導讀
人工智能、工業互聯網技術加速融合，促進工業智能廣泛應用
百度打造全棧自主工業智能方案，助力工業企業智能化改造，實現降本增效
案例1：百度工業智能助力精研科技實現3C零部件無人智能化檢測
案例2：百度工業智能助力首鋼集團實現鋼板表面質量智能化檢測
案例3：百度工業智能助力國家電網開展智能化巡檢
人工智能、工業互聯網技術加速融合，促進工業智能廣泛應用
當前，我們正身處以人工智能為核心驅動的第四次工業革命浪潮中，人工智能各項核心技術也逐步實現了標準化、自動化和模塊化，具備了工業大生產的典型特征，正加速與多行業、多領域深度融合。工業制造將成為人工智能應用的關鍵領域。
工業智能是人工智能技術與工業融合發展形成的，貫穿于設計、生產、管理、服務等工業領域各環節，實現模仿或超越人類感知、分析、決策等能力的技術、方法、產品及應用系統。工業智能將有利于推動中國從工業大國向工業強國的轉變，實現創新發展。
我國高度重視人工智能與工業的深度融合和發展。2017年，國務院在《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，即明確提出要“形成一批面向不同工業場景的工業數據分析軟件與系統以及具有深度學習等人工智能技術的工業智能軟件和解決方案”。2019年的政府工作報告則首次提出了“智能+”的概念，將智能制造確定為了國家經濟發展新動能的重要發展方向。2020年，中央進一步提出要加快人工智能、工業互聯網等新型基礎設施建設（新基建）進度，“新基建”將進一步加速推動人工智能、工業互聯網技術融合發展，促進工業智能廣泛應用。
百度打造全棧自主工業智能方案，助力工業企業智能化改造，實現降本增效
百度基于多年在人工智能、大數據、物聯網等技術的積累，為工業企業提供面向制造業全流程的智能制造解決方案，通過ABC（AI+BigData+Cloud）+IOT覆蓋研發、采購、生產、質量、物流、設備、能源、安全等制造業關鍵環節，助力工業強國。
尤其是在工業質量檢測和工業巡檢方面，百度開展了大量的實踐，取得了豐碩的成果。
（1）智能質檢
百度為工業企業提供一整套完整的智能工業質檢解決方案，支持端云一體化服務，與百度云ABC+IOT、邊緣計算等生態無縫融合，云端支持深度學習模型訓練閉環，同時通過邊緣計算支持模型下發和數據回傳，幫助客戶實現智能制造及工業4.0時代的產業升級，滿足不同行業和不同客戶的多層次需求。
百度智能工業質檢系統組件包括最底層的核心芯片、算力設備、深度學習框架以及上層的質檢云模型，目前系統的核心組件已經全部實現了國產化自主可控。核心芯片支持百度自研的全功能AI芯片“昆侖”，為深度學習大規模運算提供充足的算力保障；在深度學習框架方面，支持百度自研的開源深度學習平臺“飛槳”，集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具組件和服務平臺于一體；質檢云則可根據具體的工業場景，為工業客戶提供深度定制的智能質檢軟件。通過整合昆侖芯片、飛槳平臺和智能質檢軟件，百度提供的智能工業質檢系統在產品功能、模型速度、模型性能以及模型訓練優化等方面較業內產品都有明顯的提升。
目前，百度智能工業質檢方案已覆蓋電子、汽車、鋼鐵、能源、橡膠、紡織等6大類行業超過50個工業智能垂類模型，積累了海量的數據與模型經驗，在工業制造業發掘了近100+的應用場景，并在精研科技、首鋼集團、寶武集團等企業獲得了廣泛應用。
（2）智能巡檢
工廠存在大量的智能監控和異常情況預警場景，如：
廠區管理，如：人員管理、車輛管理等
安全生產，如：員工安全著裝規范識別、生產機械安全監控、作業區危險行為監測、儀表盤讀數識別等
環境監控，如：跑冒滴漏、煙火檢測等
倉儲盤點，如：車輛盤點、鋼鐵行業的鋼卷計數、海關原木計數等
百度為工業企業提供一整套智能巡檢方案，通過各類攝像頭、AI安全檢測模型、IoT連接平臺等，實現對工業生產領域中各場景、各環節的智能監控和實時預警，助力企業實現安全生產，提升監管效率，并在國家電網、華南光電、一汽物流等企業獲得了廣泛應用。
