7月24日,在數字中國建設峰會 - 工業互聯網產業生態大會上,騰訊云聯合中國工業互聯網研究院發布了工業AI質檢標準化研究成果,該研究成果基于騰訊云與寧德時代等制造企業在工業AI質檢上的深度合作,全景呈現了工業AI質檢在國內電子制造、新能源等行業的應用現狀,并首次結合云廠商在制造業領域的規?；瘜嵺`,為國內工業AI質檢產業生態的規模發展和企業的降本增效提供極具價值的參考。

業界專家認為,工業AI質檢標準化研究也將進一步加速推動有關部門出臺相關標準,規范我國工業AI質檢領域的創新發展模式,解決制造業檢測智能化瓶頸問題,助力我國制造業高質量發展具有重要意義。

騰訊云副總裁、優圖實驗室副總經理吳永堅 發布工業AI質檢標準化研究成果

作為國家經濟基礎,制造業正在加速向數字化、智能化時代邁進。在制造業產品生產過程中,涉及多種零部件的識別檢測應用,然而傳統工業質檢依靠人力,效率低、出錯率高,已經越來越難以適應企業數字化的發展訴求。因此,面向工業視覺缺陷檢測的工業AI質檢,以AI智能化決策輔助或代替人工,成為解決制造業檢測智能化瓶頸問題的重要手段。

新能源創新科技公司寧德時代率先運用人工智能、圖像識別、機器學習、預測性算法和5G等新技術,打造高效智能工廠。比如,將工業AI質檢技術引入到動力電池若干工序中的安全判斷環節,通過運用AI分析綜合判定產品的質檢結果。浙江舜宇智能光學有限公司,在攝像頭模組外觀檢測中,引入工業AI質檢技術,通過拍攝產品多種視角、分析產品外觀質量,設定判定準則,辨別缺陷種類、確定產品的合格情況。

類似的案例實踐還有上海富馳高科,其金屬粉末注射成型(MIM)產品由于形狀結構復雜,導致一般的檢測設備和傳統人工檢測的方法難以滿足要求。針對這一痛點,富馳高科聯合騰訊云將光度立體成像技術、深度學習等工業AI質檢技術引入攝像頭支架外觀檢測中,以AI技術分析產品外觀,通過80多個不同外觀拍攝視角,綜合判定產品的質檢結果。AI質檢速度相比人工質檢速度提升了10倍,僅人力成本方面,預計每年就能為客戶節省數千萬元。

騰訊云副總裁、優圖實驗室副總經理吳永堅表示:“目前基于AI技術的工業質檢解決方案,已逐步融入制造業產品的生產流程中,通過云平臺、邊緣服務、設備硬件、軟件的有機融合,服務于工業企業。騰訊云期待建立工業AI質檢行業標準,形成產業共識,優化生產流程,助力制造業的智能化轉型。”

工業AI質檢正在國內快速落地,但行業尚缺乏統一的標準。研究成果指出,“雖然目前國內外多個標準組織已經對工業AI質檢部分涉及的領域有相關研究分析和標準設立,但仍缺少體系化的工業AI質檢標準,沒有具體結合工業質檢領域的特點進行技術分析,也沒有具體場景所對應的技術能力要求,從而影響產業生態的規模發展。”

面對這樣的現狀,騰訊云基于在工業AI質檢領域落地實踐的經驗,建議在工業AI質檢標準化實施路徑方面,能夠從硬件設備、機器學習平臺、運行及監控軟件、軟硬件接口及協議以及安全五大方向,進一步明確細化規范要求,并結合工業質檢場景的數據特點,保證算法的更強應用適用性。

在工業AI質檢基本技術方面,研究提出缺陷類型支持種類、重要性能評判指標、運行耗時、設備穩定性、批量復制及成像一致性等要求。以設備穩定性要求為例,工業領域的設備穩定性至關重要,一旦工業生產設備出現故障而停產,將直接導致經濟損失。AI質檢技術應用于工業領域,其穩定性應與工業生產流水線的穩定性一致,才能保證工業生產環節的整體穩定性。

在工業AI質檢標準化發展方向方面,該研究成果提出要匯聚工業AI質檢產業生態鏈各方力量,加快重點關鍵標準研制,鼓勵重點企業試點示范,提升產業運行效率。同時,探索建設面向質量運行和發展成效評估的公共服務平臺,從而更快、更好地推進工業AI質檢標準化的落地。

當前,中國正處于經濟提速換擋的關鍵時期,在制造業向智能化轉型的背景下,未來AI工業質檢應用預計將會進一步成熟,從而帶動制造業、泛工業領域的自動化、智能化轉型升級。騰訊云也將始終堅持各行各業數字化助手定位,為各行業持續提供更多AI能力助推產業智能化升級。

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