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工业AI化蓄势爆发
随着 AI 技术的逐渐成熟，越来越多的企业希望借助 AI 技术创新发展，这也让资本嗅到了工业AI市场的“钱味”。 在这之前，人们普遍认为，工业AI化进程最慢，是最难改变的一个领域。 而基于自身AI技术，早已在医疗、交通等行业生根发展的腾讯、百度等互联网巨头也将触手伸至工业领域，全面助力工业AI化转型。 不足的是，工业AI尚处在初级阶段，用AI来代替质检员，也只是工业AI化进程中的一小环。 同一领域，巨头狭路相逢，免不了对比、较量，你输我赢…… 百度：AI工业生态，稳中有忧 在百度大脑招募AI工业质检合作伙伴的宣文中，我们看到这么一段话：“愿意在质检产品和服务中使用百度AI核心算法模型和AI 公告里，从“构建工业领域的AI生态”一言来看，百度对于AI工业是执着的。
88420发布于 2020-08-05 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Reality AI -面向工业应用的语音AI
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ? 对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ? 可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
2.6K40发布于 2020-09-23 - 来自专栏PaddlePaddle
工业AI落地场景案例实战，飞桨EasyDL让工业更智能
当下，以机器视觉为代表的AI技术，正在被广泛的应用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域，包括缺陷瑕疵检测、生产环境安全等多项功能，AI在工业智能化转型过程中也被寄予厚望。 本期飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程，将重点分析工业质检、安全巡检、可预测维护等行业场景，助力工业企业AI技术的引入，让工业生产变得越来越智能。 3月8日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业能源消耗预测和优化》将给您带来一种AI驱动的节能方式——“预测性节能”，即多设备组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能方法 3月15日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业轴承质检》将结合轴承企业客户一线应用场景，分析飞桨EasyDL机器学习检测算法如何赋能轴承质检。 3月22日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《厂区24H安全管理、异常监测》将分析AI助力厂区安全的全要素管理，并以某生产环境现场为案例，讲解AI如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警，
96630编辑于 2022-03-31 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
AI视觉识别有哪些工业应用
AI视觉识别，主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理，以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。 本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。1、质量控制和检验在制造领域，AI视觉识别可用于检查生产线上的产品是否存在缺陷，确保产品质量稳定，减少残次品。 3、智能安防在公共安全领域，AI视觉可以识别和跟踪公共场所中的在逃嫌疑人，以及可用于安全管制区域的访问控制。 5、智慧零售在零售领域，AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平，提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像，识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。 随着技术的不断进步，AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用，佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展，推出多款AI智能网关，广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测
1.6K10编辑于 2023-11-27 - 来自专栏机器之心
工业AI也将迎来「ChatGPT时刻」
而随着新生产力初显雏形，以工业制造为代表的行业或许将迎来更深入的 AI 变革，迎来属于产业的 “ChatGPT 时刻”，在这一过程中与技术趋势契合的科技企业也有望率先出圈。 二、加速 AI 普惠 在工业制造领域，不同「语言」之间也有着深刻隔阂。 他们表示，工业 AI 未来可以孕育出一个主动学习 AIaaS（AI As a Service，人工智能即服务）平台，通过算法工程师和标注专家的配合，利用 RLHF 技术训练大模型，用人类知识让 AI 理解工业问题 ，并满足特定工业任务的要求，让不会编程的工业专家也能训练 AI 模型。 目前，思谋科技已经在探索 RLHF 和工业结合的应用场景。 此外，ChatGPT 这种简单的交互模式与工业制造中落地 AI 的策略亦十分相似。
95140编辑于 2023-03-29 - 来自专栏腾讯云TI平台
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好 ，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 04 案例分享 腾讯云-工业AI+解决方案 从数据到服务的一站式工业智能集成化应用实施环境，推动人工智能技术在制造企业的落地，助力制造企业提质增效降本。
1.2K20编辑于 2022-01-27 - 来自专栏GPUS开发者
