當(dāng)前,以ChatGPT為代表的AI大模型技術(shù)席卷全球。其實,百度、阿里、騰訊、京東、字節(jié)跳動等國內(nèi)企業(yè)在AI大模型領(lǐng)域都有布局和積累。
行業(yè)正在經(jīng)歷從“大練模型到煉大模型”的生長周期,攻關(guān)大模型成為產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的必然選擇,為政策制定者和企業(yè)管理者所重點關(guān)注。
大模型的背后蘊藏著一場人工智能落地模式的變革。通用AI產(chǎn)品能夠打破技能和知識的壁壘,帶來人機共創(chuàng)的新模式,并能夠為生態(tài)企業(yè)創(chuàng)新性增長帶來更多機遇,擁有廣闊的應(yīng)用潛力。
今年全國兩會期間,人工智能更是成為熱議話題,代表委員們提交的議案、提案中,人工智能,大模型等詞匯高頻出現(xiàn)。
根據(jù)工信部日前公布的數(shù)據(jù)顯示,近年來中國人工智能加速發(fā)展,形成了較為完整的產(chǎn)業(yè)體系,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5000億元,企業(yè)數(shù)量接近4000家,智能芯片、開源框架、智能終端等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn),一大批優(yōu)秀的領(lǐng)軍企業(yè)和專精特新企業(yè)加快發(fā)展,人工智能日益融入千行百業(yè),成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、推動新型工業(yè)化建設(shè)的重要驅(qū)動力量。
AI工業(yè)質(zhì)檢:加速向工業(yè)生產(chǎn)全場景遷移
制造業(yè)是國家經(jīng)濟命脈所系,是立國之本、強國之基。中國是世界上最大的制造業(yè)大國,人工智能作為核心技術(shù),與制造業(yè)的結(jié)合是中國從制造大國走向制造強國的重要一步,也是走向高端化、智能化、綠色化的必由之路。
根據(jù)《2020人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展白皮書》指出,當(dāng)前,人工智能與制造業(yè)融合應(yīng)用已具備一定的基礎(chǔ)。在家電、汽車、工程機械等細(xì)分行業(yè)已經(jīng)探索出眾多人工智能應(yīng)用的發(fā)展路徑。
工業(yè)質(zhì)檢作為人工智能落地制造業(yè)的入口級場景,已經(jīng)從前幾年的試點應(yīng)用,走向規(guī)?;瘡?fù)制推廣。IDC預(yù)計,到2025年中國工業(yè)AI質(zhì)檢整體市場將達(dá)到9.58億美元(約合人民幣62億元)。目前,在大多數(shù)場景下,工業(yè)AI質(zhì)檢以定制解決方案,即一體化檢測裝備及定制檢測系統(tǒng)的形式在產(chǎn)線應(yīng)用。但面對碎片化的應(yīng)用場景,越來越多服務(wù)商開始提供工業(yè)AI視覺平臺、AI攝像頭等更加標(biāo)準(zhǔn)化、輕量化產(chǎn)品,為業(yè)務(wù)人員提供低門檻的模型訓(xùn)練能力,重點集中在3C電子、汽車及零部件、消費品和原材料等應(yīng)用場景。
以汽車制造業(yè)為例,近年來,隨著汽車“新四化”建設(shè)的提速以及加工工藝的提升,汽車零部件的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,這也對質(zhì)量檢驗效率的要求越來越嚴(yán)格。
庫靈科技是一家通過“機器人+3D視覺+AI”產(chǎn)品解決方案,聚焦汽車涂裝表面瑕疵檢測賽道的AI科技公司,有別于3C電子、鋰電等行業(yè)的批量產(chǎn)品缺陷檢測,汽車涂裝表面缺陷種類高達(dá)數(shù)十種,包活凹痕、凹陷、缺膠、合線、披風(fēng)、氣泡、針孔及顆粒等等,再加上千奇多樣的產(chǎn)品外觀和復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境,讓眾多傳統(tǒng)視覺檢測企業(yè)望而怯步。
飛槳助力庫靈科技提高對環(huán)境和零件的靈敏感知、高效識別和精準(zhǔn)控制
