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在人(ren)工智能加速(su)發(fa)展(zhan)的(de)今天(tian)，技術將如何更好的(de)促進產業發(fa)展(zhan)？

在美國，本田(tian)的(de)馬里斯維爾(er)工(gong)(gong)(gong)廠每天需(xu)要接收300萬零部件(jian)，生產1900輛(liang)整車。在這個龐(pang)大的(de)生產車間(jian)內，工(gong)(gong)(gong)人(ren)(ren)依(yi)舊組裝生產線上不可(ke)欠缺(que)的(de)部分。據工(gong)(gong)(gong)廠總經理羅伯·梅介紹，機器人(ren)(ren)的(de)精細(xi)程度還(huan)不足以把后(hou)懸(xuan)系統(tong)獨立安(an)裝至車輛(liang)底盤。而人(ren)(ren)類員工(gong)(gong)(gong)具有很高的(de)靈活性，能用雙手在規定時間(jian)內完成(cheng)任務，安(an)裝螺栓的(de)時間(jian)約為40秒。

在這家(jia)超過三十(shi)年歷史的(de)工(gong)廠內(nei)，人機協同且(qie)人工(gong)占主導作(zuo)用(yong)的(de)現(xian)狀非常典型(xing)，對(dui)今天中國日趨規模的(de)產業智能化轉(zhuan)型(xing)提供著關(guan)鍵的(de)兩(liang)個信息點：

第(di)一，人工智(zhi)能若要(yao)深入(ru)工業場景助力行業發展，就必須(xu)能解決(jue)相應的產業痛點，真正地服務于(yu)人，釋放技術價(jia)值，不然人工操作始(shi)終(zhong)仍是工廠主要(yao)考慮(lv)的用(yong)工方式；

第(di)二，人(ren)工(gong)(gong)(gong)(gong)智能(neng)若要在工(gong)(gong)(gong)(gong)業場景中更好地(di)協同人(ren)工(gong)(gong)(gong)(gong)進行(xing)操作，關鍵的(de)方(fang)向可以在操作靈活(huo)性(xing)、視覺(jue)、聽覺(jue)等(deng)方(fang)面著(zhu)重升(sheng)級，進而追平(ping)人(ren)工(gong)(gong)(gong)(gong)優(you)勢，真正的(de)解放(fang)員工(gong)(gong)(gong)(gong)生產(chan)力。

如果無法(fa)理清楚這(zhe)兩(liang)個問(wen)題(ti)，AI等技(ji)術(shu)對于產(chan)業(ye)(ye)特別是工業(ye)(ye)場景(jing)的助力是有限的，根本無法(fa)深(shen)入行業(ye)(ye)之中解決(jue)好專業(ye)(ye)的問(wen)題(ti)。

值得一(yi)提的是，目前隨著中國產業智(zhi)能化(hua)的探索愈(yu)發深(shen)入，越(yue)來越(yue)多的數字服務商和(he)生產制造商也(ye)認識到(dao)了這一(yi)點(dian)。

在2021騰訊(xun)數(shu)字生(sheng)態大會的云智(zhi)能(neng)(neng)專場(chang)，騰訊(xun)云智(zhi)能(neng)(neng)便(bian)面向(xiang)產(chan)業場(chang)景發布了最新的ABCI云智(zhi)融合(he)新架構，以(yi)全局智(zhi)能(neng)(neng)深入(ru)產(chan)業，面向(xiang)管理者、生(sheng)產(chan)者、開發者和C端用戶做出了四大智(zhi)能(neng)(neng)升級，分(fen)別為管理智(zhi)能(neng)(neng)、生(sheng)產(chan)智(zhi)能(neng)(neng)、創造(zao)智(zhi)能(neng)(neng)、生(sheng)活智(zhi)能(neng)(neng)。

同時(shi)，騰訊高級執行(xing)副總裁、云(yun)(yun)與智慧產業事業群CEO湯(tang)道生強(qiang)調(diao)，無(wu)論是“終端智能”還是“云(yun)(yun)上智能”，上云(yun)(yun)賦智的(de)終極價值(zhi)還是“服務于人(ren)”。

