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在(zai)人(ren)工智能加速發(fa)展的(de)今天，技術將如何(he)更(geng)好的(de)促進產業(ye)發(fa)展？

在美國，本(ben)田的(de)馬(ma)里斯(si)維爾工(gong)廠每(mei)天需要接收300萬零部件，生(sheng)產(chan)1900輛整(zheng)車。在這個龐大的(de)生(sheng)產(chan)車間內，工(gong)人(ren)依(yi)舊組(zu)裝(zhuang)生(sheng)產(chan)線上不(bu)可欠缺的(de)部分。據工(gong)廠總經理羅伯·梅介紹，機(ji)器人(ren)的(de)精細程度還不(bu)足以(yi)把(ba)后(hou)懸系統獨立安裝(zhuang)至車輛底盤。而人(ren)類(lei)員工(gong)具有很高的(de)靈活性(xing)，能用雙(shuang)手(shou)在規定時(shi)間內完成任務，安裝(zhuang)螺栓的(de)時(shi)間約為40秒。

在這家超(chao)過三十(shi)年歷史的工廠內，人(ren)機(ji)協同且人(ren)工占(zhan)主導作用的現狀非常典(dian)型，對今(jin)天中國日趨規模的產業智能化(hua)轉型提供著關(guan)鍵的兩個信息點：

第一，人工(gong)智能(neng)若要深入工(gong)業(ye)場景助力行業(ye)發展，就必須能(neng)解決相應的產業(ye)痛(tong)點(dian)，真正地(di)服務于人，釋放技術價值，不然人工(gong)操作(zuo)始終仍是工(gong)廠(chang)主要考慮的用工(gong)方式(shi)；

第二，人工(gong)智能若(ruo)要在工(gong)業場景中更好(hao)地協同人工(gong)進(jin)(jin)行操(cao)作，關(guan)鍵(jian)的(de)方向可以在操(cao)作靈活性、視覺、聽覺等方面著重升級，進(jin)(jin)而(er)追平人工(gong)優(you)勢，真正的(de)解放員工(gong)生產力。

如(ru)果無法理清楚這兩個問題(ti)，AI等(deng)技術(shu)對(dui)于(yu)產業(ye)(ye)特別是工業(ye)(ye)場景的助力是有(you)限的，根本無法深入(ru)行業(ye)(ye)之(zhi)中解決(jue)好專業(ye)(ye)的問題(ti)。

值得一提的是(shi)，目(mu)前隨著中國產業智(zhi)能化的探索愈發深(shen)入(ru)，越來越多的數字服務商和生(sheng)產制(zhi)造商也認識到了這一點。

在2021騰訊(xun)數字生態大會的云智(zhi)(zhi)能(neng)專場(chang)，騰訊(xun)云智(zhi)(zhi)能(neng)便(bian)面向(xiang)產(chan)業場(chang)景(jing)發布了最新的ABCI云智(zhi)(zhi)融合新架構(gou)，以全局智(zhi)(zhi)能(neng)深入(ru)產(chan)業，面向(xiang)管(guan)理(li)者、生產(chan)者、開發者和(he)C端用戶(hu)做出了四大智(zhi)(zhi)能(neng)升級，分別為管(guan)理(li)智(zhi)(zhi)能(neng)、生產(chan)智(zhi)(zhi)能(neng)、創造智(zhi)(zhi)能(neng)、生活智(zhi)(zhi)能(neng)。

同時，騰訊高(gao)級執行副總(zong)裁、云(yun)與(yu)智(zhi)慧產業(ye)事業(ye)群CEO湯道(dao)生強調，無(wu)論是(shi)“終端智(zhi)能”還是(shi)“云(yun)上(shang)智(zhi)能”，上(shang)云(yun)賦智(zhi)的終極價值還是(shi)“服(fu)務于(yu)人”。

緊(jin)扣“服務于人(ren)”的(de)終(zhong)極價(jia)值導向(xiang)，騰訊與(yu)富馳高科展開了一場AI技術與(yu)工業場景的(de)雙向(xiang)融合，在提高兩者產業影響力的(de)同時(shi)也為工業AI加速深入行業來了諸多(duo)思考。

