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图麟科技:人工智能深度赋能踏上新征程, AI+制造赛道如何深耕?

发布日期:2020-07-10 浏览次数:450

7月9日,2020年世界人工智能大会云端隆重开幕。肩负着为人工智能贡献“世界方案”的使命,从三年前的浦江之滨到今年的云端汇聚,世界人工智能大会早已成为AI行业发展的风向标。

聚焦本届大会特别设置的AI+工业、AI+健康、AI+教育、AI+金融等多个主题论坛,不难看出:人工智能进入落地应用、创造价值的新时期,如何利用AI深度赋能行业成为当下一大课题。



(2020世界人工智能大会上海演播厅外场)


深度赋能产业趋势 “AI+制造”成热门赛道


从第一届世界人工智能大会主题“人工智能赋能新时代”到2019年的“智联世界 无限可能”,再到今年的“智联世界 共同家园” 以及“AI技术趋势”、“AI赋能经济”、“AI温暖家园”三大方向,一定程度上印证了人工智能近年来从技术落地到赋能产业的发展路径。


2018年是人工智能商用化元年,这一年人工智能成为前沿科技的代名词,计算机视觉、语音识别等应用技术继续爆发并走向落地,入局企业通过核心技术的提升来解决行业痛点;2019年,人工智能进入大规模商用化阶段,将AI技术与行业实际需求结合,产生应用与经济价值成为焦点;而今年,受到全球疫情的影响,人工智能开始深度赋能行业,在新基建政策的指导下,通过数字化、网络化、智能化改造,推动传统产业转型升级成为大势所趋,尤其是制造业。


制造业具备大量数据积累,是人工智能应用的蓝海。党的十九大报告就指出,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。据德勤2019人工智能制造业应用调査显示:“93%受访企业认为AI将成为制造业增长和创新的关键技术。”此次大会东道主上海,在“AI+制造”赛道上自然也是敢为人先。


培育一流人工智能创新生态,“上海智造”品牌正在被擦亮


人工智能是上海聚焦发展的三大先导产业之一,自2018年世界人工智能大会以来,上海围绕人工智能创新策源、应用示范、制度供给、人才聚焦的“上海高地”建设,整合资源、集聚力量,加快培育一流人工智能创新生态。目前,全市人工智能企业数量超过1100家,年产值超过1400亿元,从业人员达到10万人,形成了较为完整的人工智能产业链。


在“AI+制造”这一重要赛道,根据前瞻产业研究院数据,上海位于中国智能制造中心城市潜力榜榜首,2019年智能制造产业规模超过900亿元,是国内最大的智能制造系统解决方案输出地,工业机器人产业规模也居全国第一,上海“智能制造”品牌正在被擦亮。除了全球智造巨头集聚,上海充分发挥在产业基础完善、城市管理精细、医疗教育资源集聚等方面优势,培育壮大了一批用AI在制造垂直领域深耕细作的行业先锋企业,在本次大会上海演播厅外场的AI上海“产业先锋”展示区亮相的图麟科技,就是其中之一。



(图麟科技亮相AI上海“产业先锋”展示区)


作为在上海诞生、成型,并在与实体经济快速碰撞、融合中壮大的AI企业,图麟科技正凭借领先的视觉算法、光学系统、精准控制系统等多项原创技术,解决工业领域长期依赖人眼对产品外观瑕疵进行检测而存在的效率低、误检与漏检率高、工人视力受损以及产品良率无从保证等痛点问题。其推出的盖板玻璃智能检测设备,已在华为、苹果等相关盖板厂商实际落地应用,是国内首个实现AI+工业玻璃瑕疵检测项目落地案例。


场景驱动+技术融合+持续增效,打造AI工业质检实践样本


在总结落地策略时,图麟科技CEO魏京京提到了三点,即场景驱动、技术融合、持续增效。图麟科技2014年就瞄准了工业质检领域,基于团队成员在该领域及细分市场至少10年的从业经验预判,选择了从手机盖板玻璃检测这一垂直领域切入,并深入到多家盖板厂商挖掘场景痛点。以实际需求为导向,通过对视觉算法、光学系统、精准控制系统、大数据等多项技术的逐一突破与融合,推出了软硬一体化的手机盖板玻璃智能检测设备。并在实际生产线的应用磨合中,迭代升级,持续帮助厂商降本增效。目前,手机盖板玻璃智能检测设备产线检测速度较传统提升30多倍,最小检测精度达到10μm,产品出厂良率达到99.5%以上,一台设备能够为企业节省近千万元的经济成本。



(正在工作中的图麟科技盖板玻璃智能检测设备)


此外,在夯实多项核心技术的基础上,图麟科技自研了一套基于卷积神经网络的快速工业缺陷检测底层架构——Tunicorn通用视觉平台,可适应多个领域检测,能应对产品多变、缺陷情况复杂、检测标准多变、数据量大、稳定性要求高等问题,而且该平台具有自训练自主学习和升级的功能,对制造生产线的智能化也是一个有效的质的提升。


关于未来,魏京京对该赛道的发展充满了信心,一方面源自于新基建等国家政策的大力支持;另一方面,在他看来,图麟科技已攻克工业外观检测最难领域——盖板玻璃智能检测,以此为起点,推动整个玻璃外观以及显示触摸屏、柱体360度表面、半导体材料等更多领域检测的智能化,主要是时间上的问题。

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