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「匠心」讓AI輕松落地,寶維塔引領(lǐng)工業(yè)智能未來(lái)

2024年9月30日 13:51  CCTIME飛象網(wǎng)  作 者:魏德齡

飛象原創(chuàng)(魏德齡/文)盡管如ChatGPT這樣的AI助手對(duì)于很多生活場(chǎng)景來(lái)說(shuō),使用起來(lái)已經(jīng)是唾手可得的事。但AI之于很多工業(yè)場(chǎng)景,卻更像是樹上的果實(shí),可望而不可得。如何讓人工智能與工業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)生結(jié)合并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,從想法到落地、化困難為簡(jiǎn)單,再?gòu)暮?jiǎn)單替代到全面超越,成為了當(dāng)前業(yè)界廣泛關(guān)注的課題。

從想法到落地

工業(yè)與智能的融合將在優(yōu)化生產(chǎn)效率、降低成本和提高產(chǎn)品質(zhì)量方面發(fā)揮重要作用。根據(jù)麥肯錫和MarketsandMarkets的報(bào)告,AI在制造業(yè)中的全球市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在2024年達(dá)到15-20億美元,并在2030年接近100億美元,預(yù)計(jì)AI在制造業(yè)的年均增長(zhǎng)率(CAGR)將在未來(lái)幾年保持在40%-50%左右。波士頓咨詢公司(BCG)的報(bào)告中也指出,應(yīng)用AI技術(shù)可以使生產(chǎn)力提高20%-30%。這主要通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)流程、減少停機(jī)時(shí)間和提高設(shè)備利用率實(shí)現(xiàn)。

然而,對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō),專業(yè)領(lǐng)域AI模型從開發(fā)到落地的每一環(huán)都絕非易事。一般而言,主要分為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型選擇、訓(xùn)練框架選擇和模型訓(xùn)練、模型轉(zhuǎn)換、模型部署這五個(gè)步驟,而每個(gè)步驟中都存在實(shí)操過(guò)程中的難點(diǎn),像是數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)確定檢測(cè)類型,又比如模型的選擇本質(zhì)上是一個(gè)折中或妥協(xié)的過(guò)程,要根據(jù)場(chǎng)景需求選擇最合適的算力終端。另外在模型轉(zhuǎn)換的過(guò)程中也會(huì)涉及到不同的硬件平臺(tái),對(duì)應(yīng)支持的格式也存在差異。

也就是說(shuō),對(duì)于術(shù)業(yè)有專攻的傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)而言,如果沒有一套能夠涉及整個(gè)流程優(yōu)化的AI平臺(tái),想要擁抱工業(yè)智能的未來(lái)機(jī)遇,其實(shí)是一件需要耗費(fèi)大量資源投入的事情,并且由于經(jīng)驗(yàn)的缺乏,也難以保證項(xiàng)目的最終成功落地。

化困難為簡(jiǎn)單

“AI時(shí)代同樣會(huì)淘汰那些排斥AI、不懂得利用AI工具的人,然而對(duì)于掌握AI的人,需求將會(huì)是爆發(fā)式的增長(zhǎng)。”在近期的一場(chǎng)線上研討會(huì)上,移遠(yuǎn)通信副總經(jīng)理蘭世桂在強(qiáng)調(diào)AI重要性的同時(shí),也專門向外界詳細(xì)介紹了具備端到端全流程功能的寶維塔「匠心」算法平臺(tái)。

移遠(yuǎn)通信已于8月27日正式發(fā)布其工業(yè)智能品牌寶維塔(ProvectaAI)。與此同時(shí),寶維塔旗下核心產(chǎn)品——AI算法平臺(tái)「匠心」、可視化部署工具「匠準(zhǔn)」,以及AI視覺解決方案同步推出,全方位展示了移遠(yuǎn)通信在工業(yè)智能領(lǐng)域的專業(yè)布局和長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃,為工業(yè)生產(chǎn)的智能化升級(jí)注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。

寶維塔品牌的誕生基于移遠(yuǎn)通信在工業(yè)智能業(yè)務(wù)中兩年多的積累。Provecta在拉丁語(yǔ)中具有“先進(jìn)的”含義,中文名稱中的“維”代表了多維度,象征業(yè)務(wù)的多元化,“塔”則寓意為燈塔工廠。

截至目前,移遠(yuǎn)通信是業(yè)內(nèi)為數(shù)不多的具備邊緣計(jì)算軟硬件開發(fā)能力和AI算法自研能力的企業(yè),還成功將AI端側(cè)推理模型從傳統(tǒng)的X86架構(gòu)拓展到ARM架構(gòu),成為行業(yè)內(nèi)少有的成功典范。