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工業+AI，

富馳高科背后的一場技術拉鋸

富馳高科成立于(yu)1999年(nian)，是(shi)一家(jia)老牌(pai)制(zhi)造企業(ye)，主要(yao)從(cong)事金屬粉末注(zhu)射成型（MIM）產品專業(ye)制(zhi)造。近年(nian)來，富馳高科在質檢環節(jie)面臨著(zhu)明(ming)顯的人(ren)工質檢局限(xian)性，急需尋求有效的AI解決方(fang)案(an)。

在這個過(guo)程中(zhong)，富馳(chi)高(gao)科相(xiang)繼找了幾個數字服務商，但前期的評估都不(bu)太滿意——主要(yao)面(mian)對要(yao)求的零漏檢、過(guo)殺率、精準缺陷分(fen)類、缺陷遷移、快(kuai)速(su)迭代等，沒有一家(jia)數字服務商該明(ming)確百分(fen)百可以(yi)做到。

由此可見，工(gong)(gong)業(ye)制造(zao)業(ye)的(de)技(ji)(ji)術(shu)(shu)要(yao)求以及場景(jing)復雜(za)程度遠比想象(xiang)的(de)要(yao)高(gao)，AI技(ji)(ji)術(shu)(shu)助(zhu)力工(gong)(gong)業(ye)制造(zao)業(ye)并(bing)不是一次簡單的(de)技(ji)(ji)術(shu)(shu)+場景(jing)的(de)耦合應(ying)用，它需(xu)要(yao)理(li)解產業(ye)，理(li)解流程，進而將(jiang)技(ji)(ji)術(shu)(shu)應(ying)用到場景(jing)中發揮價(jia)值。

這就要求一家數字服務商不僅僅要有(you)(you)技(ji)術能力(li)，更要有(you)(you)服務意識和責任心(xin)。最終，是騰訊打(da)動了富馳(chi)高科。

據(ju)富(fu)馳(chi)高科(ke)(ke)自(zi)動(dong)化總監鄧(deng)聲志回(hui)憶：“我(wo)們(men)在(zai)(zai)評估的過程中(zhong)，讓我(wo)感(gan)覺到的是(shi)，騰(teng)訊(xun)是(shi)最有責(ze)任心的，對(dui)這個(ge)(ge)是(shi)最用心的，也是(shi)在(zai)(zai)我(wo)們(men)這個(ge)(ge)案子(zi)里更(geng)愿(yuan)意投(tou)入的。”在(zai)(zai)前(qian)期(qi)的評估過程中(zhong)，騰(teng)訊(xun)就派人常駐現(xian)場幾個(ge)(ge)月(yue)，深入做了諸(zhu)多調研，甚至還在(zai)(zai)富(fu)馳(chi)高科(ke)(ke)的設備(bei)上(shang)免(mian)費(fei)提供算法試驗，直(zhi)到雙方(fang)簽約合作(zuo)。

而(er)這也僅(jin)僅(jin)只(zhi)(zhi)是(shi)工(gong)業(ye)+AI的(de)一個(ge)(ge)起點，接下來的(de)工(gong)作(zuo)是(shi)一場(chang)緊迫且(qie)艱(jian)巨的(de)拉鋸。整個(ge)(ge)項(xiang)目的(de)研發周(zhou)期只(zhi)(zhi)有(you)300多天的(de)時(shi)間，在這個(ge)(ge)期限內需要融(rong)合雙(shuang)方的(de)技術、設備(bei)以及各個(ge)(ge)業(ye)務需求等。

在鄧(deng)聲志的(de)(de)(de)(de)(de)回憶中，雙方在這期間就有兩(liang)百(bai)多次超過半小時的(de)(de)(de)(de)(de)技術會議，像自動化的(de)(de)(de)(de)(de)各類工(gong)程師(shi)，機構的(de)(de)(de)(de)(de)、視覺的(de)(de)(de)(de)(de)、項(xiang)目的(de)(de)(de)(de)(de)，包含內(nei)部(bu)SQE和工(gong)程類的(de)(de)(de)(de)(de)這些(xie)人(ren)(ren)員(yuan)，以及(ji)騰訊云(yun)和騰訊優(you)圖實驗室(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)工(gong)程、軟件、AI算(suan)法(fa)、架構師(shi)，甚至包含硬件設計、光(guang)源(yuan)設計這一塊(kuai)的(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)員(yuan)都(dou)會參與進(jin)來(lai)，共(gong)同探討工(gong)業+AI的(de)(de)(de)(de)(de)融合應用問題。

