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　　2024政府工作報(bào)告指出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，這是“人工智能+”首次寫(xiě)進(jìn)政府工作報(bào)告。就技術(shù)應(yīng)用而言，人工智能就像氧氣，本身很有價(jià)值，但自己不會(huì)燃燒，必須找到可燃物才能把價(jià)值發(fā)揮出來(lái)，這里的“可燃物”指的是落地場(chǎng)景。這也是政府工作報(bào)告中為什么要強(qiáng)調(diào)“人工智能+”，只有通過(guò)“+”深度鏈接場(chǎng)景，AI才能為各行業(yè)帶來(lái)革命性變革，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。可見(jiàn)的是，目前AI已在工業(yè)場(chǎng)景中被廣泛應(yīng)用，如工藝流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)檢、以及預(yù)測(cè)性維護(hù)等等。經(jīng)過(guò)場(chǎng)景的淬煉后，AI是否已經(jīng)成為變革生產(chǎn)力的工具?在近期的慕尼黑上海電子生產(chǎn)設(shè)備展上，研華通過(guò)展示其AI一站式解決方案，涵蓋邊緣采集、工業(yè)通訊、AI計(jì)算平臺(tái)等全系列軟硬件產(chǎn)品，分享了3C電子、半導(dǎo)體等行業(yè)應(yīng)用，實(shí)地檢驗(yàn)了AI的落地價(jià)值。

　　文/研華科技

　　1 舊范式的困境與突破

　　首先落地到應(yīng)用層面，電子制造行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)檢是一個(gè)可供AI大展拳腳的典型場(chǎng)景。

　　在該場(chǎng)景中，原有的質(zhì)檢解決方案緊緊依賴于以傳統(tǒng)算法主定義的AOI檢測(cè)設(shè)備，而傳統(tǒng)算法的核心是Rule-based，也即意味著定量分析和特征工程，一堆的if....else是傳統(tǒng)算法的一個(gè)特點(diǎn)。雖然至今在定量分析上，傳統(tǒng)算法依然不可或缺，但它有一個(gè)非常大的問(wèn)題，即應(yīng)用門(mén)檻高。比如運(yùn)用傳統(tǒng)算法做檢測(cè)時(shí)的幾何形狀匹配，它需要設(shè)置非常多的參數(shù)，如果要用好，工程師需要理解幾何匹配算法的基本原理、參數(shù)的物理含義，這里需要的圖像處理背景知識(shí)“門(mén)檻”要求就很高了，甚至理解不到位，就會(huì)出現(xiàn)定位結(jié)果不是想要的，或者是達(dá)不到一個(gè)非常精準(zhǔn)的效果。

　　而應(yīng)用“門(mén)檻”與維護(hù)成本高只是其一。

　　可以想象一個(gè)這樣具體的場(chǎng)景，在某3C客戶的模組外觀檢測(cè)中，由于檢測(cè)種類涉及到注塑件、金屬件等多種材料組合，產(chǎn)品異形，缺陷種類多達(dá)70多種、形態(tài)多變;而客戶的檢測(cè)要求漏檢率低于0.1%，過(guò)殺率3%左右。如果從傳統(tǒng)算法視角出發(fā)，該項(xiàng)目基本無(wú)解。

　　類似這樣的瑕疵類型難以被明確定義、大量混檢的場(chǎng)景，甚至是光學(xué)成像環(huán)境相對(duì)復(fù)雜的環(huán)境，目前僅靠傳統(tǒng)算法無(wú)法達(dá)到預(yù)期效果，還需要依賴人工。而這成為了AI天然的戰(zhàn)場(chǎng)，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)AI進(jìn)行大量的訓(xùn)練，便可以將以前“質(zhì)檢老師傅”的經(jīng)驗(yàn)沉淀為AI模型，然后驅(qū)動(dòng)設(shè)備去做大量的缺陷檢測(cè)工作。

　　在研華給某Type-C客戶導(dǎo)入的瑕疵檢測(cè)解決方案中，通過(guò)一站式的AI瑕疵標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、模型部署，幫助客戶產(chǎn)線輕松落地了AI的應(yīng)用。最終幫助客戶實(shí)現(xiàn)了100%的人工替代，每個(gè)月節(jié)省了將近5萬(wàn)的人力成本支出;通過(guò)在系統(tǒng)部署多個(gè)AI模型，達(dá)到1秒即時(shí)檢測(cè)零延遲;并且完善記錄檢測(cè)數(shù)據(jù)，提高品質(zhì)可信度。