为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用？
借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。 这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。 它采用紧凑、节能的设计，可靠地提供高达每秒 30 万亿次操作 (TOPS) 的 AI 性能。它的组件经过严格的工业标准测试，包括新的功能安全功能，能够承受剧烈的冲击和振动以及极端温度范围。 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合。 轻松构建和管理工业 AI 部署的软件支持 在 NVIDIA CUDA-X 加速计算堆栈和 JetPack SDK 支持的支持下，Jetson AGX Xavier 工业模组是一个完全由软件定义的平台
3.1K30编辑于 2022-05-20 - 来自专栏腾讯云TI平台
直播预告 | 腾讯云工业AI系列直播
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。 工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。 更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 ---- 点击阅读原文了解更多腾讯云AI解决方案 回复【入群】可添加云AI助手，加入云AI产品、 技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息 回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册 · 往期推荐 AI Talk | 商场巡检机器人解决方案 AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台 AI小白的最强入门指南（含价值2599元的薅羊毛秘籍） AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎 AI Talk | 腾讯云NLP大模型预训练最佳实践
14.5K20编辑于 2022-01-27 - 来自专栏腾讯云TI平台
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
作者：maopengwang 伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI 智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 04案例分享 腾讯云-工业AI+解决方案 从数据到服务的一站式工业智能集成化应用实施环境，推动人工智能技术在制造企业的落地，助力制造企业提质增效降本。
1.9K31发布于 2021-09-28 - 来自专栏腾讯云智能·AI公有云
直播预告 | 腾讯云工业AI系列直播
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。 工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。 更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款，你get 腾讯云慧眼人脸核身通过信通院可信AI人脸识别评估 | 硬核！腾讯云慧眼完成NFEC首款移动金融客户端人脸识别技术检测 | 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？ | 点击下图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验
14.4K50编辑于 2021-12-07 - 来自专栏应用计算
工业 AI 监盘发现异常实践
背景与任务在工业生产场景中，成百上千个测量仪表7×24小时不间断运行，产生海量数据。这些随时间而产生的数据称为时序数据。 算法设计工业设备数量庞大，完全依赖人工监控既不现实也不可靠，因此我们需要一种能够自动发现异常的高效方法。 传统的机器学习方法通常依赖大量已标记的异常数据，然而在真实工业场景中，数据规模巨大，人工标注不仅成本高昂，标记质量也难以保证。当前AI大模型受到广泛关注，容易想到采用大模型来实现异常发现。 总结基于以上实践，我们自研的工业 AI 监盘异常发现算法已在多种工业场景中得到有效验证。该算法立足于“异常即罕见”的核心思想，借助动态分布建模与多维度联合分析，实现了在无标注条件下的高精度异常识别。 本算法以“异常是历史中未发生或少发生的情况”为根本出发点，结合工业数据的时序特性与多维关联特点，构建了一套完整、轻量且可扩展的无监督异常发现体系，为工业设备的高效、可靠监控提供了切实可行的技术路径。
15410编辑于 2025-12-30 - 来自专栏数据派THU
与时代共振，AI助力工业缺陷检测
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力，代替了人工目检和传统的机器视觉，成为了工业缺陷检测的新利器。然而，基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。 本文先对比自然场景下的语义分割，概述了工业缺陷检测背景下语义分割技术的特点；接着，对于工业缺陷检测的常见难点，对常见的解决方案进行介绍。最后，作者提出了关于工业缺陷检测实际应用中一些问题的思考。 工业缺陷检测相比于自然场景，类别更少，而且工件表面一般背景干扰小，变化更少，而且可以通过硬件（如打光）等方式去改良光照等条件以获取更好的数据集。那么是否意味着工业缺陷检测中的语义分割更为简单呢？ 一些思考 工业缺陷检测的指标需要具体情况具体分析。有些场景下的工业缺陷检测并不需要逐像素分类准确，需要知道缺陷种类和大致位置即可，更倾向于“目标分类”这样的任务。 很多工业缺陷检测的评价以计算机视觉领域常用的指标来判别模型的优劣，如mAP（Mean Average Precision，均像素精度）等等，把其看成“目标检测”或者“目标分割”问题，脱离了实际的工业应用
1.3K31发布于 2021-10-19 - 来自专栏腾讯云TI平台
直播预告 | 腾讯云工业AI系列直播
