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人工智能之所以成為關(guān)注焦點(diǎn)，是因?yàn)樗梢越鉀Q生活中的各類(lèi)難題，除了用于語(yǔ)音識(shí)別、智能家居、搜索引擎等領(lǐng)域，甚至是代替工人操作，解決工廠生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的質(zhì)檢痛點(diǎn)，究竟AI視覺(jué)感知技術(shù)如何應(yīng)用于工業(yè)場(chǎng)景？近日舉辦的一場(chǎng)媒體活動(dòng)上，Intel與上海深視科技一同給出了答案。

眾所周知，工廠在實(shí)際產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中并不完美，比如：部分產(chǎn)品標(biāo)簽可能忘貼，或是表面存在劃痕、凹坑。而電子產(chǎn)品存在這類(lèi)問(wèn)題就會(huì)出現(xiàn)很大的事故，尤其是手機(jī)電池方面，為了確保實(shí)際使用時(shí)的安全，往往生產(chǎn)線需要耗費(fèi)上千人力進(jìn)行人工目視檢查。

在工廠實(shí)際運(yùn)用中，人工檢查不僅成本高昂，并且受工人熟練度影響，導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確性及效率差異較大。正是因?yàn)榇嬖诖祟?lèi)痛點(diǎn)，部分企業(yè)才引入了機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)。但是，過(guò)去受限于技術(shù)，機(jī)器視覺(jué)判斷能力不及人工目視，在復(fù)雜環(huán)境中無(wú)法徹底取代人工檢測(cè)。

上海深視科技則是基于Intel的硬件平臺(tái)，以及視覺(jué)解決方案工具包OpenVINO，推出了AI學(xué)習(xí)平臺(tái)Deep Inspect。它可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)，包括3C、光學(xué)薄膜行業(yè)、PCB制造、輪胎制造等等。

以輪胎制造中的打點(diǎn)檢測(cè)為例，在進(jìn)行視覺(jué)圖像感知時(shí)，這一場(chǎng)景會(huì)涉檢測(cè)系統(tǒng)的定位能力、圖像分割以及分類(lèi)能力。雖然實(shí)現(xiàn)過(guò)程并不困難，不過(guò)應(yīng)用時(shí)，會(huì)受限于實(shí)際環(huán)境。

在上海深視科技的米其林項(xiàng)目中，由于對(duì)方的生產(chǎn)線已經(jīng)完成設(shè)計(jì)，大部分都是很黑、很暗的傳送帶，輪胎本身又是黑色橡膠材質(zhì)，即使打光也很難照亮，此時(shí)傳統(tǒng)光學(xué)檢測(cè)就很難進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分，需要運(yùn)用到基于AI的機(jī)器深度學(xué)習(xí)。得益于搭載Intel CPU的工控機(jī)和OpenVINO，不僅成功滿(mǎn)足項(xiàng)目需要，同時(shí)在沒(méi)有額外GPU的情況下，僅做了很少的工作，就取得了10倍以上的性能提升。

人工智能對(duì)數(shù)據(jù)量要求非常大，對(duì)數(shù)據(jù)處理要求也非常高，而Intel提供的視覺(jué)解決方案工具包OpenVINO，可以更好的將人工智能和異構(gòu)邊緣計(jì)算結(jié)合并將方案實(shí)際落地。

OpenVINO能加快高性能計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)速度，并支持在各類(lèi)Intel平臺(tái)的硬件加速器上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，允許異構(gòu)執(zhí)行，具備很強(qiáng)的視覺(jué)推理優(yōu)勢(shì)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，該工具具備4項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)：提高性能、整合深度學(xué)習(xí)、加速開(kāi)發(fā)、創(chuàng)新和定制。

至于OpenVINO在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可能遇到的一些問(wèn)題，我們熱點(diǎn)科技采訪了上海深視科技創(chuàng)始人兼CEO李揚(yáng)及Intel的技術(shù)專(zhuān)家。

提問(wèn)1：基于Intel硬件和OpenVINO的系統(tǒng)，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)成本如何？

