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    研發成本高、AI人才招募難,中小微企業如何掘金智能制造?
    來源:互聯網   發布日期:2022-08-16 10:01:18   瀏覽:2841次  

    導讀:在國外大廠幾乎對視覺技術形成壟斷的局面下,身處機器視覺行業的我們還能做什么? 在沒有算法工程師團隊的情況下,如何引入AI來解決工業級場景問題? 這是來自廣東的兩家中小型智能制造企業在飛槳中國行廣州站活動上提出的困惑,現場參會的制造企業代表頗多...

    研發成本高、AI人才招募難,中小微企業如何掘金智能制造?

    “在國外大廠幾乎對視覺技術形成壟斷的局面下,身處機器視覺行業的我們還能做什么?”

    “在沒有算法工程師團隊的情況下,如何引入AI來解決工業級場景問題?”

    這是來自廣東的兩家中小型智能制造企業在“飛槳中國行廣州站”活動上提出的困惑,現場參會的制造企業代表頗多,無不帶著類似的迷茫。

    廣東是我國制造業發展的排頭兵,電子信息制造業規模更是連續31年居全國第一,數字化、智能化發展的需求尤為強烈。為加快推動智能制造,不少本地企業積極擁抱AI、大數據等新一代信息技術,探索與產業結合的新路徑。

    工業質檢場景為例,對于制造企業而言,質檢是其發展過程中的“達摩克利斯之劍”:成本高、標準難、效率低,機器視覺檢測技術代替人工質檢是制造企業數字化轉型中最為迫切的需求之一,但早期的機器視覺檢測技術則幾乎被國外大廠壟斷。

    機器視覺在工業制造領域的應用是為了降本增效,包括提升不良率節省物料,穩定生產品質和性能以及快速交期”,廣東榮旭智能技術有限公司業務副總李強稱,瞄準了這一需求的榮旭智能從2010年起投入到機器視覺軟件開發,2013年開始做與外觀相關的機器視覺應用。“2018年,我們投入了很多的人力、物力把良率做到80%到85%,同時也意識到繼續提升良率已經遠遠不是靠我們幾個人在現場做模板的匹配就能夠做到的”,李強向南都記者表示,他們需要人工智能技術來提升良率、降低研發成本,否則團隊的心血將全部付諸東流。

    基于此前的積累,榮旭智能開始接觸深度學習平臺飛槳,利用PaddleDetection、PaddleSeg工具開發出一套電容電感缺陷檢測軟件,成功克服了電容電感元件缺陷類型多、難以兼容、誤檢漏判率高的難題,將檢出率從80%提高至99.97%;同時其模型開發的投入成本也大幅降低,落地應用后使得質檢成本降低超70%。

    研發成本高、AI人才招募難,中小微企業如何掘金智能制造?

    “深度學習算法的檢測能力在精度上已經遠遠超出人的判斷檢出率,真正做到了助力制造業降本增效”,李強稱。目前榮旭智能已成為專注高端智能視覺檢測設備的高新技術企業,以自研技術服務于電容電感行業龍頭順絡電子、TDK、麥捷等客戶。

    另一邊,來自廣州市安魯信息技術有限公司的高級工程師吳旭彪則深受技術力量儲備不足的困擾。“我們是一家做系統集成和IT運維為主的公司,目前有12個人;A力量也是沉淀在系統集成和IT運維行業,客戶包括政府、制造業、金融業、零售業等”,吳旭彪表示,“我們小微企業也想抓住智能制造的風口,但苦于沒有專業AI團隊,如果自己培養AI算法工程師需要5-7年的時間,企業也根本熬不到那天。”

    研發成本高、AI人才招募難,中小微企業如何掘金智能制造?

    在“不轉型等死,轉型在找死”的悲觀情緒中,吳旭彪決定嘗試一下號稱“零門檻AI開發平臺”的飛槳EasyDL,讓他沒想到的是,安魯信息在團隊人員完全沒有算法基礎的情況下僅用3天就上手了AI開發,3個月研制出一套汽車行業客戶認可的智能質檢一體化解決方案。“我們先把汽車的漆面做了一些統計,有凹陷、沙眼、劃痕等十多種缺陷,如果同時檢測這么多缺陷就需要算法工程師,EasyDL圖像識別技術在這個過程中發揮了作用”,吳旭彪稱,“作為一個小微公司,我們的能力不在算法,但我們有行業積累、有工程思維,可以通過拆解的方式,借助飛槳提供的技術框架能力來做智能質檢解決方案。”

    像榮旭智能、安魯信息一樣借助飛槳平臺轉型智能制造賽道的中小企業不在少數。百度飛槳是我國首個自主研發、開源開放的產業級深度學習平臺,目前位列中國深度學習平臺市場綜合份額第一。數據顯示,截至2022年5月,飛槳平臺上累積已有477萬開發者,共創建了56萬個AI模型,AI應用落地覆蓋工業、能源、城市、金融等領域。

    廣州的產業環境則為飛槳AI應用落地提供了一片沃土。據百度AI技術生態總經理馬艷軍介紹,飛槳目前累計服務覆蓋廣州企業802家,包含聯通、廣汽等明星企業,并組建了10個“飛槳領航團”,助力開發者降低AI應用門檻,此外飛槳已經與4所廣州高校達成人才培養實踐基地校企合作,在6所本地高校已使用飛槳教學并開設學分課。

    采寫:南都灣財社記者 馬寧寧

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