「匠心」作為寶維塔精心打造的行業(yè)AI算法模型訓(xùn)練平臺(tái),集成了數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試、模型發(fā)布和一鍵部署等全流程功能,具有推理性能強(qiáng)大、功能豐富、高效便捷、簡(jiǎn)單易用等特點(diǎn),能夠?yàn)槠髽I(yè)提供一站式、低成本、低門檻的AI模型訓(xùn)練與部署服務(wù),推動(dòng)AI技術(shù)便捷高效落地。

該平臺(tái)作為一站式AI開發(fā)工具,具備化困難為簡(jiǎn)單的能力。例如在數(shù)據(jù)標(biāo)注中,通過(guò)自動(dòng)標(biāo)注工具可以先基于規(guī)則自動(dòng)標(biāo)注相應(yīng)的特征點(diǎn),然后再通過(guò)人工審核,從而大大節(jié)省了人力投入;「匠心」還引入了樣本增強(qiáng)功能,能夠?qū)?shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充,為后續(xù)的模型訓(xùn)練奠定良好的基礎(chǔ);針對(duì)模型選擇的難題,「匠心」一方面可提供已經(jīng)優(yōu)化的模型,客戶無(wú)需任何設(shè)置就能直接進(jìn)行訓(xùn)練,另一方面還可提供一些半成品模型,客戶可以根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行增量訓(xùn)練。

除了解決已有的行業(yè)痛點(diǎn)外,「匠心」平臺(tái)還在提高效率、簡(jiǎn)化操作方面擁有更多優(yōu)勢(shì)。該平臺(tái)支持3-5像素的亞像素分割,能夠降低部署后的漏檢率;其次,該平臺(tái)在推理加速方面表現(xiàn)出色。以AI分選應(yīng)用項(xiàng)目為例,通過(guò)充分利用硬件算力,結(jié)合低比特量化技術(shù),實(shí)現(xiàn)單路相機(jī)微秒級(jí)推理,綜合性能顯著提升;另外,「匠心」還提供了多區(qū)域+多模型結(jié)果的工程指標(biāo)統(tǒng)計(jì),以及包括CPU、內(nèi)存等信息的系統(tǒng)監(jiān)測(cè)平臺(tái)。

“「匠心」平臺(tái)、設(shè)備端的AI推理引擎SDK和物聯(lián)網(wǎng)連接組成了端到端的全鏈路架構(gòu)。打通了模型開發(fā)、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)分析、邊緣側(cè)運(yùn)算推理以及數(shù)據(jù)回流優(yōu)化等全流程。”移遠(yuǎn)通信產(chǎn)品經(jīng)理王柯在談到為什么要打造「匠心」平臺(tái)時(shí)談到,該平臺(tái)來(lái)自于真實(shí)場(chǎng)景,服務(wù)于真實(shí)場(chǎng)景,為客戶帶來(lái)完全不一樣的價(jià)值感。

「匠心」平臺(tái)架構(gòu)作為全鏈路AIoT一站式解決方案,具有多方面的優(yōu)勢(shì)。首先,平臺(tái)支持多樣化的數(shù)據(jù)標(biāo)注與數(shù)據(jù)全生命周期管理,利用自動(dòng)化和人工智能協(xié)同的方式優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量,減少人為干預(yù),提高效率。在算法定制方面,平臺(tái)支持多種算法框架和模型定制,能夠靈活選擇適合不同場(chǎng)景的算法和模型,滿足各種業(yè)務(wù)需求。針對(duì)AI算法模型的訓(xùn)練與評(píng)估,平臺(tái)支持分布式訓(xùn)練,并能靈活分配計(jì)算資源,同時(shí)提供在線評(píng)估功能,確保訓(xùn)練的算法模型能夠快速應(yīng)用到工程化場(chǎng)景,提升開發(fā)效率。在模型的落地與部署環(huán)節(jié),平臺(tái)提供全流程服務(wù),簡(jiǎn)化了模型的訓(xùn)練、推理和應(yīng)用,顯著縮短開發(fā)周期,確保模型能夠高效、穩(wěn)定地部署到實(shí)際場(chǎng)景中。這些特性使得「匠心」平臺(tái)能夠在工業(yè)智能、智能園區(qū)等多個(gè)AI解決方案中提供全方位的支持。

同時(shí),針對(duì)工業(yè)智能領(lǐng)域需要深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)器視覺應(yīng)用,可視化部署工具「匠準(zhǔn)」與「匠心」形成了緊密的聯(lián)動(dòng)機(jī)制!附承摹挂云渥吭降乃惴ㄆ脚_(tái),實(shí)現(xiàn)AI模型的構(gòu)建和優(yōu)化;「匠準(zhǔn)」則以其快速高效的部署能力,將「匠心」平臺(tái)打造的模型無(wú)縫對(duì)接至實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,二者相輔相成,共同推動(dòng)AI技術(shù)落地工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,「匠心」不僅實(shí)現(xiàn)了AI的輕松落地,更助力AI能夠發(fā)揮更重要的作用,不只是替代,更要實(shí)現(xiàn)超越。