上海庫靈科技董事長徐榮來談到,經(jīng)過客戶的實際場域驗證及落地,我們的檢測精確度最小可以達(dá)到0. 05毫米,這基本上滿足了汽車A級面的檢測要求。在一些重點企業(yè)里面去進行測試,誤判率都是小于5%,只有3.6%,這在行業(yè)中具有一定的領(lǐng)先性。
通過“機器人+3D視覺+AI”的集成方式,庫靈科技能夠引導(dǎo)客戶從前端到后端質(zhì)檢生命周期的管理、分析和優(yōu)化,涵蓋注塑、吹塑、壓塑、搪塑等不同生產(chǎn)工藝的瑕疵檢測。全工藝場景覆蓋和持續(xù)的行業(yè)深耕是基于百度飛槳平臺的賦能,利用Paddle X進行前期模型驗證,可以幫助我們快速地建立一套技術(shù)方案。后期深入地應(yīng)用飛槳PaddleDetection、PaddleSeg等開源庫來做AI模型優(yōu)化,能夠支持我們針對實際工業(yè)場景不斷進行方案改進和優(yōu)化。庫靈科技的技術(shù)人員告訴記者。
經(jīng)過多年在汽車表面質(zhì)檢領(lǐng)域的練兵和技術(shù)積累,目前,庫靈科技正在聯(lián)手合作伙伴嘗試將智能化解決方案遷移到金屬加工、軸承、板金等相關(guān)領(lǐng)域。然而從漆面到金屬表面的質(zhì)檢技術(shù)遷移其實難度非常大。徐榮來指出,例如在金屬加工行業(yè),氣門生產(chǎn)有個特點就是環(huán)境惡劣,車間里油污、粉塵、灰塵彌漫,這些油污和灰塵會吸附在產(chǎn)品表面,會對產(chǎn)品缺陷檢測造成極大的干擾。再加上氣門行業(yè)對產(chǎn)品檢測的精度要求極高,傳統(tǒng)質(zhì)檢的誤判率高達(dá)40%。
在惡劣環(huán)境中追求工業(yè)質(zhì)檢的精度,離不開小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)的加持,來解決工業(yè)檢測當(dāng)中實際樣本量比較少的難題。而借由飛槳 EasyDL 零門檻AI開發(fā)平臺的數(shù)據(jù)增強功能,可將一張圖片衍生多張圖片,提高數(shù)據(jù)利用率。同時,通過自動超參搜索策略,完成相對復(fù)雜場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練的利用率,并能夠產(chǎn)出基于這個場景最優(yōu)的參數(shù)組合,達(dá)到更高的模型精度。同時,飛槳聯(lián)合百度研究院大數(shù)據(jù)實驗室,還發(fā)布了PaddleDetection少樣本遷移學(xué)習(xí)的新算法,從不同角度應(yīng)對標(biāo)注不足的挑戰(zhàn),提升模型學(xué)習(xí)效果。
總體來看,人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用其實還有很大的發(fā)展?jié)摿ΑP鞓s來告訴記者,由于場景復(fù)雜、環(huán)境復(fù)雜、工藝復(fù)雜等等,很多的復(fù)雜性造成了人工智能在工業(yè)中的落地應(yīng)用的門檻較高。
日前IDC 發(fā)布的《2022中國大模型發(fā)展白皮書》認(rèn)為,大模型是 AI 發(fā)展的必然趨勢,并提出業(yè)內(nèi)首個大模型評估框架。經(jīng)評估,百度文心大模型處于行業(yè)第一。
事實上,大模型的通用性、泛化性以及基于“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等新開發(fā)范式,能夠解決落地門檻過高、數(shù)據(jù)資源有限、應(yīng)用開發(fā)“重復(fù)造輪子”等問題。
百度文心大模型全景圖
智能巡檢:工業(yè)機器人與數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的雙向打通
近年來,我國電力行業(yè)高速發(fā)展,電網(wǎng)規(guī)模已躍居世界首位,自動化水平逐步提升,電能質(zhì)量和供電可靠性進一步提高,基本滿足經(jīng)濟社會發(fā)展對電力需求。然而,我國電網(wǎng)運維的現(xiàn)狀卻不容樂觀,現(xiàn)有輸電線路運檢人員的年均增長率不足3%,巡檢人員缺員高達(dá)34%,且傳統(tǒng)人工巡檢模式下難以克服可靠性低、追溯性差、安全風(fēng)險大等弊端。
