人工智能作為極具前瞻性的技術(shù)，促進了教育、醫(yī)療、工業(yè)、金融等各行業(yè)的智能化發(fā)展。在金融領(lǐng)域，銀行開戶需要對個人身份進行確認，而人臉識別技術(shù)可以通過攝像頭檢測出人臉所在位置，提取人臉的特征，并將特征數(shù)據(jù)與人臉庫中的樣本進行對比，判斷是否為同一個人。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能技術(shù)將圖像識別、大數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)等AI領(lǐng)先技術(shù)與醫(yī)學(xué)跨界融合，進而輔助醫(yī)生進行疾病篩查和診斷。

當人工智能與工業(yè)深度融合時，工業(yè)生產(chǎn)則變得更為智能，工業(yè)大數(shù)據(jù)、機器視覺等技術(shù)的出現(xiàn)，賦予了冰冷的機器以“智能大腦”和“火眼金睛”，智能化的工業(yè)生產(chǎn)模式不再是紙上談兵的工作計劃，轉(zhuǎn)而成為了推動工業(yè)智能前進的利器。

近年來，以制造業(yè)強國為目標的國家，對工業(yè)智能的關(guān)注度越來越高，并采取了一系列措施助推制造業(yè)轉(zhuǎn)型。其中，德國依托雄厚的工業(yè)基礎(chǔ)，積極推進工業(yè)4.0進程；美國提出制定先進制造發(fā)展戰(zhàn)略，強力推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。而我國早在2015年，國務(wù)院就發(fā)布了《中國制造2025》方案，制定了中國從制造大國轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞆妵膽?zhàn)略。

工業(yè)智能順勢崛起

工業(yè)是我國經(jīng)濟的根基，伴隨著人口紅利的消失，工業(yè)不再是勞動密集型產(chǎn)業(yè)。在“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、“工業(yè)4.0”、“智慧工廠”等國家方針的推動下，工業(yè)智能逐漸被業(yè)界推崇，工業(yè)界深知只有進行智能化升級轉(zhuǎn)型才能促進企業(yè)良性發(fā)展。

智能技術(shù)可以讓工業(yè)實現(xiàn)自動化生產(chǎn)，加強人和機器之間的協(xié)作，助推智能工廠落地，使工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)變得靈活。智能化的工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的大幅投入，降低了勞動力的密集度，危險性高的加工過程能夠讓機器人代替，在保證生產(chǎn)安全的基礎(chǔ)上，進一步提高了生產(chǎn)效率。

近年來，我國出現(xiàn)了一批如海得控制、天準科技一樣扎根于工業(yè)智能的企業(yè)，為工業(yè)智能化發(fā)展注入了新鮮血液。為此，億歐新制造盤點了50家具有代表性的企業(yè)，以期對工業(yè)大數(shù)據(jù)、機器視覺、聲紋檢測等工業(yè)智能有進一步的了解。

數(shù)據(jù)表明，在盤點的50家企業(yè)中，位于北京的企業(yè)有14家，廣東有12家，江蘇有7家，上海和浙江分別為6家，不難看出，工業(yè)智能企業(yè)主要聚集在北京、廣東、長三角三地。北京擁有豐富的人工智能人才資源，在工業(yè)智能的發(fā)展上占據(jù)了極大優(yōu)勢，據(jù)中國廣播網(wǎng)統(tǒng)計，北京有近4萬人工智能領(lǐng)域的人才，占內(nèi)地人工智能人才總量的60%。

而廣東、長三角則在原有的工業(yè)基礎(chǔ)上，逐漸形成了相對成熟的工業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈。此外，廣東在政策紅利的助力下，工業(yè)智能發(fā)展業(yè)迎來了新的征程，其中《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》就明確指出，要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，大力推進制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和優(yōu)化發(fā)展。

從融資輪次來看，大多數(shù)工業(yè)智能企業(yè)都已完成了B輪、A輪或Pre-A輪融資，其中已完成B輪融資的企業(yè)占17%，A輪融資占31%，Pre-A輪占19%。這也從側(cè)面反映了我國工業(yè)智能發(fā)展短板，盡管人工智能在1956年就被提出，以工業(yè)大數(shù)據(jù)、機器視覺、聲紋檢測等為代表的工業(yè)智能技術(shù)已落地，但其在我國工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程還較為短暫，工業(yè)智能的整體應(yīng)用水平還處于偏低狀態(tài)。

此外，工業(yè)智能主要集中在機器視覺、工業(yè)大數(shù)據(jù)兩大技術(shù)。機器視覺技術(shù)應(yīng)用在工業(yè)檢測領(lǐng)域，可以節(jié)省產(chǎn)品的檢測時間，縮短機器停工期，提高生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量，由此企業(yè)也越來越重視機器視覺檢測。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)不斷向工業(yè)領(lǐng)域融合滲透，為工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實施奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，而企業(yè)的智能化生產(chǎn)，為工業(yè)設(shè)計和生產(chǎn)儲備了海量數(shù)據(jù)，由此促進了工業(yè)大數(shù)據(jù)在我國工業(yè)智能領(lǐng)域落地?？梢?，工業(yè)大數(shù)據(jù)和機器視覺，成為了拉動我國工業(yè)智能發(fā)展前進的兩駕馬車。

火眼金睛—機器視覺

在圖像采集、深度學(xué)習(xí)、3D視覺等技術(shù)的支持下，機器視覺駛?cè)肓税l(fā)展新賽道。據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計，2015年至2017年，機器視覺行業(yè)增長迅速，銷售額年均復(fù)合增長率達36.4%。

