最難啃的硬骨頭，騰訊啃下來了。
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作者 | 何思思
編輯 | 周蕾
談到工業(yè)數(shù)字化轉型，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)轉型的全部。
實際上，隨著數(shù)字化進程的加快，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)界學界的重要課題。未來很長一段時間內，AI將成為工業(yè)轉型升級的標配。
在科技圈，“跟風”現(xiàn)象盛行，新科技、新技術、新應用場景的誕生，往往會吸引大大小小的玩家入局，為行業(yè)和服務商本身帶來新的增長點。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，甚至是細分到工業(yè)AI質檢服務，已經(jīng)被納入云廠商、AI創(chuàng)企、傳統(tǒng)機器視覺企業(yè)的業(yè)務范圍。
經(jīng)過四年的發(fā)展，在工業(yè)AI這股熱浪下，有多少AI技術廠商能夠突出重圍，引領行業(yè)風向，樹立行業(yè)標桿？我們從騰訊云在工業(yè)AI領域的實戰(zhàn)經(jīng)驗中找到了答案。
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工業(yè)AI號角吹響，AI質檢迫在眉睫
工業(yè)AI概念在誕生之初，就尋求在工業(yè)制造的各種場景中進行應用，諸如智能分揀、智能巡檢、能效優(yōu)化、預防性維護、智能缺陷檢測等。其中，質檢環(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)質檢解決方案市場分析，2021》報告指出，工業(yè)AI視覺質檢市場也已經(jīng)走向成長期，2020年全年中國工業(yè)質檢軟件和服務市場仍平穩(wěn)增長，市場規(guī)模達到了1.42億美元，較2019年有近32%的增長，未來五年工業(yè)質檢軟件和服務市場還會保持30%以上的CAGR增速。
這主要基于我國工業(yè)細分領域較多且各領域的研發(fā)、生產(chǎn)、管理環(huán)節(jié)差異性較大，對工業(yè)場景來說，融合AI最大的挑戰(zhàn)在于AI應用的落地需要設備、網(wǎng)絡和算力作為基礎條件，而工廠不可能花費巨大的成本去改造產(chǎn)線進而與AI進行深度融合。
另一個原因則是從工業(yè)的難點和痛點出發(fā)，質檢一直是產(chǎn)品內控的剛需環(huán)節(jié)，但眾所周知，現(xiàn)在絕大部分工廠中，質檢都是依靠工人來完成，憑借的是人力的大量重復勞動以及相關經(jīng)驗。而工廠在人工質檢方面“招工難、用工難”現(xiàn)象越發(fā)嚴重。
相關統(tǒng)計顯示，中國每天有超過350萬工人在生產(chǎn)線上進行產(chǎn)品外觀檢查，僅3C行業(yè)就有150萬以上工人。
這些質檢人員每天都要花費大量的時間去判斷工業(yè)零件的質量，不但有害員工視力，還存在速度和穩(wěn)定性差等問題。同時，傳統(tǒng)工業(yè)質檢方法是通過人肉眼所見和主觀經(jīng)驗來進行判決，僅可給出定性的評價，無法形成精細化的判定數(shù)據(jù)輔助工藝優(yōu)化，人工判別經(jīng)驗也難以復制與傳承。
騰訊云AI研發(fā)總經(jīng)理、騰訊優(yōu)圖實驗室副總經(jīng)理吳永堅談到，目前老齡化現(xiàn)象越來越嚴重，年紀大的工人正在退出招聘市場，而年輕的工人不愿意去做這種既機械又枯燥的工作，畢竟一個細小的零部件需要放在顯微鏡下通過360度旋轉來觀察異常；
另外，培養(yǎng)新人大概要花費幾個月的時間，從長遠來看，很難有人堅持下來，企業(yè)因此需要重新招聘重新培訓，這就極大地增加了成本，而且經(jīng)常出現(xiàn)由于人力補充不及時形成產(chǎn)能瓶頸的情況。
而相比于傳統(tǒng)的人工質檢方式，AI質檢具備質檢效率高、檢測精度高、質檢系統(tǒng)穩(wěn)定等優(yōu)勢，在工業(yè)數(shù)字化轉型大背景下，用AI完成質檢無疑是最好的選擇。
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工業(yè)AI質檢領頭羊養(yǎng)成記