　　又如在電感元件的外觀暗裂檢測(cè)項(xiàng)目中，客戶過(guò)去大多采用人工目視的檢測(cè)方式，或者六面檢查機(jī)造成較高的過(guò)殺率，從而導(dǎo)致檢測(cè)成本顯著上升。針對(duì)客戶的訴求，研華在原有的AOI設(shè)備中增加了AI算法復(fù)檢，將過(guò)殺率從5%降低到了1.2%，提升檢測(cè)效率達(dá)到1800pcs/min，而客戶只需要投入原先10%的人力成本，ROI控制在一年以內(nèi)。

　　2 研華AI Navi，簡(jiǎn)單易上手

　　當(dāng)然，不可否認(rèn)的是，客戶在導(dǎo)入AI的嘗試中，仍然會(huì)有AI標(biāo)注困難且耗時(shí)、缺乏數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用效果不佳、甚至是對(duì)于應(yīng)用門(mén)檻的擔(dān)心，而這些問(wèn)題也恰恰是AI 1.0在工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用中呈現(xiàn)出來(lái)的不足。

　　而研華也始終強(qiáng)調(diào)，工業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜，好的產(chǎn)品一定是簡(jiǎn)單易用的，比如通過(guò)簡(jiǎn)明的交互、一鍵化部署方案、減少交付過(guò)程中的培訓(xùn)成本和學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)。因此，研華AI Navi通過(guò)圖形化的操作界面讓一線生產(chǎn)員工通過(guò)流程化點(diǎn)擊的方式無(wú)需編程即可上手應(yīng)用，更無(wú)需深度理解這些植入在設(shè)備系統(tǒng)里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與AI算法。

　　針對(duì)標(biāo)注困難且耗時(shí)的問(wèn)題，原先的標(biāo)注需要工程師一點(diǎn)點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)拉框選擇，如果沒(méi)有完美標(biāo)注好，即會(huì)影響到AI模型的訓(xùn)練效果;而現(xiàn)在研華AI Navi通過(guò)輕觸點(diǎn)擊的方式，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)捕捉出瑕疵的狀態(tài)，然后進(jìn)行自我訓(xùn)練。

　　3 研華AI Navi，自我訓(xùn)練與進(jìn)化

　　其次，由于缺陷是非受控因素產(chǎn)生的，獲取成本很高;加之電子制造行業(yè)良品率極高，在大量正常的產(chǎn)品中，收集缺陷樣本既耗時(shí)又低效。這一行業(yè)特點(diǎn)就導(dǎo)致了缺乏用于訓(xùn)練AI模型的瑕疵品數(shù)據(jù)。

　　一方面研華AI Navi開(kāi)發(fā)了智能缺陷生成功能，基于AI技術(shù)，僅需少量的缺陷圖，即可批量生成仿真缺陷圖，高度還原缺陷紋理、立體度、色彩等細(xì)節(jié)，自我積累數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己;另一方面AI Navi還可以進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)的拓展，如在檢測(cè)過(guò)程中出現(xiàn)了從未出現(xiàn)過(guò)的瑕疵，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)人員進(jìn)行標(biāo)注后反饋給AI系統(tǒng)，AI Navi即可重新生成包括該瑕疵的AI大模型，完成自我的迭代與完善。它將人類的反饋納入了訓(xùn)練AI大模型的過(guò)程中，為機(jī)器提供了一種自然的、人性化的互動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程，就像人類從另外一個(gè)專業(yè)人士身上學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的方式一樣。如此一來(lái)，缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)的難題也迎刃而解。

　　總結(jié)來(lái)說(shuō)，AI Navi是研華面向制造業(yè)打造的一站式AI應(yīng)用平臺(tái);包含從圖像標(biāo)注、AI模型訓(xùn)練、AI模型驗(yàn)證、AI模型部署、產(chǎn)線設(shè)備導(dǎo)入應(yīng)用。據(jù)研華介紹，一般在客戶現(xiàn)場(chǎng)，徹底跑通這一完整流程大約需要一周以內(nèi)的時(shí)間，完全能夠應(yīng)對(duì)電子制造業(yè)的生產(chǎn)節(jié)奏。

