数字经济：数字技术应用业企业优秀案例 百度智能云工业视觉智能平台案例

企业介绍

北京百度网讯科技有限公司（以下简称“百度”）于2001年创立，是拥有强大互联网基础的领先AI公司，致力于研发全栈自主可控的AI技术。自2017年起，百度将人工智能、云计算、大数据、物联网等领域积累的优势产品技术与制造、能源、公用事业等行业融通创新，建设运营了“开物工业互联网平台”（以下简称：百度开物）。开物工业互联网平台以百度全球领先、自主可控的AI技术为差异特色，坚持“成效为先、应用带动、平台开放、下沉运营”的核心原则，将新一代信息技术与工业场景深度融合，推进产业智能化升级。

案例概况

——实施背景

在消费电子、汽车、钢铁等行业需要高精度、高性能、形状复杂、外观精致结构件、功能件和外观件。目前生产过程中，绝大部分的生产环节都已经采用了自动化流水线进行生产，但是针对零部件的表面质量缺陷目前大量行业主要依靠人力目视对产线产品进行监测，并且大量场景人力无法检测的场景，也只能通过离线抽检来完成。并且受近年来疫情的影响，人力问题短板凸显。用人难、用人贵的问题一直困扰着中国制造业。

相比于传统机器视觉算法，深度学习擅长解决物体的不规则缺陷检测，并可针对复杂纹理图像分类，在背景干扰的情况下，大幅减少漏检误检，有效克服传统方法的缺陷。因此百度工业视觉智能平台是一款面向工业的视觉AI应用平台，集百度自研的AI算法、模型和各类硬件算力为核心。平台为客户提供全流程“0”代码的模型训练、模型优化与模型预测服务。配备数据对齐、模型训练、模型测试和模型分发、模型管理及和项目管理等AI工具，在质检、巡检等工业视觉场景中，帮助工业生产和制造业客户通过AI应用实现降本增效。

——案例详情

开物平台围绕制造企业“研产供销服”核心业务环节，提供云智一体的整体解决方案，并聚焦质量管控、安全生产、能耗优化、工艺优化等四大场景，形成了智能平台与杀手锏应用。目前己与汽车、电子、能源、钢铁、水务等超过22个行业的300多家标杆企业建立合作，为超过18万家大中小各类工业企业提供服务。

百度智能云提供全套的视觉解决方案，针对工业视觉需求推出百度工业视觉智能平台，以图形化AI训练平台为核心，提供零代码基础的模型自训练和优化，包括视觉对齐、数据标注、模型训练、模型评测、模型下发等功能。以端云一体的模型训练、预测模式，实现对模型准召率不断优化提升的闭环，经云端训练的模型快速下发至边缘节点，通过边缘计算进行缺陷预测，边缘节点采集的数据上传到云端反哺模型进行训练迭代。

1．工业视觉智能平台机构

产品已经形成了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，与百度智能云生态无缝融合，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。通过提供完整的一体化方案，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。

方案会根据不同的业务场景，采用不同的机械、光学、摄像采集设备采集工业数据，甚至要进行定制化设计。然后充分利用深度学习的技术能力，通过深度神经网络速度快、准召高的特性，来解决背景复杂、干扰严重的缺陷类型检测。同时，实验室方案构建了利用缺陷数据实现模型预测准确率不断优化升级的闭环，通过数据上传、视觉对齐、数据标注、模型训练、测试、封装以及模型从云端分发到终端，边缘节点采集的数据上传到云端反哺模型训练迭代的全自动流程闭环，提升了模型的可靠性和准确率。

2．工业视觉智能平台系统组件

百度工业智能平台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模型，如上图所示。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“百度昆仑”，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；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。通过整合百度昆仑芯片、飞桨平台和智能质检软件，实验室研发的自主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。

——实施效果

目前工业视觉智能平台基于自身强大的AI能力，目前已应用在3C电子产品、钢铁、汽车、电力等多个行业，并有多个落地案例工业视觉智能平台已经在3C、化纤、钢铁等行业核心场景中落地应用：

