自研行业数据大脑，加速工业AI模型构建与落地——访摇橹船科技创始人郑道勤先生

重庆中科摇橹船信息科技有限公司创始人郑道勤

人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在引领第四次工业革命悄然而至。尽管AI技术在工业领域的部署并非一帆风顺,尚且有诸多难题需要克服,但这并不能阻挡历史趋势的车轮滚滚向前,AI必将为工业领域带来新的变革。

重庆中科摇橹船信息科技有限公司(以下简称:摇橹船科技)正是看准了工业AI数字化转型的大趋势,致力于通过“光+AI”的核心技术,驱动行业高质量发展。摇橹船科技成立于2020年,是由中科院西安光机所和重庆政府携手孵化的一家硬科技AI公司,具备光、机、电、算、软设计开发能力,面向制造业提供机器视觉器件、智能化传感硬件、智能工业机器人、Ai智慧平台及智能数字工厂系统解决方案。本刊(《视觉系统设计》,简称VSDC)最近采访了摇橹船科技创始人兼董事长郑道勤先生,请他分享了公司的AI+视觉方案在工业领域落地的方方面面。

VSDC:目前,AI技术要真正在工业领域大规模落地应用,还有哪些方面的问题需要克服?

郑道勤:摇橹船科技主要为工业客户赋能,在工业领域有两个问题是不容忽视的。首先是隐私和安全问题。在工业领域,隐私和安全至关重要。AI系统的应用可能会涉及到大量敏感数据,如生产数据、客户信息等。因此,需要确保AI系统的隐私和安全性能,防止数据泄露和滥用。

其次是技术和应用的融合。AI技术需要与工业领域的具体应用场景相结合,才能发挥其最大价值。但是,目前许多AI技术仍然处于实验室阶段,难以直接应用于实际生产中。因此,需要加强技术和应用的融合,推动AI在工业领域的应用。

另外,从3D视觉与AI融合应用的角度来看,目前3D技术的成熟度、硬件设备的限制等因素,都会影响实际应用效果,尤其是工业环境通常复杂多变,包括光照条件、温度、湿度等因素的变化,都可能影响3D视觉系统的性能和稳定性。因此,需要提高3D视觉系统对环境变化的适应性,确保在各种条件下都能正常工作,保障与AI融合应用的有效性、可靠性。

VSDC:公司在AI技术开发部署方面有哪些独特优势?

郑道勤:摇橹船科技自研的THESEUS行业数据大脑,基于“预训练+精调”等新开发范式,使企业能快速构建属于自己的模型,实现更快速的模型迭代和效率提升。摇橹船科技致力于利用数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,将正确的数据、以正确的方式、在正确的时间传递给正确的人和机器,提高资源配置效率。该系统具备以下几项优势:

首先,光学与AI的深度融合。摇橹船科技依托自身在光学和AI方面的优势,将光学技术与AI技术深度融合,实现了高精度、高效率的AI检测解决方案。公司在涂胶质量在线检测、皮革面料智能检测、半导体设备高精度视觉对位系统等领域均有所应用。

其次,高效的数据集建立方案。基于自身的光学技术优势,以智能视觉装备为数据抓手,抓取行业龙头及其上游企业设计端、研发端、生产制造端、物流运输端数据,公司的工业相机可获取高质量、高清晰的图像数据,为AI模型的训练提供有力的数据支持。而且,公司还可根据具体的应用场景和需求,定制化地收集和整理数据集,确保数据集的针对性和有效性。

再次,先进的算法开发能力。公司团队具备深厚的AI技术背景和丰富的实践经验,可以针对具体的应用场景和需求,设计和开发高效、准确的AI算法。

最后,强大的算力保证。在满足AI模型训练和推理的算力方面,摇橹船科技采取了多种方案。一方面,与专业的云计算服务提供商合作,利用云计算平台的强大算力资源支持AI模型的训练和推理。另一方面,摇橹船科技还可以根据自身需求,搭建高效的分布式计算系统,通过多节点协同工作提供足够的算力支持。最后,还可以利用GPU等硬件加速,提高AI模型的训练和推理速度。

摇橹船科技汽车总装涂胶质量在线检测装备

VSDC:请分享一下公司的AI+视觉方案在工业应用场景的实际落地案例。

郑道勤:

