拥抱AI技术，赋能智慧工业

        伴随着科技的进步，人工智能、数字化技术的影子已延伸到各行各业，以AI技术为代表的智能化时代的到来，拉开了第四次工业革命的帷幕。制造业作为社会生产的基石，自然需要拥抱AI技术，助力高质量发展。

深度学习——让不可能变成可能

        近年来，人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，这三者所涵盖的技术范畴也是逐层递减。其中，人工智能的概念最为宽泛，深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支。

        深度学习的应用在今天更是全面开花。以深度学习为基础的AI技术，正在升级改造着更多的传统领域，那么“深度学习”到底是什么呢？首先，什么是“深度”，即模型具有多个网络层级；什么是“学习”，即让模型具有“自学习”能力。深度学习技术最大的优势在于程序能够自主发现并提取关键“特征”，通过逻辑关系来完成图像分析任务，实现由程序来设计算法模型，简单来说，很多通过传统算法很难直接量化、人眼也不好量化判断的特征标准，深度学习可以轻松“搞定”，这就是深度学习带给我们前所未有的吸引力，同时，高速计算机的发展推动着深度学习场景落地，让更多不可能变成可能。

让AI视觉成为工业质检的守门员

        工业生产过程中，质检环节需要检验人员快速、准确地鉴别出“瑕疵”产品。目前大多数场景都需要人眼辨识，这就需要对检验人员进行系统培训，一位合格的视觉检验员需要综合运用各种鉴别知识和技能，而AI视觉带给我们一种全新的与外部世界交互的方式，AI赋予机器一双“慧眼”，这双“慧眼”就是解密信息的钥匙，通过摄像头这一纽带，机器就可以自主认识世界、感知世界。

        “工欲善其事必先利其器”，工业质检领域引入AI视觉，规避因“人”的不确定因素而造成的失误、以更高标准严守质量关；AI视觉与工业质检领域的深度融合，为AI技术应用提供一方沃土，更是企业提升竞争力的一大法宝！

        AI视觉无接触式数据采集和处理方式，无需对现有线体进行改造，应用AI技术进行目标检测，对环境光源依赖程度较小，稳定性也会随着样本量的增多而提高，且迁移学习能力强，推广更方便；而采用传统视觉检测，整套成本往往至少几万元，况且每套系统大多都是定制方案，后期项目推广性低，维护成本也高。AI视觉力争全方位做好工业质检的“守门员”。

        深度学习训练离不开 GPU，而GPU的发展也为AI打下良好的平台基础。NVIDIA 提供的 GPU 产品与解决方案不仅解决了深度学习领域的技术难题，更是在助力智慧工厂的道路上乘风破浪！利用AI深度学习技术，极大降低了开发成本、采购成本、调试成本、维护成本等，非常适用于产线降本提质增效。

        当然，深度学习在工业质检领域的应用也不是万能的，主要的挑战来自于数据本身。因为神经网络需要尽可能多的缺陷数据，但在工业生产中，往往很难搜集到足够多有效缺陷数据，不过，深度学习有着极强的迁移学习能力，这个问题也可以尝试着利用其他缺陷数据来进行解决优化。

        AI技术在智能制造领域的应用远不止于质检，在智慧工厂建设中，我们更是希望通过AI、大数据的应用，来解决生产难点问题，提高运营管理效率，实现高效、准确、现代化的作业流程。

AI引领智能制造

        面对数字化、智能化的浪潮，依托5G、量子计算机、物联网等新领域的卓越突破，以及深度学习技术的不断发展，AI将在未来数十年迎来落地应用的黄金期，全面赋能传统工业的转型升级，在未来，小样本学习，无监督学习，基于3D目标检测等更加强大的“黑科技”必将取得极大的进展。

        所以，身处智能制造一线的我们，准备好了吗？