配圖來(lái)自Canva
新基建風(fēng)口下，以數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化為方向的新工業(yè)革命蓄勢(shì)爆發(fā)。
第一次工業(yè)革命是蒸汽革命，機(jī)器工廠就此誕生，蒸汽機(jī)器取代了手工勞動(dòng)；第二次工業(yè)革命是電力革命，電器代替蒸汽機(jī)器，電力新能源大大的提高了勞動(dòng)效率；第三次工業(yè)革命是信息革命，計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)不斷引領(lǐng)社會(huì)生產(chǎn)新變革，打破了距離、空間的限制。
前三次工業(yè)革命是從各層面解放了體力勞動(dòng)，當(dāng)下的工業(yè)智能化變革，則是進(jìn)一步解放勞動(dòng)力和腦力的一次新變革，目的是為了降低成本、減少誤差、提高效率。
方今，苦于勞動(dòng)力價(jià)格上漲成本重壓、人工誤差導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下的傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)“嗷嗷待哺”，以期通過(guò)智能化變革降本增效。在此背景下，騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭鉚足了勁，向工業(yè)AI市場(chǎng)進(jìn)軍。
質(zhì)檢領(lǐng)頭，工業(yè)AI化勢(shì)在必行
一直以來(lái)，工業(yè)變革改變著人們的生活方式，讓人們生活更舒適、便捷。隨著 AI 技術(shù)的逐漸成熟，越來(lái)越多的企業(yè)希望借助 AI 技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，這也讓資本嗅到了工業(yè)AI市場(chǎng)的“錢(qián)味”。
在這之前，人們普遍認(rèn)為，工業(yè)AI化進(jìn)程最慢，是最難改變的一個(gè)領(lǐng)域。其中，質(zhì)檢分揀作為工業(yè)最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，其AI化的改變被寄予厚望。
一方面，人工質(zhì)檢準(zhǔn)確性低、速度慢，影響生產(chǎn)效率。在傳統(tǒng)工業(yè)流程中，傳統(tǒng)質(zhì)檢主要通過(guò)人工進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢查、產(chǎn)品分揀，但人工檢測(cè)有延時(shí)和誤差，一定程度上會(huì)影響質(zhì)檢的準(zhǔn)確性。而且，少量作業(yè)時(shí)人工檢測(cè)的方式可取，但任務(wù)重的時(shí)候，檢查效率低，審核質(zhì)量不穩(wěn)定出現(xiàn)的概率會(huì)增加。
另一方面，質(zhì)量檢測(cè)的人力投入成本高，招聘難且人員離職率高。不可否認(rèn)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力成本不斷提升，加上大環(huán)境影響下經(jīng)濟(jì)不景氣，成本高、效率低也就成為阻礙工業(yè)領(lǐng)域快速發(fā)展的“攔路虎”，工業(yè)企業(yè)的日子越來(lái)越難過(guò)。
人力成本高、效率低、穩(wěn)定性低等種種問(wèn)題，對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)流程提出了挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，AI迅速在各行各業(yè)“開(kāi)花結(jié)果”，儼然AI無(wú)所不能的樣子。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)的促使下，傳統(tǒng)制造企業(yè)的AI化、網(wǎng)聯(lián)化升級(jí)被提上日程。
當(dāng)下，合理應(yīng)用AI的能力，降低人工成本、提升生產(chǎn)效率，成為整個(gè)行業(yè)需要解決的問(wèn)題。而基于自身AI技術(shù)，早已在醫(yī)療、交通等行業(yè)生根發(fā)展的騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也將觸手伸至工業(yè)領(lǐng)域，全面助力工業(yè)AI化轉(zhuǎn)型。
騰訊：工業(yè)AI目標(biāo)，方興未已
作為國(guó)內(nèi)數(shù)一數(shù)二的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，騰訊很早就開(kāi)始布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。基于對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)流程痛點(diǎn)的了解，以及精湛的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，騰訊優(yōu)圖聯(lián)合騰訊云帶來(lái)領(lǐng)先的AI＋工業(yè)解決方案，為企業(yè)降本、增效、提質(zhì)。
簡(jiǎn)而言之，通過(guò)技術(shù)賦能傳統(tǒng)工業(yè)供應(yīng)鏈、研發(fā)、生產(chǎn)到營(yíng)銷、服務(wù)等全流程，是騰訊戰(zhàn)略升級(jí)（成立云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群）助力傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的一部分。而從較為成熟的AI質(zhì)檢領(lǐng)域，我們可以窺視騰訊布局智能工業(yè)的情況和實(shí)力。
一方面，自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)和人工相結(jié)合，提高準(zhǔn)確率?；隍v訊優(yōu)圖AI技術(shù)，騰訊構(gòu)建自動(dòng)化缺陷分類和檢測(cè)系統(tǒng)，覆蓋了大部分人工目檢工作，“智能化＋人工”檢測(cè)大幅度提升質(zhì)檢的精細(xì)化、精準(zhǔn)化程度，極大的提升生產(chǎn)效率。
另一方面，開(kāi)發(fā)缺陷檢測(cè)工具替代質(zhì)檢工人環(huán)節(jié)，降低人工成本。基于圖像分析和統(tǒng)計(jì)利用技術(shù)，在保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的前提下，智能工具替代人工，進(jìn)而減少工廠質(zhì)檢人員，大大降低人力成本，真正實(shí)現(xiàn)降本增效，也提升工廠的運(yùn)作效率。
據(jù)悉，騰訊AI質(zhì)檢系統(tǒng)已經(jīng)在PCB板缺陷檢測(cè)、鋰電池缺陷檢測(cè)、面板缺陷檢測(cè)等多個(gè)方面得到落地應(yīng)用。這耀眼成績(jī)的背后，依靠的是騰訊在零售、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域多年的數(shù)字賦能經(jīng)驗(yàn)積累，以及騰訊優(yōu)圖（具備超過(guò)800項(xiàng)全球?qū)＠?qiáng)大的技術(shù)實(shí)力。
不足的是，工業(yè)AI尚處在初級(jí)階段，用AI來(lái)代替質(zhì)檢員，也只是工業(yè)AI化進(jìn)程中的一小環(huán)。傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)，工序繁瑣、領(lǐng)域繁多，需要整改、優(yōu)化、肅清的環(huán)節(jié)太多，涉及的不只是技術(shù)上的改進(jìn)，管理層面同樣需要智能化，是一項(xiàng)費(fèi)財(cái)、費(fèi)時(shí)、費(fèi)力的浩大工程。
騰訊助力傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)智慧化升級(jí)的目標(biāo)已定，百度也不甘落后。同一領(lǐng)域，巨頭狹路相逢，免不了對(duì)比、較量，你輸我贏……
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