赛力斯汽车生产线的智能化改造,是摇橹船科技AI+视觉方案成功落地的典型案例之一。

作为赛力斯汽车AI智能视觉检测系统的独家支持单位,摇橹船科技的AI智能视觉检测技术已成功帮助客户实现了关键工序检测的100%自动化。

2022年,赛力斯汽车迫切需要对生产线进行智能化改造升级。面对工业场景复杂多变、现有数据匮乏等重重挑战,摇橹船科技研发团队从布点安装系统、模型选择入手,经反复试验与验证,不断优化调整方案,最终圆满完成了赛力斯汽车二工厂3D涂胶质量在线检测的成功上线。

自此,摇橹船科技也成功研发出国内首套应用于汽车涂胶环节的3D涂胶质量在线检测系统,为新能源汽车制造的质量监控设立了“新质”标杆。

2023年12月,摇橹船科技与赛力斯汽车的合作再次续写新篇章。在赛力斯汽车(两江智慧工厂)的生产线上,摇橹船科技为客户精心布置了300多个AI智能视觉检测点位,这些点位如同智能的“眼睛”,精准覆盖整车生产的每一个环节。它们能够实时监测汽车顶盖涂胶质量、核对PVC下遮蔽堵盖数量、检测车身焊接缝隙是否均匀等重要工序,确保每一辆汽车都达到最高的质量标准。同时,这些智能检测点位还能够将采集到的影像数据迅速储存进“大脑”,为生产线的持续优化和升级提供了宝贵的数据支持。

如在商品化车间,摇橹船科技的AI智能视觉检测系统,通过全面的内外饰检测保证车辆交付的品质。只需要用手机拍张照片,系统自动对接产线的MOM系统及时获取内饰的颜色、配置等内容,保证整车内饰的VIN码、徽标等安装的正确性。

摇橹船科技的“触角”不仅通向赛力斯这样的汽车制造企业,同时早已跨越汽车生产线,延伸至工业制造的广阔领域。截至目前,摇橹船科技已与华为、三星、格力电器(000651)等100余家企业建立战略合作关系,AI智能视觉引发的“智慧火花”在制造业转型升级的沃土上愈燃愈烈。

VSDC:AI技术要在企业中大规模部署,在大模型建设、实际部署和达到预期使用效果方面,分别还需要解决哪些问题?

郑道勤:工业场景复杂、环境复杂、工艺复杂,导致工业 AI 大模型开发难度大、数量少。AI大模型在工业制造业领域全面应用落地相对缓慢,但是单一垂直大模型迁移性较高。

要在企业中大规模部署AI技术,确实需要在大模型建设、实际部署和达到预期使用效果等关键阶段解决一系列问题。以赛力斯AI智能检测系统为例,主要面临以下两个难点:第一,数据的获取与标注。构建高质量的AI大模型需要大量的标注数据。然而,数据获取可能受到多种因素的限制,如数据隐私、数据访问权限等。同时,数据标注是一项繁琐且耗时的任务,需要投入大量的人力和时间。第二,技术标准化。目前AI领域缺乏统一的技术标准和评估体系,这可能导致不同模型之间的兼容性和可移植性较差。我们需要关注客户所在行业的技术标准化进展,以确保所构建的模型能够与其他系统和应用相匹配。

VSDC:请您分享一下对未来AI技术,特别是与机器视觉技术结合,在工业领域应用的发展趋势和市场前景。

郑道勤:我们正在步入第四次工业革命的时代,AI已经成为工业领域的一股强大力量。从生产流程的优化到质量控制的提升,再到供应链管理的智能化,AI正日益渗透到工业领域的各个环节。

传统的工业模式不再适应时代的发展。工业AI技术未来将在制造业领域加快数字化转型和应用的智能化,不断完善为高度自动化,自主决策的系统,但新的生产体系和应用场景也会给企业提出更多新的要求。

随着机器视觉技术的不断发展,相关产业链也将不断完善。上游的传感器、图像采集卡等硬件设备将不断升级和优化;中游的机器视觉软件、算法等将更加丰富和成熟;下游的应用场景将不断拓展和深化。这将为机器视觉技术的发展提供更好的支持和保障。未来30年,智能视觉大有可为,硬科技,大有可为。

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