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3月11日，圍繞后疫情時(shí)代工業(yè)智能的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，騰訊優(yōu)圖、騰訊云與騰訊研究院聯(lián)合主辦了線(xiàn)上策略會(huì)，邀請(qǐng)清華大學(xué)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室總工程師王晨，明略科學(xué)院主任于政，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室工業(yè)AI項(xiàng)目負(fù)責(zé)人黃亮，格創(chuàng)東智OT業(yè)務(wù)總監(jiān)&智能裝備事業(yè)部總經(jīng)理王贇，天澤智云解決方案副總裁史喆等工業(yè)智能領(lǐng)域的專(zhuān)家、學(xué)者以及行業(yè)大咖齊聚線(xiàn)上進(jìn)行了深度分享。

騰訊優(yōu)圖工業(yè)AI解決方案，切實(shí)助力企業(yè)提效降本

王贇在分享中表示，工業(yè)企業(yè)常常會(huì)遇到人員、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)共享等方面的挑戰(zhàn)。比如，產(chǎn)品的品質(zhì)檢測(cè)會(huì)使用大量勞動(dòng)力，檢測(cè)工作的結(jié)果受到人員的經(jīng)驗(yàn)、身體狀況、疲勞、心情等多種因素影響。那么，如何在員工情緒變化和全年無(wú)休的高壓下，保證作業(yè)以及判斷的穩(wěn)定性？此外，企業(yè)如何把上下游數(shù)據(jù)、各個(gè)部門(mén)之間的數(shù)據(jù)以及人與設(shè)備之間的數(shù)據(jù)共享？如何打破數(shù)據(jù)壁壘，在更多場(chǎng)景下形成更智能化的方案和應(yīng)用？

針對(duì)工業(yè)企業(yè)從供應(yīng)鏈、研發(fā)、生產(chǎn)到營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)的全流程問(wèn)題，騰訊優(yōu)圖的AI能力正在助力工業(yè)行業(yè)提升生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，保證科學(xué)管理和智能生產(chǎn)。

黃亮提到兩個(gè)典型案例，一個(gè)是某面板生產(chǎn)商基于騰訊優(yōu)圖AI能力，聯(lián)合騰訊云打造的AI智能制造解決方案，為液晶面板進(jìn)行缺陷檢測(cè)。

傳統(tǒng)的視覺(jué)缺陷檢測(cè)和分揀設(shè)備，無(wú)法滿(mǎn)足先進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域日益復(fù)雜精密的檢測(cè)需求，在實(shí)際生產(chǎn)線(xiàn)上依然需要人工肉眼復(fù)檢，沒(méi)有切實(shí)地給企業(yè)節(jié)省人力和提高效率。

騰訊優(yōu)圖利用視覺(jué)AI算法，開(kāi)發(fā)缺陷檢測(cè)工具替代質(zhì)檢工人環(huán)節(jié)。通過(guò)近半年的線(xiàn)上系統(tǒng)調(diào)試和試運(yùn)行，已交付模型數(shù)量75個(gè)，覆蓋站點(diǎn)20個(gè)，檢測(cè)產(chǎn)品16個(gè)，并形成配套產(chǎn)品化方案和交付訓(xùn)練平臺(tái)，加速模型迭代和交付效率。在保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的前提下，大大降低人力成本，工廠(chǎng)質(zhì)檢人員減少了60%，真正實(shí)現(xiàn)了降本增效的目的。

上述解決方案基于騰訊優(yōu)圖AI技術(shù)，構(gòu)建ADC（自動(dòng)化缺陷分類(lèi)和檢測(cè)）系統(tǒng)，從而大力提升面板行業(yè)缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率，能夠覆蓋和替代目前80%以上的人工目檢工作，并且可以將檢測(cè)任務(wù)提升到更為精細(xì)化（例如，缺陷的精準(zhǔn)測(cè)量um級(jí)、坐標(biāo)定位，以及根據(jù)缺陷規(guī)則自動(dòng)生成開(kāi)單建議），極大的提升生產(chǎn)效率，直接降低了人工成本。騰訊優(yōu)圖首創(chuàng)了行業(yè)產(chǎn)品化解決思路，通過(guò)研發(fā)可復(fù)制性解決方案，快速迭代超越競(jìng)品。在行業(yè)多個(gè)項(xiàng)目POC中取得第一的好成績(jī)，樹(shù)立了行業(yè)標(biāo)桿。