這樣的(de)(de)拉鋸(ju)還(huan)在持續，從雙方的(de)(de)人(ren)員磨(mo)合向更深入的(de)(de)技(ji)術、場景以及產業(ye)推進。比如，AI算法(fa)的(de)(de)迭代同樣也是一場不小(xiao)的(de)(de)拉鋸(ju)。

其中，給(gei)騰(teng)訊云AI研(yan)發總(zong)經理(li)、騰(teng)訊優圖實驗室副總(zong)經理(li)吳永堅比較深的一點感受是，AI質(zhi)(zhi)檢(jian)項目不同于做To C產(chan)品，它具備(bei)更強的時(shi)(shi)效性，必須嚴格地按照(zhao)期(qi)限(xian)推動，同時(shi)(shi)還不能出現質(zhi)(zhi)檢(jian)紕(pi)漏，否則就會影響到下游廠商(shang)的產(chan)業(ye)進程和(he)質(zhi)(zhi)量(liang)。

因(yin)此，整(zheng)個質檢項(xiang)目(mu)不僅對(dui)AI算法(fa)的(de)要(yao)求極高，也需要(yao)數(shu)字服務商(shang)有強大的(de)技(ji)術能(neng)力和創(chuang)新(xin)能(neng)力以及協(xie)同能(neng)力。

為了(le)如期(qi)完成(cheng)質檢(jian)目標，騰訊優圖實驗室攜手(shou)富馳高(gao)(gao)科創造性設計了(le)光(guang)度立體成(cheng)像解決方(fang)案(an)，從而克服了(le)MIM產品(pin)因(yin)高(gao)(gao)反(fan)光(guang)特性而導致的(de)(de)產品(pin)缺陷與正(zheng)常反(fan)光(guang)混淆的(de)(de)業內(nei)難(nan)(nan)題，成(cheng)功判斷連人眼也很難(nan)(nan)分(fen)辨的(de)(de)缺陷。同時，更是結合域適應遷移學習和(he)缺陷生成(cheng)技術，幫(bang)助富馳高(gao)(gao)科在產品(pin)早期(qi)樣本數據嚴重(zhong)不足的(de)(de)情況下(xia)，達到(dao)檢(jian)測指(zhi)標可用(yong)狀態。

如今，富馳高科在手機(ji)攝(she)像頭組件(jian)的(de)(de)質檢工作中，僅(jin)需幾(ji)秒(miao)就能完成對目標零件(jian)數十個大小點位(wei)的(de)(de)采圖、分(fen)析、分(fen)類的(de)(de)工作，而原來人工質檢則需要一分(fen)鐘。

這場技術(shu)上的拉鋸最終取得(de)圓滿成功(gong)。不管是從未做(zuo)過同類型質(zhi)檢項目(mu)的騰訊，還是多次找(zhao)過數字(zi)服務(wu)商(shang)做(zuo)過嘗試的富馳高科，回過頭再看(kan)，都頗為感慨。

或許(xu)，工業AI注定是一(yi)場深(shen)入(ru)且長(chang)遠(yuan)的拉鋸戰。

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蹚入“深水區”，

騰訊云智能與產業共振

如(ru)何在這(zhe)場拉鋸中取得更好(hao)的(de)反饋？從騰訊與富馳(chi)高科(ke)的(de)合作來看，不難發現，只(zhi)有(you)深入產(chan)業端，與產(chan)業共(gong)振，To B的(de)技術才能真正(zheng)的(de)釋(shi)放出產(chan)業價(jia)值(zhi)。

