百度大脑行业创新论坛走进苏州 首发智慧工厂解决方案

　　中新网12月7日电 改革开放以来我国在工业领域取得了举世瞩目的成就。其中2017年工业互联网直接产业规模约为5700亿元，预计到2020年将达到万亿量级。智能制造是人工智能重要的落地场景之一，两者的结合蕴藏着巨大潜能。智能浪潮席卷各行各业的当下，体量惊人的中国工业如何撕下传统标签走向“智造”？或可从一间小小的“智慧工厂”看起。

　　12月6日，百度大脑行业创新论坛苏州站，百度AI技术生态部总经理喻友平正式发布“智慧工厂解决方案”，从生产运维及厂区管理两大维度，切入工业质检、预测性维护、生产环境监控、园区无人作业、园区通行管理等5大场景，为工厂与制造带来全方位革新。“苏州在工业领域一直走在前头，此次我们选择在苏州发布解决方案也是希望能与这些优秀工业企业碰撞出新的火花。”喻友平现场说到。

　　“工业互联网看苏州，现在我们苏州市政府已经喊出了口号。”活动现场，苏州工业园区科技和信息化局副局长周村表示，“我们会尽最大努力为百度及在座制造企业在苏州落地AI给予支持。”百度大脑行业创新论坛苏州专场恰逢其时，助力苏州迈向“智造”时代 。

　　高精质检与大数据 AI语境下的“新生产”

　　谈及工业，其核心必然是生产制造。AI如何在已高度机械化的工业生产流程里发挥自身独特的作用？百度大脑给出了两个切口：质检与数据。

　　质检是绝大多数制造企业的必备部门。“但现在，大多数零件制造企业的质检，还只能靠高密度的人工检测。”活动现场，领邦董事长兼CEO崔忠伟感慨到。

　　“我们之前尝试过使用机器视觉技术做检测，但在检测精度和通用性上都没办法满足真实需求。这时，我们找到了深度学习，我们和百度的PaddlePaddle合作打造了领邦智能零件分拣机。”在精度方面，基于官方支持的CNN模型，分拣机的分拣精度可达到99%以上，且分拣速度达到每分钟千片，较同类产品快20%。此外，分拣机还在通用性上有很好的表现，目前机器可支持几十种形状的高精密小零件的分拣。

　　AI质检成效已现，但样本之于质检模型类似于燃料之于机器，作为普通企业而言，采集足质足量的样本无疑是一个系统工程。现场，深兰蝶鱼进行了相关分享。其算法可自动生成训练样本，助力解决数据量和成长性问题，最终输入百度EasyDL完成训练，快速验证可行性。当然，哪怕不是上述专业技术集成商，制造厂商自身仍可以使用操作极简，主打易用的EasyDL，训练最贴合自身业务的深度学习模型。喷油器作为汽车动力系统中的关键部件，至今仍只有少数企业能够生产。为满足自身专业的喷油器质检需求，柳州源创已基于百度EasyDL打造了阀座智能识别系统。