緊扣“服務于人”的終極價值導向，騰(teng)訊與(yu)富馳高(gao)科展開(kai)了一場(chang)AI技術與(yu)工業場(chang)景(jing)的雙向融合，在提高(gao)兩者產業影響力的同時也為工業AI加速深(shen)入行(xing)業來了諸多思考(kao)。

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工業+AI，

富馳高科背后的一場技術拉鋸

富(fu)馳高科成立于1999年，是一(yi)家(jia)老牌(pai)制造(zao)企業(ye)(ye)，主要從事金屬粉末注(zhu)射成型（MIM）產品(pin)專業(ye)(ye)制造(zao)。近年來(lai)，富(fu)馳高科在質(zhi)檢環節面臨著明顯的人工質(zhi)檢局限(xian)性，急需(xu)尋求有(you)效的AI解(jie)決方案。

在這個(ge)過(guo)程(cheng)中(zhong)，富馳高科相繼找了幾個(ge)數(shu)字(zi)服務(wu)商，但前期的(de)(de)評估(gu)都不(bu)太(tai)滿意——主(zhu)要(yao)面對(dui)要(yao)求的(de)(de)零(ling)漏檢、過(guo)殺率、精準缺陷分(fen)(fen)類(lei)、缺陷遷移、快速迭代(dai)等，沒有一家數(shu)字(zi)服務(wu)商該明確百分(fen)(fen)百可以做(zuo)到。

由此可見，工業(ye)(ye)(ye)(ye)制造(zao)業(ye)(ye)(ye)(ye)的技(ji)術(shu)要求以(yi)及場景復雜程(cheng)度遠比想(xiang)象(xiang)的要高(gao)，AI技(ji)術(shu)助力工業(ye)(ye)(ye)(ye)制造(zao)業(ye)(ye)(ye)(ye)并不是一次簡單的技(ji)術(shu)+場景的耦合(he)應用(yong)，它需要理解產(chan)業(ye)(ye)(ye)(ye)，理解流程(cheng)，進而將技(ji)術(shu)應用(yong)到場景中發揮(hui)價值。

這就要(yao)求一家數字服務商不僅(jin)僅(jin)要(yao)有(you)技術能力，更要(yao)有(you)服務意(yi)識和責(ze)任心。最(zui)終(zhong)，是騰訊打動了富馳(chi)高科(ke)。

據富(fu)馳高(gao)科(ke)自動化(hua)總(zong)監鄧聲(sheng)志回憶(yi)：“我們在(zai)(zai)評估的(de)過程中，讓我感覺到(dao)(dao)的(de)是(shi)，騰(teng)訊(xun)是(shi)最(zui)有責任心的(de)，對這個是(shi)最(zui)用心的(de)，也是(shi)在(zai)(zai)我們這個案子里更愿意投入的(de)。”在(zai)(zai)前期的(de)評估過程中，騰(teng)訊(xun)就派人常駐現場(chang)幾(ji)個月(yue)，深(shen)入做了諸多調(diao)研，甚至還在(zai)(zai)富(fu)馳高(gao)科(ke)的(de)設備上免(mian)費提供算法試(shi)驗，直到(dao)(dao)雙(shuang)方簽約合(he)作(zuo)。

而這也僅僅只(zhi)是工(gong)業+AI的(de)一個(ge)起點，接下來的(de)工(gong)作(zuo)是一場緊迫(po)且艱巨(ju)的(de)拉鋸。整個(ge)項(xiang)目的(de)研發周(zhou)期只(zhi)有300多天的(de)時間，在這個(ge)期限(xian)內需(xu)要融合雙方(fang)的(de)技術、設備以及各(ge)個(ge)業務需(xu)求(qiu)等。

