技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及人工智能技術(shù)等技術(shù)的積累和應(yīng)用，智能巡檢機(jī)器人功能性與穩(wěn)定性得到了快速提升。與此同時(shí)，AI 等技術(shù)的落地推動(dòng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格不斷降低，促使了智能巡檢機(jī)器人用戶企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本不斷下降，更進(jìn)一步加快了市場(chǎng)普及率，以及智能巡檢機(jī)器人的升級(jí)換代。
隨著智能電網(wǎng)的逐漸推進(jìn)，我國(guó)電網(wǎng)工程投資規(guī)模高速增長(zhǎng)，2021年，我國(guó)電網(wǎng)工程投資規(guī)模達(dá)5530億元，同比2020年增長(zhǎng)5.45%?；趪?guó)家智能電網(wǎng)戰(zhàn)略的推進(jìn)，電力行業(yè)智能巡檢機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，未來(lái)將機(jī)器人技術(shù)與電力技術(shù)融合，通過(guò)智能機(jī)器人對(duì)輸電線路、變電站/換流站、配電站(所)及電纜通道實(shí)現(xiàn)全面的智能化無(wú)人化運(yùn)維已經(jīng)成為我國(guó)智能電網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)。
在空曠的變電站、核電站、化工廠、礦山，千巡科技的巡檢機(jī)器人穿梭其中，一邊檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)的情況，一邊將生成的數(shù)據(jù)傳送到系統(tǒng)后臺(tái)，既避免了人工巡檢可能發(fā)生的安全隱患，又實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能化采集和分析。
作為一家“把巡檢機(jī)器人和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)化應(yīng)用場(chǎng)景打通”的科技創(chuàng)新企業(yè)，在機(jī)器人這一智能硬件外，千巡科技還有一項(xiàng)更重要的核心競(jìng)爭(zhēng)力——自主開發(fā)了集監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、作業(yè)管理、信息分析于一體的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了“數(shù)字孿生”。

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飛槳助力千巡科技在巡檢領(lǐng)域幫助實(shí)現(xiàn)技術(shù)國(guó)產(chǎn)化

飛槳助力千巡科技在巡檢領(lǐng)域幫助實(shí)現(xiàn)技術(shù)國(guó)產(chǎn)化千巡科技 CEO 王淮卿告訴記者，動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生的意義其實(shí)是后端走向智能化和數(shù)字化的一個(gè)非常核心的基礎(chǔ)。我們只有把物理世界完整地映射到了數(shù)字世界，顆粒度越細(xì)、刷新頻率越高，數(shù)字世界的信息掌握得就越精準(zhǔn)高效，那么你在其中做出的管理決策和指令也就能更精準(zhǔn)。
事實(shí)上，采集數(shù)據(jù)的方法、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性以及規(guī)模直接決定了人工智能作用發(fā)揮的程度。而工業(yè)數(shù)據(jù)的來(lái)源和制式更加復(fù)雜，且對(duì)數(shù)據(jù)的可解釋性、可靠性和準(zhǔn)確性要求更高。
王淮卿表示，機(jī)器人采集數(shù)據(jù)也好，其他傳感器采集數(shù)據(jù)也好，采集回來(lái)有兩個(gè)關(guān)鍵的處理過(guò)程。一是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、分析和量化；二是把數(shù)據(jù)導(dǎo)入巡檢中臺(tái)，進(jìn)行趨勢(shì)性分析、交叉驗(yàn)證以及一些仿真和 BI 應(yīng)用。
王淮卿告訴記者，由于千巡科技的國(guó)內(nèi)業(yè)務(wù)主要涉及電力及一些敏感的工業(yè)場(chǎng)景，所以我們?cè)谕埔惶兹珖?guó)產(chǎn)化的解決方案，從機(jī)器人的零部件到服務(wù)器再到系統(tǒng)架構(gòu)。其中在 AI 框架這一塊，百度飛槳給我們提供了重要的技術(shù)支撐和算法模型，加速我們這套解決方案的落地。
此外，王淮卿提到，百度飛槳有自己的一群生態(tài)伙伴，無(wú)論是上游做算法做技術(shù)的企業(yè)，還是下游做產(chǎn)業(yè)鏈整合的企業(yè)，均有一些推動(dòng)智慧能源的相關(guān)項(xiàng)目，我們有意向參與這些項(xiàng)目的落地。
據(jù)了解，今年千巡在國(guó)內(nèi)電力能源行業(yè)的應(yīng)用已進(jìn)入批量復(fù)制階段，產(chǎn)品也成功出海，在日本、歐洲、美國(guó)的項(xiàng)目都將逐漸落地交付。目前，公司的交付能力和生產(chǎn)能力已經(jīng)滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，今年預(yù)計(jì)能較去年實(shí)現(xiàn)五倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)，產(chǎn)值將突破億元。
AI 技術(shù)的攀峰與入海