（1）百度打造的化纤行业丝绽质检一体机已经成功应用在恒逸石化下属双兔新材料有限公司，成功实现了0.01mm/4pixel超小型目标检测，以及精细化质量分级系统。一体机与产线的无缝连接，对于单个20公斤丝饼，处理20亿以上像素的数据，并且设备保证丝饼各类外观缺陷在2.5内完成检测，保证生产效率。成功弥补了人工检测弊端，实现化纤行业丝绽C级产品0漏检。

（2）百度与合作伙伴为某电子制造企业打造3C结构件AOI检测设备，产品能够实现360度无死角外观全检，最高生产节拍控制在1s以内，能够检测18种以上的缺陷类型，同时支持500ms以内的多模型并发处理。达到降本增效目标，一台设备可替代10余名质检员，节省了90%以上人力成本，同时质检指标AQL＜0.4，优于人工检测，占地面积减少了80%，方便客户扩大再生产。特别是疫情期间，解决了用工难问题，极大保证了订单交付。

由此，基于前期打造的标杆案例，未来百度将整合业内光学检测专家、自动化专家和合作伙伴，将成功案例面向向同类行业内企业进行推广复用，赋能企业高质量发展。

案例实施创新点

百度工业视觉智能平台实现了智能视觉系统核心组件的国产化。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，其中核心组件已经全部实现了国产化自主可控。在软件方面，百度基于飞桨为开发者提供从数据采集、样本标注、模型训练、模型部署的全闭环服务流程。在硬件方面，百度提供智能人脸视频分析盒、生产安全监测分析盒等设备来承载AI应用。软硬一体，全面助力AI技术在工业质检场景中的落地应用，从如下几方面加速工业智能化发展步伐：

（1）提升设备标准化、智能化水平

随着被检测对象复杂性增加，越来越多的视觉检测要依赖于深度学习算法，而深度学习需要大量的样本及强大的GPU能力不断迭代训练以提升检测成功率。现有深度学习更多的是依靠现场人工样本的采集及模型的更新，推理训练一体化的设备又大多局限于成本及特定的应用场景，极大的限制了深度学习的应用。解决方案通过多点样本的实时获取，在云端统一架构平台上实现推理训练，支持快速的新模型迭代更新，能使得深度学习在工业视觉应用中被广泛推广，普遍提升视觉检测成功率。

（2）简单、易部署，支持规模应用

在工业中实现一个匹配用户需求的视觉检测系统，需要具备光学、网络及图像算法的专业技能，对用户是个不小的挑战。解决方案中将复杂的样本标注、图像处理等统一在云端平台实现，并通过AI算法实现智能标注、智能闭环，降低系统应用的复杂性，使得工业视觉检测能被应用到更多的生产环节中。

（3）提升生产效率，减少维护成本

工程技术人员可在云端进行操作维护，无需到现场即可进行软件更新、设备调测、功能扩展等操作，能大幅降低系统维护成本，提升效率。

（4）降低视觉规模部署低成本

将需要强大软硬件算力支持的计算统一在云端平台实现，并同时支持多类不同应用场景，端侧仅部署标准的图像采集系统，进而降低全系统部署成本；同时，远端维护的方式也可极大的降低系统的操作维护成本。

社会影响力

百度作为具有强大互联网基础的领先AI公司，是全球为数不多的提供AI芯片、软件架构和应用程序等全栈AI技术的公司，被国际机构评为全球四大AI公司之一，在AI领域的专利数位居国内之首。据IDC公布的报告显示，百度智能云稳居中国前四朵云，并且连续六次在AI Cloud市场排名第一，在图像视频、NLP、人体识别等多个细分领域排名第一。并且在2020年百度牵头申报的“工业智能实验室”成功入选工业互联网产业联盟首批实验室名单。

百度工业视觉智能平台也获得业内广泛的认可，在IDC所评选的中国工业质检市场份额中连续三年（2019、2020、2021）获得第一，并且拥有38项专利技术，5项软件著作及多项专业奖项。百度智能云在AI技术、工业智能应用研发与落地以及生态联合和业务模式创新方面，均体现了出色的能力。