1.工業(yè)人工智能對(duì)工業(yè)的影響

（1）工業(yè)視覺(jué)

涉及機(jī)器視覺(jué)、圖像處理、模式識(shí)別/機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)人工智能技術(shù)。配合傳感器或機(jī)器人等不同的載體，計(jì)算機(jī)視覺(jué)能夠輔助生產(chǎn)流程中需求“感知”的任務(wù)。如配合機(jī)械設(shè)備完成更精準(zhǔn)的定位，識(shí)別更復(fù)雜的加工對(duì)象，或是在質(zhì)檢方面取代人力對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)量等等。

（2）工業(yè)機(jī)器人

包含機(jī)械臂、運(yùn)輸載具、智能機(jī)床等技術(shù)。通過(guò)搭載機(jī)器學(xué)習(xí)算法、路徑規(guī)劃等技術(shù)，工業(yè)機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)高精度和更加復(fù)雜的操作。相比于傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備只能對(duì)單一類型的產(chǎn)品，搭載人工智能的設(shè)備能夠適應(yīng)不同的工作環(huán)境和加工對(duì)象，更容易實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)。

（3）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

通過(guò)智能傳感器、智能儀表盤(pán)等設(shè)備對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)作狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集。另外，搭載機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)能夠自動(dòng)判別設(shè)備異常狀況，提前發(fā)出警告以及將工作數(shù)據(jù)可視化以方便技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行更高效的維護(hù)，從而減少停機(jī)時(shí)間。

（4）工業(yè)云計(jì)算

囊括工業(yè)云平臺(tái)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的綜合應(yīng)用云平臺(tái)能夠解放廠商對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的實(shí)體設(shè)施的需求結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)和云平臺(tái)強(qiáng)大的計(jì)算力配合機(jī)器學(xué)習(xí)，再配合人工智能模型進(jìn)行分析，工業(yè)云能夠?qū)崿F(xiàn)如生產(chǎn)線監(jiān)控、設(shè)備的自我診斷、預(yù)測(cè)性維護(hù)等任務(wù)。

2工業(yè)人工智能的應(yīng)用

在國(guó)家大力發(fā)展“中國(guó)制造2025”及全社會(huì)的熱潮和推動(dòng)的大背景下，各種新技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等）加速在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用。

（1）視覺(jué)檢測(cè)

相較傳統(tǒng)視覺(jué)技術(shù)對(duì)不規(guī)則缺陷的識(shí)別能力的不足，人工智能預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率將隨著數(shù)據(jù)量的提升而持續(xù)優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面掌控，為流程優(yōu)化和工藝再造提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持，可以說(shuō)人工智能工業(yè)質(zhì)檢解決方案將全面賦能工業(yè)。

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來(lái)之前，機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)長(zhǎng)期應(yīng)用在工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中，如儀表板智能集成測(cè)試、金屬板表面自動(dòng)控傷、汽車車身檢測(cè)、紙幣印刷質(zhì)量檢測(cè)、金相分析、流水線生產(chǎn)檢測(cè)等等。視覺(jué)檢測(cè)應(yīng)用大體分為拾取和放置、對(duì)象跟蹤、計(jì)量、缺陷檢測(cè)幾種，其中將近80%的工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)主要用在檢測(cè)方面，包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過(guò)程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。

在人工智能浪潮下，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖像識(shí)別準(zhǔn)確率有了進(jìn)一步提升，也在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域取得了更多的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)不少機(jī)器視覺(jué)公司和新興創(chuàng)業(yè)公司，也都開(kāi)始研發(fā)人工智能視覺(jué)缺陷檢測(cè)設(shè)備，涵蓋了從光源、工業(yè)鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡等多種機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品。

（2）視覺(jué)分揀

許多需要分撿的作業(yè)如果采用工業(yè)機(jī)器人，可以大幅減低成本、提高速度。但是需要分撿的零件一般是沒(méi)有整齊擺放的，機(jī)器人必須面對(duì)無(wú)序的環(huán)境，需要機(jī)器人本體的靈活度、機(jī)器視覺(jué)、軟件系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)實(shí)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算等多方面技術(shù)的融合，才能實(shí)現(xiàn)靈活的抓取。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)了一些基于深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，解決機(jī)器人視覺(jué)分揀問(wèn)題的企業(yè)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別出物體及其三維空間位置，指導(dǎo)機(jī)械臂進(jìn)行正確的抓取。