作為工業(yè)智能的核心技術(shù)之一，機器視覺賦予了機器“雙眼”。其中，缺陷檢測，是機器視覺應(yīng)用得最多的功能之一。缺陷檢測可以全面配合產(chǎn)品檢測過程，在生產(chǎn)過程中，機器能夠嚴格把控產(chǎn)品質(zhì)量，實現(xiàn)全面監(jiān)控，不僅可以檢測肉眼檢測不到的微小細瑕疵，更能實現(xiàn)產(chǎn)品檢測的高效化，在短時間內(nèi)對大批量的產(chǎn)品質(zhì)量進行反饋，大幅度地降低了生產(chǎn)過程中的次品率。

此外，缺陷檢測還能收集并分析已出現(xiàn)的產(chǎn)品問題，利用數(shù)據(jù)庫信息對殘次品進行批量化處理，有效地保證了產(chǎn)品質(zhì)量。

前不久在科創(chuàng)板上市的天準科技，則通過領(lǐng)先產(chǎn)品幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化發(fā)展，是將機器視覺核心技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的典范。其主要產(chǎn)品為工業(yè)視覺設(shè)備，旗下的天準UMD-G是一款針對3C產(chǎn)品的玻璃曲面檢測設(shè)備，通過非接觸式檢測技術(shù)，可對曲面產(chǎn)品實現(xiàn)全尺寸檢測。

目前，機器視覺系統(tǒng)在3C電子制造、汽車制造、包裝等行業(yè)已被廣泛應(yīng)用。隨著視覺與成像技術(shù)的發(fā)展愈加成熟，制造業(yè)對機器視覺的需求則更加迫切，在核心技術(shù)的帶動下，機器視覺必將促進更多應(yīng)用場景落地。

智能大腦—工業(yè)大數(shù)據(jù)

如果說機器視覺賦予了機器“火眼金睛”，那么工業(yè)大數(shù)據(jù)則賦予了工業(yè)“智能大腦”。隨著智能生產(chǎn)的深入推進，工業(yè)所儲存的大數(shù)據(jù)越來越多，海量的工業(yè)大數(shù)據(jù)充實了數(shù)據(jù)庫。工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域信息化應(yīng)用中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，在信息化與工業(yè)化的深度融合下，工業(yè)信息技術(shù)已滲透到了產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，如工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，目前在工業(yè)生產(chǎn)中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。

9月4日，工信部發(fā)布了《工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展指導(dǎo)意見（征求意見稿）》，明確要求推動5G等技術(shù)在工業(yè)場景中的應(yīng)用，到2025年我國要基本建成工業(yè)大數(shù)據(jù)資源體系、融合體系、產(chǎn)業(yè)體系和治理體系。

隨著工業(yè)智能的應(yīng)用愈加廣泛，工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)也日益豐富。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的連接，工業(yè)信息數(shù)據(jù)和工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)和管理方式都被冠以“智能”的頭銜。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化等諸多方面。工業(yè)大數(shù)據(jù)能將海量的隱形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為顯性數(shù)據(jù)，并將信息及決策建議實時提供給產(chǎn)線工人、主管部門和企業(yè)管理決策層，幫助企業(yè)及時了解產(chǎn)線狀況。

若不能及時了解產(chǎn)線、設(shè)計等數(shù)據(jù)信息，企業(yè)為了保證良品率則需要反復(fù)檢測、修改設(shè)計，容易錯過產(chǎn)品的最佳出貨期，實際損失將難以預(yù)估。據(jù)悉，錘子手機之所以“難產(chǎn)”，是因為在設(shè)計時生產(chǎn)人員并未實時了解情況，導(dǎo)致實際生產(chǎn)后發(fā)現(xiàn)原本的設(shè)計會導(dǎo)致良品率低下，最后只能重新設(shè)計。從設(shè)計到量產(chǎn)花費了大量時間，再到正式發(fā)布時，錘子手機已經(jīng)錯過了最佳發(fā)布時間。

過往的生產(chǎn)制造中，產(chǎn)線往往需要定期進行設(shè)備檢測，企業(yè)不僅要聘請專業(yè)的維修師傅上門檢測，還要停工配合檢測。在工業(yè)大數(shù)據(jù)的支持下，生產(chǎn)產(chǎn)線則由“定期體檢”轉(zhuǎn)換為“預(yù)警監(jiān)測”，提升了企業(yè)生產(chǎn)效率，降低了企業(yè)的維修成本。

然而，應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的工業(yè)大數(shù)據(jù)需要達到極高的準確率，倘若工業(yè)生產(chǎn)上的數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差，將給企業(yè)帶來難以估計的損失。此外，數(shù)據(jù)采集困難、網(wǎng)絡(luò)安全性不足等諸多挑戰(zhàn)，也是我國工業(yè)智能前進路上的絆腳石。

在智能化發(fā)展戰(zhàn)略的推動下，以機器視覺、工業(yè)大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等為代表的技術(shù)，正悄然改變我國工業(yè)格局。盡管與德國等發(fā)達工業(yè)大國相比，我國的工業(yè)智能應(yīng)用技術(shù)還有很長的路要走，但在政策、技術(shù)等各方的大力支持下，我國工業(yè)智能正跑步前進，未來工業(yè)智能將不局限于機器視覺與工業(yè)大數(shù)據(jù)等技術(shù)，更多工業(yè)智能應(yīng)用場景和技術(shù)必將應(yīng)運而生。