在鄧聲(sheng)志的(de)(de)(de)回憶中，雙方在這期間(jian)就有兩百多次超過半小(xiao)時(shi)的(de)(de)(de)技術會議，像自動化的(de)(de)(de)各(ge)類(lei)工(gong)程師，機(ji)構(gou)的(de)(de)(de)、視覺(jue)的(de)(de)(de)、項目(mu)的(de)(de)(de)，包含(han)內部SQE和(he)工(gong)程類(lei)的(de)(de)(de)這些人員(yuan)，以及騰(teng)訊云(yun)和(he)騰(teng)訊優圖實驗室的(de)(de)(de)工(gong)程、軟件、AI算法、架構(gou)師，甚至(zhi)包含(han)硬件設計(ji)、光(guang)源(yuan)設計(ji)這一塊的(de)(de)(de)人員(yuan)都(dou)會參(can)與進(jin)來，共(gong)同探討(tao)工(gong)業+AI的(de)(de)(de)融合應用問題。

這樣的(de)(de)拉(la)鋸還在持續(xu)，從雙方的(de)(de)人員磨(mo)合向更深入的(de)(de)技術、場(chang)景以(yi)及產業推進。比如，AI算(suan)法的(de)(de)迭代(dai)同樣也是一場(chang)不小的(de)(de)拉(la)鋸。

其(qi)中，給騰訊(xun)云AI研發總經理、騰訊(xun)優圖實驗(yan)室副總經理吳永(yong)堅比較深的一點感受是，AI質檢項目不同(tong)于做To C產品，它(ta)具備更(geng)強的時效性，必須嚴格地(di)按照(zhao)期(qi)限推(tui)動(dong)，同(tong)時還不能出現質檢紕漏，否則就會影(ying)響(xiang)到(dao)下游(you)廠商的產業進程和質量。

因此，整個質檢(jian)項目不僅對AI算法(fa)的(de)要求極高(gao)，也需要數字服務(wu)商有強大的(de)技術(shu)能(neng)力和創新能(neng)力以及協同能(neng)力。

為了(le)如期完成質檢(jian)目標(biao)(biao)，騰訊優圖實(shi)驗室(shi)攜手富馳高科創造(zao)性設計了(le)光度立(li)體成像(xiang)解決方案，從而克服了(le)MIM產品(pin)(pin)因(yin)高反光特性而導致(zhi)的產品(pin)(pin)缺(que)(que)陷(xian)與正(zheng)常反光混淆的業內(nei)難題(ti)，成功判斷連人眼也(ye)很難分辨(bian)的缺(que)(que)陷(xian)。同(tong)時(shi)，更是結(jie)合域適應遷移學習和缺(que)(que)陷(xian)生成技術，幫助富馳高科在產品(pin)(pin)早期樣本數據嚴重(zhong)不足的情況下，達到檢(jian)測(ce)指標(biao)(biao)可用狀態。

如今，富馳高科在手機攝(she)像(xiang)頭組(zu)件的(de)質檢工作中，僅需(xu)幾秒就能(neng)完(wan)成對目標零件數(shu)十個大(da)小(xiao)點位的(de)采圖(tu)、分(fen)析、分(fen)類(lei)的(de)工作，而原(yuan)來人工質檢則需(xu)要(yao)一分(fen)鐘。

這場(chang)技術上的拉鋸最終取得圓滿成功。不管是(shi)從未(wei)做(zuo)過同(tong)類型質檢項目的騰訊，還是(shi)多(duo)次找過數字服(fu)務商做(zuo)過嘗試的富馳高科(ke)，回過頭再看，都頗為感(gan)慨。

或許，工業AI注定是一場深(shen)入且長遠的拉鋸戰。

2

蹚入“深水區”，

騰訊云智能與產業共振

如(ru)何在這場(chang)拉(la)鋸中取得更(geng)好的反饋？從騰訊與(yu)富(fu)馳高科(ke)的合(he)作來看，不(bu)難(nan)發現，只有深入產(chan)業端，與(yu)產(chan)業共振，To B的技術才能(neng)真正的釋放出產(chan)業價值(zhi)。

繼續以(yi)AI質檢為例，有三個信息印證著這一趨勢。

1. 工業AI不僅僅只是(shi)一(yi)個算法(fa)問題，更主(zhu)要還是(shi)軟(ruan)硬(ying)一(yi)體化(hua)的問題。

通常來說，質檢行業存在光(guang)、機、電、軟(ruan)、算(suan)五(wu)大部分，它不(bu)僅僅只是需(xu)(xu)要軟(ruan)件、算(suan)法的加持，還需(xu)(xu)要融合光(guang)、機、電幾個模(mo)塊(kuai)一(yi)同配合，構成軟(ruan)硬一(yi)體化的技術解決方案。

