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華為發(fā)布昇騰計(jì)算智能邊緣解決方案:智能制造使能平臺(tái)

姚小熊27 ? 來源:電子技術(shù)設(shè)計(jì) ? 作者:電子技術(shù)設(shè)計(jì) ? 2020-11-27 17:43 ? 次閱讀
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最近兩年,邊緣計(jì)算越來越受到業(yè)界的重視,世界巨頭企業(yè)均在這個(gè)領(lǐng)域投入了較大資源,昨日,華為發(fā)布了昇騰計(jì)算智能邊緣解決方案:昇騰智能制造使能平臺(tái)。

11月26日,在2020年世界5G大會(huì)的人工智能高峰論壇上,華為昇騰計(jì)算智能邊緣解決方案總監(jiān)吳浩發(fā)布了華為昇騰智能制造使能平臺(tái),致力于推進(jìn)制造行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

吳浩以產(chǎn)品質(zhì)量檢測為例介紹了人工智能技術(shù)對(duì)行業(yè)智能升級(jí)的推動(dòng)作用。在應(yīng)用人工智能技術(shù)之前,主要依靠機(jī)器視覺的在部分場景替代人工質(zhì)檢,但是,由于產(chǎn)品零件復(fù)雜、光源多樣等因素的限制,更多的場景還是依賴于人工進(jìn)行質(zhì)檢。

而人工智能技術(shù)的融合可進(jìn)一步提升檢測精度,很多實(shí)踐已證明AI算法可實(shí)現(xiàn)高達(dá)99%以上檢測精度,可以應(yīng)用在絕大多數(shù)工業(yè)質(zhì)檢場景中。但從AI算法到工業(yè)制造場景化應(yīng)用還有很遠(yuǎn),算法開發(fā)、應(yīng)用開發(fā)、業(yè)務(wù)部署是阻礙AI應(yīng)用進(jìn)入工業(yè)生產(chǎn)的三大鴻溝。

硬件方面,華為提供從模組/板卡到服務(wù)器/集群的Atlas系列化硬件。Atlas 200 AI加速模塊可以在端側(cè)實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別、圖像分類等;Atlas 300I 推理卡提供AI推理性能,可應(yīng)用于推理場景。

軟件方面,華為提供了全棧軟件平臺(tái)與工具,比如昇騰應(yīng)用使能MindX。MindX中包含了“2+1+X”,其中2是深度學(xué)習(xí)使能MindX DL和智能邊緣使能MindX Edge,幫助開發(fā)者快速搭建深度學(xué)習(xí)和邊緣推理的基礎(chǔ)平臺(tái);1是優(yōu)選模型庫ModelZoo,為開發(fā)者提供了各個(gè)場景下經(jīng)過調(diào)優(yōu)的模型,開發(fā)者只需根據(jù)自身場景需要,按需下載即可;最后是面向行業(yè)應(yīng)用的SDK,華為已經(jīng)在昇騰社區(qū)發(fā)布了面向智能制造場景的mxManufacture SDK,聚焦于工業(yè)質(zhì)檢場景,可以以很少的代碼量、甚至于零代碼完成制造行業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)。

據(jù)了解,華為與超過20家合作伙伴一同使能智能制造。在電子組裝領(lǐng)域,對(duì)螺釘、涂膠等進(jìn)行檢測,將異物識(shí)別準(zhǔn)確率提升至99.9%以上;針對(duì)半導(dǎo)體晶圓進(jìn)行晶圓缺陷智能分析,將缺失圖案識(shí)別準(zhǔn)確率提升至99%以上;在集成電路領(lǐng)域開展IC品質(zhì)監(jiān)控合作,將AOI直通率提升10%-50%;在紡織領(lǐng)域,華為與伙伴將布匹印染的預(yù)檢效率提升了50倍。

會(huì)上,華為與人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)廣東省實(shí)驗(yàn)室(廣州)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,將共建聯(lián)合創(chuàng)新中心。
責(zé)任編輯:YYX

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