另一個(gè)案例是，騰訊優(yōu)圖幫助國(guó)外某知名企業(yè)提升管理和運(yùn)作效率。通過(guò)圖像分析和統(tǒng)計(jì)，大型大工廠(chǎng)車(chē)間里的各種信息，比如不同工種的工人區(qū)域分布是否最優(yōu)，貨物的擺放是否合理。這些信息會(huì)有助于管理層判斷當(dāng)前的業(yè)務(wù)流程是否合理，是否有優(yōu)化的空間，從而去提升工廠(chǎng)的管理和運(yùn)作效率。

作為騰訊頂級(jí)的AI實(shí)驗(yàn)室，騰訊優(yōu)圖擁有超過(guò)800項(xiàng)全球?qū)＠Ｔ诹闶邸⒔鹑凇⑨t(yī)療等領(lǐng)域都有非常深厚的沉淀，經(jīng)過(guò)這兩年的摸爬滾打，在工業(yè)領(lǐng)域也積累了相當(dāng)多的案例和經(jīng)驗(yàn)。

騰訊優(yōu)圖工業(yè)AI解決方案三大策略，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

騰訊優(yōu)圖在為工業(yè)企業(yè)提供解決方案層面，具有“人工和自動(dòng)化相結(jié)合”、“通用性和定制化相結(jié)合”、“公有化和私有化相結(jié)合”等三大策略。

第一大策略，人工和自動(dòng)化相結(jié)合。作為幫助企業(yè)降本提效的智能解決方案提供方，騰訊優(yōu)圖非常重視自身方案的效率和成本，不遺余力優(yōu)化產(chǎn)品方案，特別是自動(dòng)標(biāo)注工具、自動(dòng)訓(xùn)練平臺(tái)等。

第二大策略，通用性和定制化相結(jié)合。工業(yè)場(chǎng)景解決方案的特點(diǎn)是高度定制化，不同的細(xì)分領(lǐng)域都有其業(yè)務(wù)特點(diǎn)，很難找到大而全的通用解決方案。如何在保障方案通用性的同時(shí)，又能靈活的適配不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，騰訊優(yōu)圖也在努力兼顧兩者。

第三大策略，公有化和私有化相結(jié)合。企業(yè)的數(shù)據(jù)有比較高的保密性，因此大多數(shù)工業(yè)項(xiàng)目以私有化部署為主。但是私有化部署的弊端在于設(shè)備成本不具備彈性、人員辦公有地理限制等，所以業(yè)務(wù)上云是不可避免的趨勢(shì)。比如，在當(dāng)前的疫情下，如果工廠(chǎng)的業(yè)務(wù)可以在云上開(kāi)展，就可以實(shí)現(xiàn)通過(guò)遠(yuǎn)程辦公保持運(yùn)營(yíng)，也可以靈活調(diào)整生產(chǎn)周期，降低設(shè)備的使用成本，這些非常具有吸引力和想象空間。

賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，為新基建提速

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在這次疫情中發(fā)揮了很重要的作用，一是供需對(duì)接，二是復(fù)工復(fù)產(chǎn)的信息同步。IDC預(yù)測(cè)，中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)到2020年的市場(chǎng)規(guī)模可達(dá)到1275億美元，2015至2020年年均復(fù)合增速達(dá)14.7%。

騰訊很早開(kāi)始就在布局產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，發(fā)展人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地，做的就是數(shù)字新基建。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，作為數(shù)字新基建的重要一環(huán)，在政策、資本的加持下，將迎來(lái)一波更大的發(fā)展機(jī)遇。疫情之后，在一些有條件的地區(qū)和企業(yè)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資和應(yīng)用推進(jìn)將會(huì)加速，而工業(yè)制造和服務(wù)過(guò)程將會(huì)有越來(lái)越多的環(huán)節(jié)被重構(gòu)和優(yōu)化。

后疫情時(shí)代，工業(yè)數(shù)字化未來(lái)已來(lái)。騰訊優(yōu)圖將持續(xù)加強(qiáng)自主創(chuàng)新能力建設(shè)，加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化整體轉(zhuǎn)型，助力“科技強(qiáng)國(guó)”。