在能源電力領(lǐng)域,基于AI大底座,百度幫國網(wǎng)福建建設(shè)了AI中臺,在此基礎(chǔ)上,協(xié)同打造電力大模型,構(gòu)建了AI電力關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的全鏈條智能處理能力。這一方法已幫他們將識別準(zhǔn)確率提升了30%,識別效率提升了5倍。變電端效率提升了40—60倍,啟動送電時間縮短了80%。另外,由于不同省市自然環(huán)境不一樣,借助AI大底座,將其他地方收集的數(shù)據(jù),灌到大模型中,實現(xiàn)了對通用大模型和具體到場景中模型的再訓(xùn)練,加強了大模型泛化的能力。
而伴隨傳感器技術(shù)、智能控制技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及人工智能技術(shù)等技術(shù)的積累和應(yīng)用,智能巡檢機器人功能性與穩(wěn)定性得到了快速提升。與此同時,AI等技術(shù)的落地推動產(chǎn)品市場價格不斷降低,促使了智能巡檢機器人用戶企業(yè)運營成本不斷下降,更進一步加快了市場普及率,以及智能巡檢機器人的升級換代。
隨著智能電網(wǎng)的逐漸推進,我國電網(wǎng)工程投資規(guī)模高速增長,2021年,我國電網(wǎng)工程投資規(guī)模達(dá)5530億元,同比2020年增長5.45%?;趪抑悄茈娋W(wǎng)戰(zhàn)略的推進,電力行業(yè)智能巡檢機器人市場規(guī)??焖僭鲩L,未來將機器人技術(shù)與電力技術(shù)融合,通過智能機器人對輸電線路、變電站/換流站、配電站(所)及電纜通道實現(xiàn)全面的智能化無人化運維已經(jīng)成為我國智能電網(wǎng)的發(fā)展趨勢。
在空曠的變電站、核電站、化工廠、礦山,千巡科技的巡檢機器人穿梭其中,一邊檢測現(xiàn)場的情況,一邊將生成的數(shù)據(jù)傳送到系統(tǒng)后臺,既避免了人工巡檢可能發(fā)生的安全隱患,又實現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能化采集和分析。
作為一家“把巡檢機器人和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)化應(yīng)用場景打通”的科技創(chuàng)新企業(yè),在機器人這一智能硬件外,千巡科技還有一項更重要的核心競爭力——自主開發(fā)了集監(jiān)測數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)、作業(yè)管理、信息分析于一體的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),實現(xiàn)了“數(shù)字孿生”。
千巡科技 CEO王淮卿告訴記者,動態(tài)數(shù)字孿生的意義其實是后端走向智能化和數(shù)字化的一個非常核心的基礎(chǔ)。我們只有把物理世界完整地映射到了數(shù)字世界,顆粒度越細(xì)、刷新頻率越高,數(shù)字世界的信息掌握得就越精準(zhǔn)高效,那么你在其中做出的管理決策和指令也就能更精準(zhǔn)。
事實上,采集數(shù)據(jù)的方法、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性以及規(guī)模直接決定了人工智能作用發(fā)揮的程度。而工業(yè)數(shù)據(jù)的來源和制式更加復(fù)雜,且對數(shù)據(jù)的可解釋性、可靠性和準(zhǔn)確性要求更高。
王淮卿表示,機器人采集數(shù)據(jù)也好,其他傳感器采集數(shù)據(jù)也好,采集回來有兩個關(guān)鍵的處理過程。一是對數(shù)據(jù)進行識別、分析和量化;二是把數(shù)據(jù)導(dǎo)入巡檢中臺,進行趨勢性分析、交叉驗證以及一些仿真和BI 應(yīng)用。
王淮卿告訴記者,由于千巡科技的國內(nèi)業(yè)務(wù)主要涉及電力及一些敏感的工業(yè)場景,所以我們在推一套全國產(chǎn)化的解決方案,從機器人的零部件到服務(wù)器再到系統(tǒng)架構(gòu)。其中在AI 框架這一塊,百度飛槳給我們提供了重要的技術(shù)支撐和算法模型,加速我們這套解決方案的落地。