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。 工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。 直播将于本周一、三、五晚19:00-20:00开播 965b78af-13b9-4c75-bc22-d3ce89ee33a7.jpg 前沿AI算法如何落地工业1.jpg ce3f37dd-4855 更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询
13.1K40编辑于 2021-12-08 - 来自专栏深度学习那些事儿
AI部署以及工业落地学习之路
近些年来，在深度学习算法已经足够卷卷卷之后，深度学习的另一个偏向于工程的方向--部署工业落地，才开始被谈论的多了起来。当然这也是大势所趋，毕竟AI算法那么多，如果用不着，只在学术圈搞研究的话没有意义。 因此很多AI部署相关行业和AI芯片相关行业也在迅速发展，现在虽然已经2021年了，但我认为AI部署相关的行业还未到头，AI也远远没有普及。 AI部署工业落地这块似乎还没有那么卷...相比AI算法来说，AI部署的入坑机会更多些。 我感觉Caffe是前些年工业界使用最多的框架(还有一个与其媲美的就是darknet，C实现)没有之一，纯C++实现非常方便部署于各种环境。 适合入门，整体构架并不是很复杂。 之前有个比较火的RepVgg——Making VGG-style ConvNets Great Again就是用了这个想法，是工业届一个非常solid的工作。
1.9K10发布于 2021-08-07 - 来自专栏GPUS开发者
ASUS推出工业级AI加速卡，发力工业智能化
随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。 同时IDC的专家表示：“人工智能（AI）已经远远超越了原型设计，进入了执行和实施阶段。“各行各业的战略决策者现在都在努力解决如何有效地进行AI规划的问题。 此次ASUS发布的是基于Google®Coral Edge TPU处理器的全高半长PCIe Gen3 AI加速卡，可在边缘实现基于AI的实时决策过程。 ? ? ? 采用双管风扇优化了散热设计，可以让用户在具有PCIe Gen3插槽的现有设备的基础上快速构建AI推理设备，降低用户的投入成本，加快人工智能设备改造，快速上线AI应用。 这个加速卡的规格如下： ? 用户还可以借助AutoML Vision Edge，轻松构建快速，高精度的自定义图像分类模型并将其部署到配有ASUS AI加速卡的终端设备。
75110发布于 2021-03-12 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
基于AI边缘智能网关的工业质检应用
成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别 针对产品质检需求，可以借助AI边缘智能网关的视频识别算法，实现更高效、更精准、更智能的产品质检，适应长期发展需求。 基于AI边缘智能网关的工业质检应用佰马AI边缘智能网关，针对工业生产领域的视觉识别分析应用研发，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。 基于AI智能边缘网关，搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检，能快速识别分析工业成品外观，实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题的分辨、记录和上报，提升质检效率，大幅降低质检过杀率与漏检率，且准确率不会随着时间降低 AI视觉质检主要依靠AI网关的边缘算力，本地数据识别处理不仅快速高效，而且无需额外通信带宽上传视频数据，节省云端算力。3、广泛适用性。
2.9K30编辑于 2022-12-30 【AI第四次工业革命】
2024 年诺贝尔物理学奖的颁发，无疑是对机器学习和神经网络领域研究者的巨大肯定。这一奖项的授予，不仅标志着人工智能技术在科学研究中的重要地位，也预示着未来科学研究的新趋势和新方向。
22100编辑于 2024-10-11- 来自专栏TSINGSEE青犀视频
解决方案：AI赋能工业生产3.0，从工业“制造”到“智造”
视频监控技术是一种既成熟又广泛应用于工业制造领域的先进技术。 在工业制造中，视频监控及AI技术可以帮助企业实现对生产线的实时监控和管理，以确保生产过程的安全性和有效性，同时也可以通过录制回放功能进行事后分析和改进。 1、方案概述基于AI算法与视频监控系统EasyCVR平台打造的工业智能制造视频监管智慧工厂解决方案，主要依托视频智能分析系统的AI计算机视觉技术，以及视频融合平台EasyCVR系统的视频监控技术，利用AI 综上所述，视频监控技术和AI智能分析技术的应用在工业制造中可以提高生产安全性、质量控制、生产效率和设备维护效率，对企业的运营和管理具有积极的影响。 TSINGSEE青犀面向工业制造场景打造的智慧工厂解决方案，实现了工业“制造”到“智造”，向传统工业制造企业赋能，提高生产与监管效率。
67120编辑于 2023-10-07 腾讯云工业质检训练平台TI-AOI升级发布，成立工业AI质检生态联盟
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力 腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。 做好工业AI质检项目，需要“光、机、电、软、算”软硬件一体化的系统工程能力。 此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。 腾讯云副总裁顾伟表示，未来，随着工业AI质检生态联盟的稳健发展，腾讯云也将继续深化与合作伙伴的协同，持续深耕细分赛道AI质检的痛点、难点，打造更多具有创新性和实用性的工业AI应用，助力行业实现智能化升级
2K10编辑于 2024-07-22- 来自专栏自然语言处理
Facebook AI的工业级NLP开源框架—— Pytext简介
主页: https://facebook.ai/developers/tools/pytext 官方博客: https://code.fb.com/ai-re…/pytext-open-source-nlp-framework
74230发布于 2018-12-27
腾讯云开发者
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