典型案例
01
百度工業智能助力精研科技實現3C零部件無人智能化檢測
計算機、通信、消費類電子等3C產品通常對精密度和外觀要求非常高。實驗室針對不同形狀、不同工藝的3C微小部件，研發了相關的快速缺陷檢測模型，檢測指標可達到工廠最優質檢員的水平。面對3C生產線的實時檢測需求，百度聯合相關工業合作伙伴共同研發了高度集成的一體化3C智能工業質檢設備，實現光學、機械與算力設備的無縫結合，自動檢測相關3C零部件的多面外觀缺陷，設備上線后可減少90%以上的質檢員，大大降低企業后續質檢資金的投入。
精研科技是為手機等3C產品生產精密零部件的制造企業，主要服務三星、OPPO、特斯拉等海內外客戶，承接大量訂單。2019年，百度為精研科技批量交付了智能檢測一體機產品，實現了360度圖像采集，可代替人工對3C結構件外觀缺陷進行檢測，檢測質量優于人工檢測，單臺設備可替代10個以上的人工，檢測工位面積節省80%以上，人力投入節省近90%，每年可為企業節約資金2000萬以上。本次新冠疫情期間，上述設備在工廠人員短缺的情況下發揮了重大的作用，10臺無人值守的智能化檢測設備24小時工作，幫助企業在疫情期安全運行，渡過難關。
02
百度工業智能助力首鋼集團實現鋼板表面智能化檢測
在鋼鐵行業，對于出廠的鋼板，需要通過檢測來發現缺陷，比如：紅色鐵皮、褶皺、孔洞等，以確保產品的整體出貨質量。首鋼集團是我國十大鋼鐵制造集團之一，其自身產線已經大量應用了表面檢測系統，但之前的檢測系統多通過傳統的圖像對比進行缺陷識別，由于鋼鐵廠高溫、粉塵嚴重干擾檢測，并且在鋼板表面經常會形成氧化鐵皮，經常造成干擾誤判，準確率會隨著使用時間下降，此外，國外設備還存在造價高、技術壟斷的缺點。百度研發了基于深度學習的鋼板質量檢測系統，有效提升了首鋼產品的檢測質量。相比于首鋼原有的表面檢測系統，百度方案的缺陷檢測平均識別準確率提升了15%以上，對鈍化斑、劃傷、夾雜、鋅紋理等常見缺陷平均準確率達到96%（其中劃傷缺陷準確率99%）；漏鍍、翹皮、鋅灰、鋅渣等缺陷平均準確率達到90%，相對傳統的模式提升20至40個百分點。
03
百度工業智能助力國家電網電力巡檢走向無人化
在電力行業，輸電線路巡檢、運維工作存在若干挑戰：其一，輸電線路監測系統覆蓋率無法達到100%，存在監測盲區，需要人工巡檢輔助監測。其二，我國電網規模龐大，傳統人工巡檢不僅會造成巡檢人員工作量大、勞動強度高等問題，同時也會增加電力部門巡檢運維成本。第三，輸電線路多部署在山區、荒郊野嶺，當遇到雨雪、大霧等惡劣天氣，長距離、大規模的巡檢作業存在諸多安全隱患。
百度聯合山東信通電子等合作伙伴，針對電網巡檢存在的挑戰，用AI技術對國網山東省電力公司原有可視化監拍裝置進行升級,實現端側可視化裝置的前端智能分析。升級后的可視化監拍裝置拍照間隔由之前的半小時左右縮短到5分鐘，提升了告警的及時性，且實現圖像端側的邊緣智能分析,識別隱患后立即上傳,無隱患定時上傳。吊車、導線異物、煙火、塔吊、施工機械等多類型復雜場景都能進行智能檢測，數據顯示,前端智能分析的識別準確率大幅上升,各類施工車輛識別準確率由原來的80%提升到95%,煙火識別準確率由70%提升到了90%,導線異物識別準確率由60%提升到了80%,實用性大幅提升,為輸電線路安全穩定運行提供了可靠保障。
百度
百度公司創立于2000年，是國內投入最早、技術最強、布局最完整的人工智能領軍企業，擁有業內服務規模最大的人工智能開放平臺，目前已開放248項場景能力、解決方案與軟硬一體組件，日調用量突破1萬億次，開發者超過150萬，擁有國內首個功能完備的開源深度學習平臺“飛槳”以及自研的全功能AI芯片“昆侖”。百度智能云是百度旗下面向企業、開發者和政府機構的智能云計算服務商，致力于為各行業提供以ABC（人工智能、大數據、云計算）技術為一體的平臺服務，助力各行各業實現智能化轉型。
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