　　4 多層級(jí)計(jì)算平臺(tái)，加速工業(yè)AI普惠

　　縱觀AI平臺(tái)的應(yīng)用，其系統(tǒng)的部署需要大數(shù)據(jù)和高計(jì)算能力的支持，尤其在模型訓(xùn)練階段，需要不斷對(duì)算法/模型迭代優(yōu)化，該特點(diǎn)在工業(yè)領(lǐng)域尤其突出，即使是利用AI做外觀檢測(cè)，對(duì)于大規(guī)模定制生產(chǎn)來(lái)說(shuō)，針對(duì)新產(chǎn)品的不同外觀檢查的模型訓(xùn)練異常頻繁，此時(shí)作為AI算力的硬件就顯得尤為重要。軟件與硬件的完美配合才能更好地實(shí)現(xiàn)終端應(yīng)用化的價(jià)值落地。

　　研華持續(xù)深耕AI各領(lǐng)域應(yīng)用，提供了如邊緣采集、工業(yè)通訊、邊緣計(jì)算等一系列AI計(jì)算產(chǎn)品線，為客戶提供了一站式的工業(yè)級(jí)AI解決方案。通常在應(yīng)用中，端邊信息采集后，下一步就是通過(guò)工業(yè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞到各層級(jí)計(jì)算平臺(tái)，在邊緣計(jì)算層，為了應(yīng)對(duì)各行業(yè)不同的邊緣計(jì)算環(huán)境，研華可為客戶供了包括輕量級(jí)AI計(jì)算平臺(tái)，混合型AI計(jì)算平臺(tái)以及復(fù)雜級(jí)AI計(jì)算平臺(tái)等多種產(chǎn)品。

　　在輕量級(jí)AI計(jì)算平臺(tái)，研華推出的基于NVIDIA Jetson所開(kāi)發(fā)出來(lái)的AI BOX產(chǎn)品MIC系列，產(chǎn)品形態(tài)豐富，從Lite型的711系列、到通用型的713、733系列，包括有無(wú)機(jī)殼的開(kāi)發(fā)板形態(tài)。輕量級(jí)AI計(jì)算平臺(tái)主打緊湊小型的產(chǎn)品特性，便于部署在端及邊側(cè)的客戶場(chǎng)景中。

　　在混合型AI計(jì)算平臺(tái)，研華推出了應(yīng)對(duì)嚴(yán)苛復(fù)雜環(huán)境的模組化嵌入式無(wú)風(fēng)扇工業(yè)電腦MIC-770V3以及整合人機(jī)顯示界面的工業(yè)平板電腦PPC-615，自帶PCIE插槽，支持多種PCIE插卡需求，來(lái)適配各種各行各業(yè)的多種應(yīng)用場(chǎng)景。

　　針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)4.0更大數(shù)據(jù)量，更復(fù)雜的計(jì)算場(chǎng)景，研華在復(fù)雜級(jí)邊緣計(jì)算平臺(tái)推出了更高性能的工業(yè)服務(wù)器主板ASMB系列，適配Intel及AMD處理器平臺(tái)，可支持單路或雙路高性能CPU，大容量?jī)?nèi)存的設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速實(shí)時(shí)傳輸。支持多張GPU插卡，可滿足現(xiàn)場(chǎng)大量數(shù)據(jù)及圖像的處理需求，實(shí)現(xiàn)AI推理與深度學(xué)習(xí)。

　　其次，一種產(chǎn)品或解決方案要在工業(yè)場(chǎng)景中做到普惠，一定是在其技術(shù)路線對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景中達(dá)到全鏈路成本優(yōu)化，從硬件、算力、開(kāi)發(fā)成本、部署成本、維護(hù)成本，實(shí)現(xiàn)整體成本最優(yōu)。這也是研華一直面向AI應(yīng)用死磕的方向，無(wú)論是根據(jù)客戶需求，不斷拓展開(kāi)發(fā)更能滿足客戶性價(jià)比需求的諸如JETSON硬件產(chǎn)品，還是部署運(yùn)維端，通過(guò)快速縮短平臺(tái)上線周期、降低人員使用門(mén)檻、維持系統(tǒng)高效穩(wěn)定、降低運(yùn)維成本等等，中心始終圍繞客戶對(duì)價(jià)值、投入等指標(biāo)上持續(xù)優(yōu)化。

　　4 結(jié)語(yǔ)

　　就像前三次工業(yè)革命的機(jī)械化、電氣化和數(shù)字化給人類社會(huì)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響一樣，站在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)躍遷的節(jié)點(diǎn)，有理由相信“人工智能+”可能就是下一次的技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)革命。現(xiàn)如今，全行業(yè)擁抱AI的浪潮已勢(shì)不可擋，研華作為一站式智能設(shè)備解決方案提供商，將始終與產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)合作伙伴攜手同行，致力于推動(dòng)AI在全域市場(chǎng)普及。