千巡科技和庫(kù)靈科技均是第七屆“創(chuàng)客中國(guó)”人工智能創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈賽道賽（百度）的獲獎(jiǎng)企業(yè)。據(jù)介紹，該大賽由工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心（工業(yè)和信息化部信息中心）、百度公司聯(lián)合舉辦，面向 Al+智慧工業(yè)、Al+生物醫(yī)藥兩大產(chǎn)業(yè)賽道，共吸引了全國(guó)134個(gè)企業(yè)和項(xiàng)目參賽。其中，4家企業(yè)為國(guó)家專精特新“小巨人”企業(yè)，7家企業(yè)獲得了省市級(jí)專精特新企業(yè)認(rèn)定。
作為領(lǐng)先的人工智能企業(yè)，百度正充分發(fā)揮人工智能領(lǐng)域龍頭企業(yè)的示范引領(lǐng)作用，在賽事進(jìn)程之外，持續(xù)對(duì)參賽項(xiàng)目進(jìn)行技術(shù)孵化、生態(tài)資源對(duì)接等賦能，促進(jìn)大中小企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與資源互通。依托百度飛槳技術(shù)支撐，參賽企業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，也孕育出超出預(yù)期的落地機(jī)遇。本次大賽，百度飛槳也應(yīng)勢(shì)而為，完成了一場(chǎng)技術(shù)攀峰與入海的價(jià)值躍升。一方面將核心技術(shù)不斷打磨優(yōu)化，另一方面不斷深入場(chǎng)景，賦能落地。
飛槳作為中國(guó)首個(gè)自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，一方面深入各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，發(fā)布豐富的產(chǎn)業(yè)級(jí)開源模型庫(kù)和詳盡的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐范例庫(kù)，讓開發(fā)者更容易使用飛槳。另一方面，也積極與各種芯片、邊緣終端進(jìn)行適配融合，形成了軟硬協(xié)同的優(yōu)勢(shì)。更懂場(chǎng)景的飛槳不僅在便捷、易用、效能等方面再度刷新記錄，更將為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與前沿探索提供更加硬核的技術(shù)源動(dòng)力。

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百度飛槳全景圖

目前，以飛槳為代表的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)在制造業(yè)的落地主要集中在工業(yè)視覺(jué)、工業(yè)設(shè)備監(jiān)控、數(shù)據(jù)智能和物流倉(cāng)儲(chǔ)等應(yīng)用場(chǎng)景，在研發(fā)設(shè)計(jì)、優(yōu)化生產(chǎn)工藝和排期、設(shè)備運(yùn)維、智能供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)發(fā)揮著“智眼”和“大腦”的支撐作用。
據(jù)了解，截至目前，飛槳平臺(tái)已凝聚535萬(wàn)開發(fā)者，服務(wù)20萬(wàn)企業(yè)，創(chuàng)建67萬(wàn)模型。依托飛槳，目前已累計(jì)培養(yǎng)超300萬(wàn) AI 人才。
隨著我國(guó)新型工業(yè)化的扎實(shí)推進(jìn)，智能制造成為了當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的主攻方向，AI 作為核心技術(shù)，也將不斷走深向?qū)?，發(fā)揮實(shí)效。

轉(zhuǎn)載來(lái)源
文章轉(zhuǎn)載自《智能制造》雜志，作者李國(guó)慶。
AI大模型落地背后，正帶來(lái)一場(chǎng)智能制造的系統(tǒng)重構(gòu)

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