回答：工廠非常注重成本，需要計(jì)算ROI（投資回報(bào)率），民營(yíng)企業(yè)、外企和國(guó)企計(jì)算方式不太一樣。他們往往會(huì)這么計(jì)算，取代人工的設(shè)備一般是三年的投資回報(bào)率，設(shè)備要三年回本。對(duì)于每個(gè)行業(yè)的頭部客戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們更愿意使用新技術(shù)，因?yàn)楫a(chǎn)品品質(zhì)對(duì)他們非常重要。這類(lèi)企業(yè)考慮到人工本身有一些不可抗性，其中主觀性會(huì)對(duì)他們的產(chǎn)品會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題，對(duì)于大量的檢查，有時(shí)他們不完全相信人工，希望機(jī)器可以有更好的客觀統(tǒng)計(jì)性。

提問(wèn)2：這一套系統(tǒng)安裝到工廠之后，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境要求高嗎？

回答：網(wǎng)絡(luò)確實(shí)是一個(gè)很大的問(wèn)題，工廠通常來(lái)說(shuō)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境都不是很好。OpenVINO是一個(gè)終端推理的加速引擎，準(zhǔn)確率可以進(jìn)一步提高，但是往往需要服務(wù)器支撐，我們?cè)诠S部署無(wú)法采用公有云的服務(wù)器，只能在終端安排一個(gè)工控器，工控器之中我們會(huì)去平衡，我們盡量使用加速器可以讓它在有限的環(huán)境下運(yùn)行。

提問(wèn)3：OpenVINO本身是一個(gè)高度集成的工具包，包括視覺(jué)加速、深度學(xué)習(xí)、創(chuàng)新定制等，深視科技在OpenVINO工具基礎(chǔ)上做了哪些定制和開(kāi)發(fā)？ 

回答：整個(gè)軟件的算法架構(gòu)分了很多多層，OpenVINO對(duì)我們來(lái)說(shuō)是底層SDK，上層會(huì)有類(lèi)似于深度學(xué)習(xí)的通用框架，比如TensorFlow。再上層是我們定制化模型，模型之上才是應(yīng)用層。我們自己的學(xué)習(xí)框架本身也支持異構(gòu)運(yùn)算，支持GPU和CPU，也支持不同的加速卡，它與英偉達(dá)GPU的使用是同等級(jí)別的。

我們和Intel有明確分工，基本不需要調(diào)整OpenVINO底層，他們負(fù)責(zé)更底層，讓我們這些公司做出來(lái)的模型和框架可以更好的在Intel的硬件上運(yùn)行。此外，OpenVINO本身就對(duì)加法卷積的工作做了優(yōu)化，可以讓CPU的性能發(fā)揮到最好、最優(yōu)。

提問(wèn)4：如果5G可以開(kāi)始初步實(shí)現(xiàn)，對(duì)工廠的意義有多大，能從您的系統(tǒng)角度聊一下嗎？

回答：我不是5G方面的專(zhuān)家，不過(guò)我們已經(jīng)和部分擁有5G試點(diǎn)的客戶(hù)在作相關(guān)合作。5G本身帶來(lái)了三個(gè)優(yōu)勢(shì)，一方面是速度更快；二是延時(shí)更低，是毫秒級(jí)的；三是有非常高的并發(fā)。4G在幾千人的小區(qū)里，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)擁堵，但是5G不會(huì)，因?yàn)樗麄儾皇且粋€(gè)數(shù)量級(jí)的。對(duì)這方面需求最高正是工廠生產(chǎn)，工廠中會(huì)有很多聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，針對(duì)數(shù)據(jù)量最大視頻和圖像方面，我們現(xiàn)在已經(jīng)在做相關(guān)工作了，會(huì)把每個(gè)相機(jī)的終端做的非常輕，會(huì)把所有的數(shù)據(jù)直接傳到本地的服務(wù)器里處理。

總結(jié)

對(duì)于工廠實(shí)際生產(chǎn)而言，基于Intel硬件和OpenVINO的視覺(jué)感知檢測(cè)方案無(wú)疑是很好的選擇之一。Intel不僅提供了高性能的硬件，而且通過(guò)OpenVINO還能把硬件和軟件相結(jié)合，可廣泛覆蓋應(yīng)用場(chǎng)景，并且適用于工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的需求。除此之外，在Intel和眾多科技企業(yè)的努力下，還能推動(dòng)AI技術(shù)在各行各業(yè)的普及，基于深度學(xué)習(xí)的人工智甚至能更好、更快的推動(dòng)數(shù)據(jù)的智能化，讓更多人可以感受到AI的強(qiáng)大之處。