从学术殿堂到商业化落地，人工智能早已照进现实(5)

在工业领域，AI在预测性维护、质量控制、智能化排产等领域一直在探索并取得显著成效。

不过，AI在工业场景中的应用深度和广度与其在消费领域相比，仍有较大差别。以“机器视觉”为例，经过多年的发展，其在当前已成为助力制造业智能化转型的好帮手。

随着机器视觉的渗透，消费电子领域、汽车行业、食品行业、制药行业以及印刷行业的自动化升级改造正在提速。并且未来的发展空间巨大。

在智能制造产业，质检环节占工人人力成本的40%，质检率也直接影响着企业订单增长。也因此，质检这个量大且重要的工序已成为工业制造企业发展的“达摩克利斯之剑”。

以精密制造产线的缺陷检测为例，以往的人工目检效率很低，检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作，且工作时间不宜过长。同时，还存在检测结果不稳定、成本高、数据不易存留等弊端。

“质检是个细致活儿。可盯着强光看上八小时，眼睛早就花了，越到后面工作质量和效率都会明显下降。”恒逸化纤下属的双兔新材料生产车间的工段负责人王礼娜表示：作为一名有十五年化纤产品质检工作的资深质检员，过去的常态是拿着强光手电筒用肉眼去看，每天最少要人工检测2500锭丝绽。

后来，当恒逸化纤与百度智能云联合开发的智能质检设备投入使用后，她的工作开始有了变化——从原来的质检工人转型成为一名AI数据标注师，帮助百度智能云质检工程师在产品图上标注出各类缺陷，将质检员的质检经验转化成企业的数据资产，让AI学会辩别绊丝、毛丝、油污等产品缺陷。

这样对于制造业的改造并非个案，更多的人工智能正广泛应用于能源、水务、电力等行业。

当然，人工智能的落地场景远不止上述场景，但透过这些场景，我们可以窥见这一大行业里的巨大机会及更多可能性。

基于此，未来我们也将持续跟进人工智能细分赛道的最新进展，敬请期待。

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