（3）故障預(yù)測(cè)

在制造流水線上有大量的工業(yè)機(jī)器人。如果其中一個(gè)出現(xiàn)了故障，當(dāng)人感知到這個(gè)故障時(shí)可能已經(jīng)造成大量的不合格品，從而帶來(lái)不小的損失。基于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過(guò)在工廠各個(gè)設(shè)備上加裝的傳感器，故障預(yù)測(cè)平臺(tái)可利用傳感器采集前端設(shè)備的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，然后利用預(yù)測(cè)性分析技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供設(shè)備預(yù)測(cè)性診斷、啟動(dòng)設(shè)備運(yùn)行維護(hù)、能效優(yōu)化建議等解決方案，幫助工業(yè)客戶改善生產(chǎn)力、可靠性以及安全性。

故障預(yù)測(cè)還處于試點(diǎn)階段，成熟運(yùn)用較少。一方面，大部分傳統(tǒng)制造企業(yè)的設(shè)備沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)收集傳感器，也沒(méi)有積累足夠的數(shù)據(jù)；另一方面，很多工業(yè)設(shè)備對(duì)可靠性的要求極高，即便機(jī)器預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率很高，也不能達(dá)到運(yùn)行要求。此外，投入產(chǎn)出比不高，也是人工智能故障預(yù)測(cè)的一項(xiàng)缺陷。故障預(yù)測(cè)功能應(yīng)用后，如果成功能可以減少5%的成本，但不成功反而可能增加成本，導(dǎo)致不少企業(yè)寧愿不用。

總體而言，人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始，還有不少潛在應(yīng)用場(chǎng)景值得去探索和發(fā)掘。

3挑戰(zhàn)與機(jī)遇

（1）工業(yè)人工智能應(yīng)用的局限性

技術(shù)的缺口

芯片技術(shù)的薄弱和工業(yè)軟件上的缺口使得廠家需要以高昂的成本引進(jìn)國(guó)外技術(shù)。而自行研發(fā)技術(shù)的成本則需要大量資源和時(shí)間的投入，并非一朝一夕能夠達(dá)成。

數(shù)據(jù)的匱乏

使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而工業(yè)數(shù)據(jù)充滿著不穩(wěn)定性，而部分領(lǐng)域甚至沒(méi)有數(shù)據(jù)提供。

標(biāo)準(zhǔn)的缺失

基于不同地區(qū)在制造業(yè)上的標(biāo)準(zhǔn)存在差異，甚至對(duì)精度的要求和定義也各不相同，難以實(shí)現(xiàn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

市場(chǎng)的低迷

工業(yè)制造領(lǐng)域的投資回報(bào)率較其他產(chǎn)業(yè)偏低，又缺少短期效益，因此此限制了資本投入的規(guī)模。

（2）工業(yè)人工智能的未來(lái)趨勢(shì)

數(shù)字雙生的普及

借助傳感器、歷史數(shù)據(jù)、數(shù)字模型等素材在虛擬空間中完成實(shí)體設(shè)備的監(jiān)控和管理。

人機(jī)交互界面的創(chuàng)新

基于云平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)備監(jiān)控等工作不局限于計(jì)算屏幕，可通過(guò)移動(dòng)設(shè)備或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備進(jìn)行。

預(yù)測(cè)性維護(hù)的應(yīng)用

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，預(yù)測(cè)性維護(hù)能夠主動(dòng)發(fā)掘設(shè)備故障的風(fēng)險(xiǎn)，改變被動(dòng)的維修模式。

邊緣計(jì)算的提升

雖然云平臺(tái)能夠?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)組件提供計(jì)算支持，但強(qiáng)大的邊緣計(jì)算功能可以增幅物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、處理以及分析工作。

2.IAI OpenLab總覽

工業(yè)人工智能開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室（Industrial Artificial Intelligence OpenLab, IAI OpenLab）由慧材技術(shù)（LeadAI）、麗臺(tái)科技（LeadTek）、中核普達(dá)（CNPM）、東華大學(xué)工商管理學(xué)院（DHU BMS）、嘉加德必易園（E-Manor）等機(jī)構(gòu)聯(lián)合設(shè)立，設(shè)立IAI OpenLab是貫徹落實(shí)國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、推進(jìn)科技創(chuàng)新的重要舉措。