此外,王淮卿提到,百度飛槳有自己的一群生態(tài)伙伴,無論是上游做算法做技術(shù)的企業(yè),還是下游做產(chǎn)業(yè)鏈整合的企業(yè),均有一些推動智慧能源的相關(guān)項目,我們有意向參與這些項目的落地。
據(jù)了解,今年千巡在國內(nèi)電力能源行業(yè)的應(yīng)用已進入批量復(fù)制階段,產(chǎn)品也成功出海,在日本、歐洲、美國的項目都將逐漸落地交付。目前,公司的交付能力和生產(chǎn)能力已經(jīng)滿負(fù)荷運轉(zhuǎn),今年預(yù)計能較去年實現(xiàn)五倍的業(yè)績增長,產(chǎn)值將突破億元。
AI技術(shù)的攀峰與入海
千巡科技和庫靈科技均是第七屆“創(chuàng)客中國”人工智能創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈賽道賽(百度)的獲獎企業(yè)。據(jù)介紹,該大賽由工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心(工業(yè)和信息化部信息中心)、百度公司聯(lián)合舉辦,面向Al+智慧工業(yè)、Al+生物醫(yī)藥兩大產(chǎn)業(yè)賽道,共吸引了全國134個企業(yè)和項目參賽。其中,4家企業(yè)為國家專精特新“小巨人”企業(yè),7家企業(yè)獲得了省市級專精特新企業(yè)認(rèn)定。
作為領(lǐng)先的人工智能企業(yè),百度正充分發(fā)揮人工智能領(lǐng)域龍頭企業(yè)的示范引領(lǐng)作用,在賽事進程之外,持續(xù)對參賽項目進行技術(shù)孵化、生態(tài)資源對接等賦能,促進大中小企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與資源互通。依托百度飛槳技術(shù)支撐,參賽企業(yè)人工智能應(yīng)用場景不斷拓展,也孕育出超出預(yù)期的落地機遇。本次大賽,百度飛槳也應(yīng)勢而為,完成了一場技術(shù)攀峰與入海的價值躍升。一方面將核心技術(shù)不斷打磨優(yōu)化,另一方面不斷深入場景,賦能落地。
飛槳作為中國首個自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺,一方面深入各種實際應(yīng)用場景,發(fā)布豐富的產(chǎn)業(yè)級開源模型庫和詳盡的產(chǎn)業(yè)實踐范例庫,讓開發(fā)者更容易使用飛槳。另一方面,也積極與各種芯片、邊緣終端進行適配融合,形成了軟硬協(xié)同的優(yōu)勢。更懂場景的飛槳不僅在便捷、易用、效能等方面再度刷新記錄,更將為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與前沿探索提供更加硬核的技術(shù)源動力。
百度飛槳全景圖
目前,以飛槳為代表的深度學(xué)習(xí)平臺在制造業(yè)的落地主要集中在工業(yè)視覺、工業(yè)設(shè)備監(jiān)控、數(shù)據(jù)智能和物流倉儲等應(yīng)用場景,在研發(fā)設(shè)計、優(yōu)化生產(chǎn)工藝和排期、設(shè)備運維、智能供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)發(fā)揮著“智眼”和“大腦”的支撐作用。
據(jù)了解,截至目前,飛槳平臺已凝聚535萬開發(fā)者,服務(wù)20萬企業(yè),創(chuàng)建67萬模型。依托飛槳,目前已累計培養(yǎng)超300萬AI人才。
隨著我國新型工業(yè)化的扎實推進,智能制造成為了當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的主攻方向,AI作為核心技術(shù),也將不斷走深向?qū)?,發(fā)揮實效。
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:AI大模型落地背后,正帶來一場智能制造的系統(tǒng)重構(gòu)
文章出處:【微信號:CADCAM_beijing,微信公眾號:智能制造IMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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