繼續以AI質檢(jian)為例，有(you)三個信息印證(zheng)著這(zhe)一趨勢。

1. 工(gong)業AI不僅僅只(zhi)是一(yi)個算法問(wen)題(ti)，更主要還是軟硬一(yi)體化的(de)問(wen)題(ti)。

通(tong)常來說，質檢行業存在光(guang)、機、電、軟(ruan)、算五大部分，它(ta)不僅(jin)僅(jin)只是需要軟(ruan)件、算法(fa)的加(jia)持，還需要融合(he)光(guang)、機、電幾(ji)個模塊一同配合(he)，構(gou)成軟(ruan)硬一體化(hua)的技術解決方案(an)。

對于騰訊這類數字服(fu)務(wu)商(shang)而言，所擅長(chang)的是(shi)軟(ruan)件、算法，另外(wai)三個(ge)部分(fen)就需要富馳高科予以(yi)配合(he)，共同(tong)解(jie)決。因此，如(ru)果一(yi)(yi)家數字服(fu)務(wu)商(shang)無法深(shen)入(ru)產業(ye)之中，只是(shi)游離(li)邊(bian)緣，是(shi)很難統籌好(hao)整個(ge)工(gong)業(ye)流程的各個(ge)模塊，來(lai)打(da)造出(chu)一(yi)(yi)個(ge)優質的工(gong)業(ye)AI解(jie)決方案(an)的。

通過與富馳高科(ke)的合作(zuo)，騰訊也沉淀出軟硬一體的針(zhen)對3C領域的騰慧飛瞳(tong)AI質(zhi)檢儀，只(zhi)需組(zu)裝上下料設備(bei)，就能快速(su)給3C客(ke)戶(hu)完成(cheng)質(zhi)檢解決方案(an)的交付。類似(si)軟硬一體的技術(shu)應用在未來也將繼續成(cheng)為數字服(fu)務商(shang)的優勢(shi)所在。

2. AI技(ji)術與工業場景須(xu)實現(xian)深度融合應(ying)用。

再者(zhe)，很多創新應(ying)用并不(bu)只是簡(jian)單(dan)的技術“嵌(qian)入”，而是在理解工(gong)業流(liu)程、工(gong)業設(she)備(bei)以(yi)及工(gong)業場景之上的深(shen)度(du)融合應(ying)用。

騰訊(xun)優圖實(shi)驗室(shi)所提(ti)供的(de)視覺AI算(suan)法是本次質(zhi)(zhi)檢項目的(de)關(guan)鍵技(ji)術支持，但是這個算(suan)法在(zai)實(shi)際應用(yong)中還需要不斷的(de)更(geng)新、迭代，從而適配質(zhi)(zhi)檢流程(cheng)的(de)需求。在(zai)這個過程(cheng)中，富(fu)馳高科就(jiu)基(ji)于(yu)自身的(de)制造(zao)經驗和工(gong)具(ju)應用(yong)，為(wei)騰訊(xun)的(de)視覺AI算(suan)法優化(hua)提(ti)供了諸多建議，使(shi)得整個優化(hua)過程(cheng)能更(geng)快更(geng)好的(de)應用(yong)到(dao)質(zhi)(zhi)檢場(chang)景中。

對此，吳(wu)永堅感(gan)慨：“為什么一定要到產線去(qu)，如果你(ni)不到產線跟(gen)這些相關的有(you)經驗的人做這件事(shi)情，你(ni)是(shi)很難實驗室里(li)面(mian)去(qu)做這些事(shi)兒。”深入工業場景，讓(rang)技術與流程深度(du)融合應用，是(shi)必要的。

3. 工(gong)業AI是一個(ge)完(wan)整的(de)綜合(he)性方案(an)。

總(zong)的(de)來說(shuo)，工業(ye)AI并(bing)不是一次(ci)簡單的(de)項目(mu)交付，而(er)是數(shu)字(zi)服(fu)務商與產(chan)品制造商基(ji)于信(xin)任關系建立起來的(de)深度合作。騰訊和富馳(chi)高科除了在(zai)工業(ye)質檢上展開合作之外，未來還將共同推進智(zhi)(zhi)慧工廠建設(she)，全局推動工業(ye)數(shu)字(zi)化(hua)、產(chan)業(ye)智(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)。