IAI OpenLab以未來(lái)新一代工業(yè)自動(dòng)化、智能化為研究對(duì)象，潛心工業(yè)人工智能基礎(chǔ)理論和基本方法源頭創(chuàng)新及技術(shù)應(yīng)用，致力于工業(yè)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)突破和顛覆性創(chuàng)新；積極推進(jìn)工業(yè)人工智能技術(shù)工程化和產(chǎn)業(yè)化，強(qiáng)化產(chǎn)、學(xué)、研、商多極融合，加速成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化；統(tǒng)籌推進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域科研與教學(xué)融合，推出一批工業(yè)人工智能領(lǐng)域?qū)＜液蛯I(yè)人才。

1遠(yuǎn)景與使命

IAI OpenLab的愿景——

成為國(guó)內(nèi)一流的工業(yè)人工智能技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新合作平臺(tái)

IAI OpenLab的使命——

推動(dòng)人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)及應(yīng)用

2服務(wù)領(lǐng)域

IAI OpenLab專業(yè)聚焦于工業(yè)人工智能的科技研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、人才培養(yǎng)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與相關(guān)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)。

工業(yè)領(lǐng)域——

汽車產(chǎn)業(yè)、紡織產(chǎn)業(yè)、流通產(chǎn)業(yè)、能源產(chǎn)業(yè)，等等。

其他領(lǐng)域——

工程建設(shè)、公共安全、金融、醫(yī)療、教育、媒體、物流，等等。

主要技術(shù)——

高性能計(jì)算、自然語(yǔ)言處理、圖像與視頻、智能數(shù)據(jù)處理、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)，等等。

3解決方案伙伴計(jì)劃

IAI OpenLab聚焦于工業(yè)人工智能的科技研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、人才培養(yǎng)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與相關(guān)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，推出解決方案伙伴計(jì)劃（Solution Partner Program, SPP）致力于構(gòu)建“開(kāi)放、協(xié)作、共贏”的生態(tài)系統(tǒng)。

參見(jiàn)“3.解決方案伙伴計(jì)劃”。

4運(yùn)營(yíng)模式

基于SPP，IAI OpenLab定義了三種與解決方案伙伴合作向客戶提供服務(wù)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式——

A.分別就各自產(chǎn)品向客戶提供支持

B.IAI OpenLab協(xié)調(diào)整體解決方案的客戶支持

C.解決方案伙伴協(xié)調(diào)整體解決方案的客戶支持

參見(jiàn)“4.運(yùn)營(yíng)模式”。

3.解決方案伙伴計(jì)劃1計(jì)劃簡(jiǎn)介

IAI OpenLab的合作伙伴級(jí)別分為：領(lǐng)先級(jí)、優(yōu)選級(jí)和認(rèn)證級(jí)。

在滿足必要條件下，提出申請(qǐng)并經(jīng)IAI OpenLab審核通過(guò)后，方成為相應(yīng)級(jí)別的解決方案伙伴。領(lǐng)先級(jí)解決方案伙伴僅在IAI OpenLab邀請(qǐng)情況下加入。

2伙伴權(quán)益基于已經(jīng)部署的技術(shù)專家及實(shí)驗(yàn)室資源，IAI OpenLab支持解決方案伙伴開(kāi)發(fā)工業(yè)人工智能業(yè)務(wù)應(yīng)用的解決方案，并支持將這些寶貴的業(yè)務(wù)方案走向市場(chǎng)，為客戶帶來(lái)價(jià)值，為合作伙伴商業(yè)成功助力。

IAI OpenLab向解決方案伙伴提供技術(shù)、設(shè)備、營(yíng)銷等支持，幫助伙伴與IAI OpenLab構(gòu)建方案、拓展市場(chǎng)、獲取收益，各級(jí)別合作伙伴享受不同的支持權(quán)益。

IAI OpenLab將根據(jù)支持資源的變化制定并調(diào)整對(duì)合作伙伴的支持政策。合作伙伴享受支持政策必須遵守相關(guān)規(guī)范和要求。