工業(yè)AI 質檢挑戰(zhàn)多，企業(yè)入局難
工業(yè)AI質檢帶來了新流量，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)質檢方面也并沒有突出的解決方案。
是因為難做？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AI這一新技術不夠了解，加之工業(yè)AI質檢無論是對工廠還是AI企業(yè)都需要投入大量的資金，工廠決策者普遍對AI落地的效果存在疑慮不敢貿然投入；
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)機理，另一方面工業(yè)專家也不了解AI，雙方認知的落差與立場的差異往往成為項目落地的卡點。
最重要的是， AI企業(yè)也在摸索著突破技術局限性，許多供應商在為客戶搭建AI質檢體系的過程中，往往會遇到AI算力及處理速度的瓶頸，導致AI質檢速度或精度不如工人質檢，更多時候只能作為人工識別的復檢補充。
這些因素都成了各大玩家入局失敗的原因，據(jù)相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國研究AI的企業(yè)超2000家，其中專注工業(yè)領域的不足5%，眾多AI企業(yè)不愿或不敢投身工業(yè)領域。但就是在種種挑戰(zhàn)下，騰訊迎難而上，選擇入局工業(yè)領域并重點選擇了工業(yè)視覺賽道，加大了對工業(yè)制造痛點及難點的研究，將AI技術匹配工業(yè)場景并完成升級。
騰訊云工業(yè)AI的入局之道
值得注意的是，針對因人力成本高、智能化改造難而未能深入的工業(yè)質檢場景，騰訊云聯(lián)合生態(tài)伙伴打造了騰慧飛瞳AI質檢儀。
該產(chǎn)品主要針對目前3C零部件產(chǎn)品外觀檢測準確性差、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)外觀檢測自動化的瓶頸問題，大幅提升檢測效率，解放質檢人力、優(yōu)化成本。
據(jù)雷峰網(wǎng)了解，大多數(shù)AI廠商只做標準化軟件的開發(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領域打法不同，騰訊則是以客戶需求為導向，提供軟硬一體的解決方案。
吳永堅談到，工業(yè)AI質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質檢實際上是由光、機、電、軟、算五大部分的聯(lián)動配合組成，互聯(lián)網(wǎng)公司、AI企業(yè)在前三部分并不是很擅長，需要開闊思路，從上下游出發(fā)了解產(chǎn)業(yè)，補齊能力短板。最好的交付方式是以軟硬一體機交付，才是想客戶所想，予客戶所需。
工業(yè)AI質檢要想切實落地，就是要將AI與工業(yè)進行更好的融合，不僅要提升AI水平，還要豐富行業(yè)知識。
技術方面，依托騰訊優(yōu)圖實驗室在計算機視覺算法方面的技術優(yōu)勢，騰訊創(chuàng)造性地設計了光度立體成像解決方案，實現(xiàn)了成像、檢測、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)、設計、制造、服務等方面的優(yōu)勢，針對性的實現(xiàn)了多維度硬件創(chuàng)新，保障設備平穩(wěn)運行。
為了彌補自身對工業(yè)機理理解不足，在項目執(zhí)行期間，騰訊團隊以“泡在現(xiàn)場”的樸素方式理解產(chǎn)品，熟悉質檢工人的工作流程，排查機械、成像和算法的問題并及時調整，同時通過現(xiàn)場與客戶面對面的交流，更好理解產(chǎn)業(yè)知識及行業(yè)真實痛點，真正地做到了“現(xiàn)場有神靈、魔鬼在細節(jié)”。
“獨行快，眾行遠”，開放生態(tài)一直是騰訊的招牌，為了快速補齊行業(yè)知識，騰訊選擇與合作伙伴通力合作，例如騰慧飛瞳AI質檢儀就在騰訊軟件及算力優(yōu)勢的基礎上，結合了合作伙伴在機器視覺的行業(yè)應用經(jīng)驗，通過多軸聯(lián)動裝置實現(xiàn)任意位置角度拍攝成像，靈活提取復雜零部件表面不同位置的缺陷細節(jié)，有效支持高速數(shù)據(jù)采集及檢測，大幅提升質檢效能。