而回到質檢來(lai)看，其本(ben)身(shen)就是一個(ge)完整的綜合性(xing)方案(an)。整個(ge)AI質檢項目包括了場景調(diao)研(yan)、技術賦能、IT運(yun)維、創(chuang)新服務等多(duo)個(ge)環(huan)節(jie)，同(tong)步影響著富馳高科所在的供(gong)應鏈和產(chan)業鏈，關聯性(xing)極強。

那(nei)么，面(mian)對這樣的情況，數字服(fu)務商(shang)就必然要學會與產業共振，To B才能(neng)有實(shi)際的產業價值。

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工業AI背后，

制造業轉型再提速

這樣的(de)產(chan)業價(jia)值不(bu)僅僅只是對生產(chan)線的(de)一次改造，其實(shi)際(ji)更廣泛的(de)影響(xiang)將(jiang)是行業性(xing)的(de)、社會性(xing)的(de)。

比(bi)方(fang)(fang)說，近年來(lai)，工(gong)廠就(jiu)存(cun)在(zai)著招工(gong)難(nan)的問題。據(ju)鄧(deng)聲(sheng)志介紹，一(yi)方(fang)(fang)面(mian)是招人確實不好招，大家都不愿意(yi)進入工(gong)廠工(gong)作，另一(yi)方(fang)(fang)面(mian)每年的生(sheng)產高峰期就(jiu)只有幾個月(yue)的時間，短期的高爆發需求很難(nan)進行人員招聘(pin)和(he)管理。

基于這種(zhong)情況，富馳高科就嘗試著尋求AI質檢(jian)，用機(ji)器來和人工做(zuo)更好的協(xie)同(tong)，從而解決當前制造(zao)業(ye)普(pu)遍存在(zai)(zai)的效率低(di)的問(wen)題。長期以往，在(zai)(zai)未來，人機(ji)協(xie)同(tong)必然會(hui)是一種(zhong)常態，屆時整(zheng)個制造(zao)業(ye)的用工模(mo)式或(huo)許也將進(jin)一步發(fa)生改(gai)變(bian)，從而更快的發(fa)展。

同(tong)時，這種變化也(ye)將持(chi)續的(de)影響制造(zao)業體(ti)系的(de)演變。在騰(teng)訊和富馳高科的(de)預想中，未來(lai)雙方還(huan)將持(chi)續推動智慧工廠建(jian)設，整個(ge)技術(shu)能力(li)從生產線向管理層，從機器到人，不斷創新應用，形成一個(ge)完整的(de)閉環。

目前，騰訊(xun)云智(zhi)(zhi)能已經面向管理者(zhe)(zhe)、生產者(zhe)(zhe)、開發者(zhe)(zhe)和C端用戶(hu)做出了四大(da)智(zhi)(zhi)能升級，包括生產、生活、管理、創造(zao)，全局的(de)(de)智(zhi)(zhi)能化必然(ran)也將更(geng)快地推動制(zhi)造(zao)業更(geng)快的(de)(de)轉(zhuan)型(xing)升級，達到更(geng)高的(de)(de)水平。

那么，由工業(ye)AI所呈現出來的未來，是智能(neng)(neng)(neng)制(zhi)造、智能(neng)(neng)(neng)管(guan)理、智能(neng)(neng)(neng)生活等全局智能(neng)(neng)(neng)化共同構建的，而這就需(xu)要(yao)數字服(fu)務(wu)商與眾(zhong)多合作伙伴聯合共振，才有可能(neng)(neng)(neng)實(shi)現。

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結語

回過頭來看，騰訊與富馳高科此(ci)次(ci)的(de)工業(ye)(ye)AI應用，為接下來的(de)產業(ye)(ye)智能化(hua)探索出一條明確的(de)路徑，即工業(ye)(ye)AI要深入行業(ye)(ye)、場景之中，在(zai)理解行業(ye)(ye)的(de)同時應用技術，才能發揮技術真(zhen)正的(de)價(jia)值。

而這也(ye)將成為騰訊(xun)To B的重要拐點，既是向市(shi)場展現騰訊(xun)服務(wu)(wu)能力和(he)技術能力的一次標桿，更是踐行(xing)“服務(wu)(wu)于人(ren)”終(zhong)極理念最好的體現，全局智能或許(xu)也(ye)不遠了！