导读  

• 人工智能、工业互联网技术加速融合，促进工业智能广泛应用

• 百度打造全栈自主工业智能方案，助力工业企业智能化改造，实现降本增效

• 案例1：百度工业智能助力精研科技实现3C零部件无人智能化检测

• 案例2：百度工业智能助力首钢集团实现钢板表面质量智能化检测

• 案例3：百度工业智能助力国家电网开展智能化巡检

人工智能、工业互联网技术加速融合，促进工业智能广泛应用

      当前，我们正身处以人工智能为核心驱动的第四次工业革命浪潮中，人工智能各项核心技术也逐步实现了标准化、自动化和模块化，具备了工业大生产的典型特征，正加速与多行业、多领域深度融合。工业制造将成为人工智能应用的关键领域。

      工业智能是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿于设计、生产、管理、服务等工业领域各环节，实现模仿或超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统。工业智能将有利于推动中国从工业大国向工业强国的转变，实现创新发展。

      我国高度重视人工智能与工业的深度融合和发展。2017年，国务院在《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，即明确提出要“形成一批面向不同工业场景的工业数据分析软件与系统以及具有深度学习等人工智能技术的工业智能软件和解决方案”。2019年的政府工作报告则首次提出了“智能+”的概念，将智能制造确定为了国家经济发展新动能的重要发展方向。2020年，中央进一步提出要加快人工智能、工业互联网等新型基础设施建设（新基建）进度，“新基建”将进一步加速推动人工智能、工业互联网技术融合发展，促进工业智能广泛应用。

百度打造全栈自主工业智能方案，助力工业企业智能化改造，实现降本增效

  百度基于多年在人工智能、大数据、物联网等技术的积累，为工业企业提供面向制造业全流程的智能制造解决方案，通过ABC（AI+BigData+Cloud）+IOT覆盖研发、采购、生产、质量、物流、设备、能源、安全等制造业关键环节，助力工业强国。

      尤其是在工业质量检测和工业巡检方面，百度开展了大量的实践，取得了丰硕的成果。

（1）智能质检

百度为工业企业提供一整套完整的智能工业质检解决方案，支持端云一体化服务，与百度云ABC+IOT、边缘计算等生态无缝融合，云端支持深度学习模型训练闭环，同时通过边缘计算支持模型下发和数据回传，帮助客户实现智能制造及工业4.0时代的产业升级，满足不同行业和不同客户的多层次需求。

  百度智能工业质检系统组件包括最底层的核心芯片、算力设备、深度学习框架以及上层的质检云模型，目前系统的核心组件已经全部实现了国产化自主可控。核心芯片支持百度自研的全功能AI芯片“昆仑”，为深度学习大规模运算提供充足的算力保障；在深度学习框架方面，支持百度自研的开源深度学习平台“飞桨”，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体；质检云则可根据具体的工业场景，为工业客户提供深度定制的智能质检软件。通过整合昆仑芯片、飞桨平台和智能质检软件，百度提供的智能工业质检系统在产品功能、模型速度、模型性能以及模型训练优化等方面较业内产品都有明显的提升。

      目前，百度智能工业质检方案已覆盖电子、汽车、钢铁、能源、橡胶、纺织等6大类行业超过50个工业智能垂类模型，积累了海量的数据与模型经验，在工业制造业发掘了近100+的应用场景，并在精研科技、首钢集团、宝武集团等企业获得了广泛应用。

（2）智能巡检

工厂存在大量的智能监控和异常情况预警场景，如：

• 厂区管理，如：人员管理、车辆管理等

• 安全生产，如：员工安全着装规范识别、生产机械安全监控、作业区危险行为监测、仪表盘读数识别等

• 环境监控，如：跑冒滴漏、烟火检测等

• 仓储盘点，如：车辆盘点、钢铁行业的钢卷计数、海关原木计数等

      百度为工业企业提供一整套智能巡检方案，通过各类摄像头、AI安全检测模型、IoT连接平台等，实现对工业生产领域中各场景、各环节的智能监控和实时预警，助力企业实现安全生产，提升监管效率，并在国家电网、华南光电、一汽物流等企业获得了广泛应用。