對于騰訊這類數字服(fu)務商(shang)而言，所擅(shan)長的(de)是(shi)(shi)軟(ruan)件(jian)、算法，另(ling)外(wai)三個(ge)部分就需要富馳高科予以(yi)配(pei)合，共(gong)同解決。因(yin)此，如果(guo)一(yi)家數字服(fu)務商(shang)無法深入產業之中，只是(shi)(shi)游(you)離邊緣，是(shi)(shi)很難統籌(chou)好整個(ge)工業流程的(de)各個(ge)模(mo)塊，來打造出一(yi)個(ge)優(you)質的(de)工業AI解決方案的(de)。

通過與富(fu)馳高科的(de)合作，騰訊也(ye)沉淀出軟(ruan)硬(ying)一體(ti)的(de)針(zhen)對3C領(ling)域的(de)騰慧飛瞳AI質檢儀，只需組裝上(shang)下料設備，就(jiu)能快(kuai)速給3C客戶(hu)完成(cheng)質檢解(jie)決方(fang)案的(de)交(jiao)付。類(lei)似軟(ruan)硬(ying)一體(ti)的(de)技(ji)術(shu)應用在未來(lai)也(ye)將繼續成(cheng)為數字服務商的(de)優勢所在。

2. AI技術與工業(ye)場景須實現深度融合應用。

再(zai)者，很多創新應(ying)用并(bing)不只是簡單的(de)(de)技術(shu)“嵌入(ru)”，而是在(zai)理解工業流程(cheng)、工業設備以及工業場景(jing)之上的(de)(de)深(shen)度融合應(ying)用。

騰(teng)訊(xun)優(you)(you)圖實驗(yan)室所提供的(de)(de)視(shi)(shi)覺(jue)AI算法(fa)(fa)是(shi)本次質檢項目(mu)的(de)(de)關(guan)鍵技術(shu)支持，但是(shi)這個算法(fa)(fa)在實際應用(yong)中還需要不斷(duan)的(de)(de)更(geng)新、迭(die)代，從(cong)而適配質檢流(liu)程的(de)(de)需求(qiu)。在這個過(guo)程中，富(fu)馳高科就基于自身的(de)(de)制造經驗(yan)和工(gong)具應用(yong)，為騰(teng)訊(xun)的(de)(de)視(shi)(shi)覺(jue)AI算法(fa)(fa)優(you)(you)化(hua)提供了諸多建議，使得(de)整個優(you)(you)化(hua)過(guo)程能更(geng)快(kuai)更(geng)好(hao)的(de)(de)應用(yong)到質檢場景中。

對此，吳永堅感(gan)慨(kai)：“為什么(me)一定要到(dao)產線(xian)(xian)去(qu)(qu)，如(ru)果你不到(dao)產線(xian)(xian)跟這些相關(guan)的有經驗的人(ren)做(zuo)這件事情(qing)，你是很難實驗室里面去(qu)(qu)做(zuo)這些事兒。”深入(ru)工業場景，讓技(ji)術與流程深度融合應用(yong)，是必要的。

3. 工(gong)業AI是一個完整的綜合性方案。

總的來(lai)說，工業(ye)AI并不是(shi)(shi)一次簡單的項目交(jiao)付，而是(shi)(shi)數(shu)(shu)字服務商(shang)與產品制造商(shang)基于信任關系建(jian)立起來(lai)的深度合作。騰訊和富(fu)馳高科(ke)除了在工業(ye)質檢上展開合作之外，未來(lai)還將(jiang)共同推進智慧(hui)工廠(chang)建(jian)設(she)，全(quan)局推動工業(ye)數(shu)(shu)字化、產業(ye)智能(neng)化。

而回到(dao)質檢(jian)來(lai)看，其本身就是一個(ge)(ge)完整(zheng)的綜合性方案(an)。整(zheng)個(ge)(ge)AI質檢(jian)項目包(bao)括了場景(jing)調研(yan)、技術賦能、IT運維、創新服務等多(duo)個(ge)(ge)環節，同步影響著富(fu)馳高(gao)科所在的供應鏈和產業鏈，關聯性極強。