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，騰訊就表明了入局To B的決心，而如今其在工業(yè)AI質檢領域的壯舉也向業(yè)界表明了深扎To B的雄心。
目前，在工業(yè)AI質檢方面，許多AI屬性強的企業(yè)還沒有研發(fā)出解決工業(yè)質檢痛點的標準產(chǎn)品及解決方案，而騰訊卻在該領域邁出了一大步，不僅率先進入工業(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，與合作伙伴實現(xiàn)共贏。
除了繼續(xù)提供標品，騰訊還將提供工業(yè)AI研發(fā)工具和工業(yè)AI中臺。工業(yè)AI研發(fā)工具產(chǎn)品可用于快速搭建質檢解決方案。騰訊云智工業(yè)AI中臺則面向已有工業(yè)質檢一體機客戶，幫助實現(xiàn)質檢結果與設備的統(tǒng)一監(jiān)控管理，實時獲取產(chǎn)線整體與各機臺的缺陷信息，輔助生產(chǎn)計劃調整與工藝優(yōu)化。
吳永堅認為，工業(yè)AI質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，通過自動化質檢、數(shù)字孿生、供應鏈協(xié)同等手段輔助提升工業(yè)企業(yè)的運營效率，達到?jīng)Q策層面的自動學習和自動優(yōu)化，為中國制造2025的戰(zhàn)略發(fā)展貢獻一份力量。
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工業(yè)AI質檢領頭羊打造
MIM行業(yè)標桿
近日，在由雷峰網(wǎng)主辦的第六屆全球人工智能與機器人大會（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�？梢哉f，騰訊率先成為了工業(yè)AI質檢領域的領頭羊。
技術、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同時創(chuàng)造出更大的價值。
據(jù)悉，目前騰慧飛瞳AI質檢儀已經(jīng)在富馳高科得到了有效的應用。上海富馳高科技股份有限公司（以下簡稱“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、航空航天等領域取得了亮眼的成績。但近幾年，隨著公司市場規(guī)模的擴張，卻因工業(yè)質檢的問題犯了難。
“人工質檢是用人最多的地方，且面臨明顯問題。一方面，工作時間長且枯燥，人工拿著產(chǎn)品360度旋轉找缺陷，每件檢查時間長達1分鐘，工作人員容易疲勞。另一方面，訂單變動時無法準確適配人員，人力成本不斷拉高，質檢高峰期用人數(shù)量超過1500人。” 上海富馳高科自動化總監(jiān)鄧聲志表示。
對于富馳高科而言，亟需通過AI質檢解決的問題可以歸結為兩點：高反光和正常反光會混淆，造成的成像難問題影響判定結果；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質檢平臺。但是在評估過程中，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，騰訊對項目的認真程度是最終選擇它的主要原因。
據(jù)雷峰網(wǎng)了解，在前期調研階段，騰訊云和騰訊優(yōu)圖實驗室的工程師們駐場來現(xiàn)場做了很多調研。調研過程中，騰訊團隊不斷地給富馳信心。他們在現(xiàn)有的硬件設備資源上做各種AI算法的嘗試和測試，并且提供專業(yè)服務。兩三個月后，算法測試達到富馳檢驗指標和預期效果后，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多次技術討論會議，騰訊云和騰訊優(yōu)圖實驗室的工程、軟件、AI算法、架構師們都參與了進來，包含硬件設計、光學設計，他們與富馳諸多工程師們一起討論合適的解決方案，并不斷做出調整。
目前，在騰慧飛瞳AI質檢儀的助力下，富馳高科在設備持續(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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