當前，以ChatGPT為代表的AI大模型技術席卷全球。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)，成為驅動產(chǎn)業(yè)轉型升級、推動新型工業(yè)化建設的重要驅動力量。

AI工業(yè)質檢：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，與制造業(yè)的結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，當前，人工智能與制造業(yè)融合應用已具備一定的基礎。在家電、汽車、工程機械等細分行業(yè)已經(jīng)探索出眾多人工智能應用的發(fā)展路徑。

工業(yè)質檢作為人工智能落地制造業(yè)的入口級場景，已經(jīng)從前幾年的試點應用，走向規(guī)?；瘡椭仆茝V。IDC預計，到2025年中國工業(yè)AI質檢整體市場將達到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)線應用。但面對碎片化的應用場景，越來越多服務商開始提供工業(yè)AI視覺平臺、AI攝像頭等更加標準化、輕量化產(chǎn)品，為業(yè)務人員提供低門檻的模型訓練能力，重點集中在3C電子、汽車及零部件、消費品和原材料等應用場景。

以汽車制造業(yè)為例，近年來，隨著汽車“新四化”建設的提速以及加工工藝的提升，汽車零部件的結構越來越復雜，這也對質量檢驗效率的要求越來越嚴格。

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數(shù)十種，包活凹痕、凹陷、缺膠、合線、披風、氣泡、針孔及顆粒等等，再加上千奇多樣的產(chǎn)品外觀和復雜的作業(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)中具有一定的領先性。

通過“機器人+3D視覺+AI”的集成方式，庫靈科技能夠引導客戶從前端到后端質檢生命周期的管理、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方案。后期深入地應用飛槳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。庫靈科技的技術人員告訴記者。

經(jīng)過多年在汽車表面質檢領域的練兵和技術積累，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、板金等相關領域。然而從漆面到金屬表面的質檢技術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)質檢的誤判率高達40%。

在惡劣環(huán)境中追求工業(yè)質檢的精度，離不開小樣本學習技術的加持，來解決工業(yè)檢測當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，完成相對復雜場景數(shù)據(jù)訓練的利用率，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少樣本遷移學習的新算法，從不同角度應對標注不足的挑戰(zhàn)，提升模型學習效果。

總體來看，人工智能在工業(yè)中的應用其實還有很大的發(fā)展?jié)摿?。徐榮來告訴記者，由于場景復雜、環(huán)境復雜、工藝復雜等等，很多的復雜性造成了人工智能在工業(yè)中的落地應用的門檻較高。

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“預訓練+精調”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、應用開發(fā)“重復造輪子”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、安全風險大等弊端。

在能源電力領域，基于AI大底座，百度幫國網(wǎng)福建建設了AI中臺，在此基礎上，協(xié)同打造電力大模型，構建了AI電力關鍵業(yè)務數(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練，加強了大模型泛化的能力。

而伴隨傳感器技術、智能控制技術、數(shù)據(jù)挖掘技術以及人工智能技術等技術的積累和應用，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，未來將機器人技術與電力技術融合，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。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、刷新頻率越高，數(shù)字世界的信息掌握得就越精準高效，那么你在其中做出的管理決策和指令也就能更精準。

事實上，采集數(shù)據(jù)的方法、數(shù)據(jù)的質量、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雜，且對數(shù)據(jù)的可解釋性、可靠性和準確性要求更高。

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 應用。

王淮卿告訴記者，由于千巡科技的國內(nèi)業(yè)務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器再到系統(tǒng)架構。其中在AI 框架這一塊，百度飛槳給我們提供了重要的技術支撐和算法模型，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)的應用已進入批量復制階段，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)滿負荷運轉，今年預計能較去年實現(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)認定。

作為領先的人工智能企業(yè)，百度正充分發(fā)揮人工智能領域龍頭企業(yè)的示范引領作用，在賽事進程之外，持續(xù)對參賽項目進行技術孵化、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。依托百度飛槳技術支撐，參賽企業(yè)人工智能應用場景不斷拓展，也孕育出超出預期的落地機遇。本次大賽，百度飛槳也應勢而為，完成了一場技術攀峰與入海的價值躍升。一方面將核心技術不斷打磨優(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)級深度學習平臺，一方面深入各種實際應用場景，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)應用與前沿探索提供更加硬核的技術源動力。

百度飛槳全景圖

目前，以飛槳為代表的深度學習平臺在制造業(yè)的落地主要集中在工業(yè)視覺、工業(yè)設備監(jiān)控、數(shù)據(jù)智能和物流倉儲等應用場景，在研發(fā)設計、優(yōu)化生產(chǎn)工藝和排期、設備運維、智能供應鏈等環(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，智能制造成為了當前行業(yè)發(fā)展的主攻方向，AI作為核心技術，也將不斷走深向實，發(fā)揮實效。

審核編輯 ：李倩