那么，面對這樣的情況(kuang)，數字服務商就必然要(yao)學(xue)會與產業(ye)共振(zhen)，To B才(cai)能(neng)有實(shi)際的產業(ye)價值。

3

工業AI背后，

制造業轉型再提速

這樣的(de)(de)產(chan)業價值不僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)只是(shi)(shi)對(dui)生產(chan)線(xian)的(de)(de)一次改(gai)造(zao)，其(qi)實際更廣泛的(de)(de)影(ying)響(xiang)將(jiang)是(shi)(shi)行業性的(de)(de)、社會性的(de)(de)。

比(bi)方說(shuo)，近(jin)年(nian)來(lai)，工(gong)廠就存在著(zhu)招工(gong)難的問題。據鄧聲志介(jie)紹，一方面(mian)是招人(ren)確實不好(hao)招，大家都不愿意(yi)進(jin)入工(gong)廠工(gong)作，另一方面(mian)每年(nian)的生產(chan)高峰(feng)期就只有幾個月的時間，短期的高爆發需求很難進(jin)行人(ren)員招聘和管理(li)。

基于這種(zhong)情況，富(fu)馳(chi)高科就(jiu)嘗(chang)試(shi)著尋求AI質檢(jian)，用機器來和人工做更(geng)好的協同，從而解決當(dang)前制造業(ye)普遍存在的效率低的問題。長期以(yi)往，在未來，人機協同必然會是一(yi)種(zhong)常態，屆(jie)時(shi)整個制造業(ye)的用工模(mo)式或(huo)許(xu)也將進一(yi)步(bu)發(fa)生(sheng)改變，從而更(geng)快的發(fa)展(zhan)。

同(tong)時，這種變(bian)化也將持續的影響制造業體系(xi)的演變(bian)。在騰訊(xun)和富馳高科的預想中(zhong)，未來雙方(fang)還將持續推(tui)動智慧工(gong)廠建設，整個技術能力從(cong)(cong)生(sheng)產線向管理層，從(cong)(cong)機器到人，不(bu)斷創新應用，形成一個完整的閉環。

目(mu)前，騰訊云智(zhi)能(neng)已經面向管理者、生(sheng)產(chan)者、開發者和C端用戶做出(chu)了四大智(zhi)能(neng)升級，包(bao)括生(sheng)產(chan)、生(sheng)活(huo)、管理、創造，全局的智(zhi)能(neng)化必然也將更(geng)快(kuai)地推動(dong)制造業(ye)更(geng)快(kuai)的轉型升級，達(da)到更(geng)高的水平。

那么，由(you)工業AI所呈現出來(lai)的未來(lai)，是智(zhi)(zhi)能制造、智(zhi)(zhi)能管理(li)、智(zhi)(zhi)能生活(huo)等全局智(zhi)(zhi)能化共(gong)同構建的，而這(zhe)就需要數字服務商與(yu)眾多合(he)作伙伴聯合(he)共(gong)振(zhen)，才有可能實現。

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結語

回過頭(tou)來看(kan)，騰訊與(yu)富馳高(gao)科(ke)此(ci)次的(de)(de)(de)工(gong)業(ye)AI應(ying)用，為接下來的(de)(de)(de)產業(ye)智能(neng)化探(tan)索出(chu)一(yi)條(tiao)明確的(de)(de)(de)路徑，即工(gong)業(ye)AI要深(shen)入行(xing)業(ye)、場景之中，在理(li)解行(xing)業(ye)的(de)(de)(de)同時應(ying)用技術，才能(neng)發揮(hui)技術真正的(de)(de)(de)價值。

而這也(ye)將(jiang)成(cheng)為騰訊(xun)To B的(de)重要拐點，既是向(xiang)市場展現(xian)騰訊(xun)服(fu)務(wu)能力和技(ji)術(shu)能力的(de)一次標桿，更是踐行“服(fu)務(wu)于人(ren)”終(zhong)極(ji)理(li)念(nian)最好(hao)的(de)體(ti)現(xian)，全局智能或許(xu)也(ye)不遠了！