配圖來自Canva
新基建風口下，以數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化為方向的新工業(yè)革命蓄勢爆發(fā)。
第一次工業(yè)革命是蒸汽革命，機器工廠就此誕生，蒸汽機器取代了手工勞動；第二次工業(yè)革命是電力革命，電器代替蒸汽機器，電力新能源大大的提高了勞動效率；第三次工業(yè)革命是信息革命，計算機技術(shù)和通信技術(shù)不斷引領(lǐng)社會生產(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，當下的工業(yè)智能化變革，則是進一步解放勞動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，苦于勞動力價格上漲成本重壓、人工誤差導致生產(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市場進軍。
質(zhì)檢領(lǐng)頭，工業(yè)AI化勢在必行
一直以來，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市場的“錢味”。
在這之前，人們普遍認為，工業(yè)AI化進程最慢，是最難改變的一個領(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)檢主要通過人工進行產(chǎn)品質(zhì)量檢查、產(chǎn)品分揀，但人工檢測有延時和誤差，一定程度上會影響質(zhì)檢的準確性。而且，少量作業(yè)時人工檢測的方式可取，但任務重的時候，檢查效率低，審核質(zhì)量不穩(wěn)定出現(xiàn)的概率會增加。
另一方面，質(zhì)量檢測的人力投入成本高，招聘難且人員離職率高。不可否認，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，國內(nèi)勞動力成本不斷提升，加上大環(huán)境影響下經(jīng)濟不景氣，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)的日子越來越難過。
人力成本高、效率低、穩(wěn)定性低等種種問題，對傳統(tǒng)工業(yè)流程提出了挑戰(zhàn)。與此同時，AI迅速在各行各業(yè)“開花結(jié)果”，儼然AI無所不能的樣子。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢的促使下，傳統(tǒng)制造企業(yè)的AI化、網(wǎng)聯(lián)化升級被提上日程。
當下，合理應用AI的能力，降低人工成本、提升生產(chǎn)效率，成為整個行業(yè)需要解決的問題。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，方興未已
作為國內(nèi)數(shù)一數(shù)二的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，騰訊很早就開始布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。基于對傳統(tǒng)工業(yè)流程痛點的了解，以及精湛的深度學習技術(shù)，騰訊優(yōu)圖聯(lián)合騰訊云帶來領(lǐng)先的AI＋工業(yè)解決方案，為企業(yè)降本、增效、提質(zhì)。
簡而言之，通過技術(shù)賦能傳統(tǒng)工業(yè)供應鏈、研發(fā)、生產(chǎn)到營銷、服務等全流程，是騰訊戰(zhàn)略升級（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)的情況和實力。
一方面，自動化檢測系統(tǒng)和人工相結(jié)合，提高準確率?；隍v訊優(yōu)圖AI技術(shù)，騰訊構(gòu)建自動化缺陷分類和檢測系統(tǒng)，覆蓋了大部分人工目檢工作，“智能化＋人工”檢測大幅度提升質(zhì)檢的精細化、精準化程度，極大的提升生產(chǎn)效率。
另一方面，開發(fā)缺陷檢測工具替代質(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，進而減少工廠質(zhì)檢人員，大大降低人力成本，真正實現(xiàn)降本增效，也提升工廠的運作效率。
據(jù)悉，騰訊AI質(zhì)檢系統(tǒng)已經(jīng)在PCB板缺陷檢測、鋰電池缺陷檢測、面板缺陷檢測等多個方面得到落地應用。這耀眼成績的背后，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)驗積累，以及騰訊優(yōu)圖（具備超過800項全球?qū)＠姶蟮募夹g(shù)實力。
不足的是，工業(yè)AI尚處在初級階段，用AI來代替質(zhì)檢員，也只是工業(yè)AI化進程中的一小環(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，管理層面同樣需要智能化，是一項費財、費時、費力的浩大工程。
騰訊助力傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)智慧化升級的目標已定，百度也不甘落后。同一領(lǐng)域，巨頭狹路相逢，免不了對比、較量，你輸我贏……
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