   典型案例   

01

百度工业智能助力精研科技实现3C零部件无人智能化检测

      计算机、通信、消费类电子等3C产品通常对精密度和外观要求非常高。实验室针对不同形状、不同工艺的3C微小部件，研发了相关的快速缺陷检测模型，检测指标可达到工厂最优质检员的水平。面对3C生产线的实时检测需求，百度联合相关工业合作伙伴共同研发了高度集成的一体化3C智能工业质检设备，实现光学、机械与算力设备的无缝结合，自动检测相关3C零部件的多面外观缺陷，设备上线后可减少90%以上的质检员，大大降低企业后续质检资金的投入。

      精研科技是为手机等3C产品生产精密零部件的制造企业，主要服务三星、OPPO、特斯拉等海内外客户，承接大量订单。2019年，百度为精研科技批量交付了智能检测一体机产品，实现了360度图像采集，可代替人工对3C结构件外观缺陷进行检测，检测质量优于人工检测，单台设备可替代10个以上的人工，检测工位面积节省80%以上，人力投入节省近90%，每年可为企业节约资金2000万以上。本次新冠疫情期间，上述设备在工厂人员短缺的情况下发挥了重大的作用，10台无人值守的智能化检测设备24小时工作，帮助企业在疫情期安全运行，渡过难关。

02

百度工业智能助力首钢集团实现钢板表面智能化检测

在钢铁行业，对于出厂的钢板，需要通过检测来发现缺陷，比如：红色铁皮、褶皱、孔洞等，以确保产品的整体出货质量。首钢集团是我国十大钢铁制造集团之一，其自身产线已经大量应用了表面检测系统，但之前的检测系统多通过传统的图像对比进行缺陷识别，由于钢铁厂高温、粉尘严重干扰检测，并且在钢板表面经常会形成氧化铁皮，经常造成干扰误判，准确率会随着使用时间下降，此外，国外设备还存在造价高、技术垄断的缺点。百度研发了基于深度学习的钢板质量检测系统，有效提升了首钢产品的检测质量。相比于首钢原有的表面检测系统，百度方案的缺陷检测平均识别准确率提升了15%以上，对钝化斑、划伤、夹杂、锌纹理等常见缺陷平均准确率达到96%（其中划伤缺陷准确率99%）；漏镀、翘皮、锌灰、锌渣等缺陷平均准确率达到90%，相对传统的模式提升20至40个百分点。

03

百度工业智能助力国家电网电力巡检走向无人化

在电力行业，输电线路巡检、运维工作存在若干挑战：其一，输电线路监测系统覆盖率无法达到100%，存在监测盲区，需要人工巡检辅助监测。其二，我国电网规模庞大，传统人工巡检不仅会造成巡检人员工作量大、劳动强度高等问题，同时也会增加电力部门巡检运维成本。第三，输电线路多部署在山区、荒郊野岭，当遇到雨雪、大雾等恶劣天气，长距离、大规模的巡检作业存在诸多安全隐患。

百度联合山东信通电子等合作伙伴，针对电网巡检存在的挑战，用AI技术对国网山东省电力公司原有可视化监拍装置进行升级,实现端侧可视化装置的前端智能分析。升级后的可视化监拍装置拍照间隔由之前的半小时左右缩短到5分钟，提升了告警的及时性，且实现图像端侧的边缘智能分析,识别隐患后立即上传,无隐患定时上传。吊车、导线异物、烟火、塔吊、施工机械等多类型复杂场景都能进行智能检测，数据显示,前端智能分析的识别准确率大幅上升,各类施工车辆识别准确率由原来的80%提升到95%,烟火识别准确率由70%提升到了90%,导线异物识别准确率由60%提升到了80%,实用性大幅提升,为输电线路安全稳定运行提供了可靠保障。

百度

      百度公司创立于2000年，是国内投入最早、技术最强、布局最完整的人工智能领军企业，拥有业内服务规模最大的人工智能开放平台，目前已开放248项场景能力、解决方案与软硬一体组件，日调用量突破1万亿次，开发者超过150万，拥有国内首个功能完备的开源深度学习平台“飞桨”以及自研的全功能AI芯片“昆仑”。百度智能云是百度旗下面向企业、开发者和政府机构的智能云计算服务商，致力于为各行业提供以ABC（人工智能、大数据、云计算）技术为一体的平台服务，助力各行各业实现智能化转型。

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