從替代到超越

“工業(yè)智能并不僅是簡(jiǎn)單的用AI替代人工,更是可以完成人工無(wú)法做到的品質(zhì)檢驗(yàn)要求。”蘭世桂在談及AI對(duì)于工業(yè)的意義時(shí)說(shuō)。無(wú)獨(dú)有偶,王柯也在介紹「匠心」平臺(tái)時(shí)專門表示:“我們認(rèn)為,把模型訓(xùn)練完,部署到終端側(cè)完成推理,并不是整件事情的終點(diǎn),而是起點(diǎn)!憋@然,移遠(yuǎn)通信希望AI能夠發(fā)揮更重要的作用。

工業(yè)智能領(lǐng)域的缺陷檢測(cè)其實(shí)就是一個(gè)AI從替代到超越人工的案例。例如,在半導(dǎo)體領(lǐng)域,由于產(chǎn)品的尺寸多為微米級(jí),無(wú)法通過(guò)人工的目視檢測(cè)來(lái)完成。即便通過(guò)高分辨率的電子顯微鏡成像,也會(huì)存在生產(chǎn)效率低下、無(wú)法避免誤檢的問(wèn)題,從而產(chǎn)生質(zhì)量隱患。

為了更好地推動(dòng)AI技術(shù)在工業(yè)檢測(cè)環(huán)節(jié)落地,寶維塔成功打造了“邊緣計(jì)算盒子+工業(yè)智能相機(jī)+「匠心」及「匠準(zhǔn)」平臺(tái)”的AI視覺軟硬件解決方案,幫助客戶設(shè)備準(zhǔn)確、快速、簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)圖像采集篩選、數(shù)據(jù)標(biāo)注處理、模型訓(xùn)練、測(cè)試、部署和硬件設(shè)備管理等一站式全流程功能,為工業(yè)檢測(cè)的智能化升級(jí)帶來(lái)了全新的可能。

由于聚焦于工業(yè)檢測(cè)的核心需求,寶維塔AI視覺解決方案不僅能夠?qū)崿F(xiàn)快速且精準(zhǔn)的缺陷識(shí)別,從而提升品質(zhì)管控,還能幫助企業(yè)更好地降低生產(chǎn)成本及提升產(chǎn)能。以某農(nóng)副產(chǎn)品分選項(xiàng)目為例,該項(xiàng)目需要對(duì)于瓜子、花生這類產(chǎn)品進(jìn)行識(shí)別和篩選,由于輸入的多為細(xì)長(zhǎng)圖片,且物品體積較小,極大提高了視覺畫面捕捉與殘次品檢測(cè)的難度,對(duì)檢測(cè)的精度和穩(wěn)定性提出了更高要求?蛻敉ㄟ^(guò)使用「匠心」平臺(tái)進(jìn)行模型訓(xùn)練,再借助搭載移遠(yuǎn)5G智能模組SG560D的邊緣計(jì)算盒子進(jìn)行推理,很好地滿足了農(nóng)副產(chǎn)品分選對(duì)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的高要求,為質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率帶來(lái)雙重提升。也就是說(shuō),“「匠心」+邊緣計(jì)算盒子”的組合,以一種低代碼的方式實(shí)現(xiàn)AI從替代到超越。

目前,該方案已被全球多家知名品牌選用,在屏蔽蓋外觀缺陷檢測(cè)、3C電子適配器外觀6面檢、半導(dǎo)體功率器件尺寸精密測(cè)量、玻璃面板和木板外觀檢測(cè)、汽車電子零部件外觀和Pin針檢測(cè)、農(nóng)副產(chǎn)品分選、循環(huán)經(jīng)濟(jì)垃圾分揀等多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)落地,并將賦能更多工業(yè)檢測(cè)場(chǎng)景。

顯然,移遠(yuǎn)通信寶維塔「匠心」平臺(tái)打通了AI在工業(yè)智能領(lǐng)域從開發(fā)到落地的全流程,助力AI技術(shù)的普及與應(yīng)用。其不僅解決了傳統(tǒng)工業(yè)場(chǎng)景中AI落地的痛點(diǎn),還通過(guò)一站式、低門檻的方案幫助企業(yè)不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低成本和提升質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)了從替代到超越的轉(zhuǎn)變。寶維塔所打造的“燈塔工廠”正在引領(lǐng)工業(yè)智能化的未來(lái),更為各行業(yè)提供了廣闊的AI應(yīng)用前景和創(chuàng)新動(dòng)力。

編 輯:高靖宇
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