华为云联合e-works共同推出的《大咖有云》系列线上直播活动第三期如期举行。本期直播活动以“工业质检，给工业安装一双慧眼”为主题，聚焦工业质检的原理、价值，企业应用工业质检遇到的典型问题等话题，邀请到了e-works数字化企业网总编兼CEO黄培博士、华为云EI服务产品部工业智能中枢高级算法专家党琪博士、大恒图像深圳分公司总经理/视觉系统事业部总经理李旭一同为大家带来大量工业质检落地应用的“干货”。
工业质检亟需快速进化，深度学习、全周期管理能力是关键
当前，在钢铁、汽车、3C 产品、煤矿等领域，工业质检应用广泛，极大影响着生产质量和生产周期。但工业质检目前仍面临着诸多挑战：
一是检测难度大：工业产品复杂度和精细化程度不断提高，大大提高了质量检测难度；
二是人力成本居高不下：目前，工业质检仍大量依赖人工方式，对质检人员的专业素质要求较高；
三是检测效率低下：工业质检速度和稳定性受质检人员技术水平、经验等限制，存在不确定性，影响检测效率。
针对这些问题，华为云EI服务产品部工业智能中枢高级算法专家党琪结合实际案例给出了“答案”。
党琪介绍，机器视觉为工业质检打开了新窗口，是先进制造业的重要组成部分。目前，机器视觉已广泛应用于工业场景，实现检测、策略、定位/引导、识别等功能，助力提升产线自动化水平。
计算机视觉技术虽然是检测领域目前最有效的方法之一，但它并非灵丹妙药。在面对更多的复杂场景，应用传统机器视觉算法具有一定的局限，如误判高、抗干扰差、 适应性差、对CV工程师能力要求高等问题，需要长期试错，快速进化。
对此，党琪表示，工业质检需要引入系统化AI解决方案来支撑工业质检领域的发展。对此，华为云推出了基于深度学习的工业质检平台——华为云EI云边端协同工业质检平台，引入系统化的AI解决方案支撑工业质检的发展。平台采用云边端协同的体系架构，开发人员可以在公有云上进行模型训练，训练好的模型可以下发到边缘侧的推理服务器上，同时一些小模型还可以下发到具备AI算力的端侧设备进行部署。
通过以业务场景为中心，该平台基于工作流的界面化开发，加上AI应用持续优化，实现全周期AI工作流管理，让制造企业可以实现零代码工业质检。
近年来，AI技术在制造业中，围绕提升效率、降低成本、增加产品和服务价值等方面产生了很多应用场景。
e-works数字化企业网总编兼CEO黄培也表示，在工业领域，产品、质量、运营、能耗和大数据，可以通过人工智能和大数据分析算法来进行处理，人工智能技术的开源使其可以进行广泛应用。
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