重慶中科搖櫓船信息科技有限公司創(chuàng)始人鄭道勤

人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，正在引領(lǐng)第四次工業(yè)革命悄然而至。盡管AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的部署并非一帆風(fēng)順，尚且有諸多難題需要克服，但這并不能阻擋歷史趨勢(shì)的車(chē)輪滾滾向前，AI必將為工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)新的變革。

重慶中科搖櫓船信息科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：搖櫓船科技）正是看準(zhǔn)了工業(yè)AI數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢(shì)，致力于通過(guò)“光+AI”的核心技術(shù)，驅(qū)動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。搖櫓船科技成立于2020年，是由中科院西安光機(jī)所和重慶政府?dāng)y手孵化的一家硬科技AI公司，具備光、機(jī)、電、算、軟設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)能力，面向制造業(yè)提供機(jī)器視覺(jué)器件、智能化傳感硬件、智能工業(yè)機(jī)器人、Ai智慧平臺(tái)及智能數(shù)字工廠系統(tǒng)解決方案。本刊（《視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》，簡(jiǎn)稱(chēng)VSDC）最近采訪了搖櫓船科技創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)鄭道勤先生，請(qǐng)他分享了公司的AI+視覺(jué)方案在工業(yè)領(lǐng)域落地的方方面面。

VSDC：目前，AI技術(shù)要真正在工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模落地應(yīng)用，還有哪些方面的問(wèn)題需要克服？

鄭道勤：搖櫓船科技主要為工業(yè)客戶(hù)賦能，在工業(yè)領(lǐng)域有兩個(gè)問(wèn)題是不容忽視的。首先是隱私和安全問(wèn)題。在工業(yè)領(lǐng)域，隱私和安全至關(guān)重要。AI系統(tǒng)的應(yīng)用可能會(huì)涉及到大量敏感數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)數(shù)據(jù)、客戶(hù)信息等。因此，需要確保AI系統(tǒng)的隱私和安全性能，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

其次是技術(shù)和應(yīng)用的融合。AI技術(shù)需要與工業(yè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合，才能發(fā)揮其最大價(jià)值。但是，目前許多AI技術(shù)仍然處于實(shí)驗(yàn)室階段，難以直接應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中。因此，需要加強(qiáng)技術(shù)和應(yīng)用的融合，推動(dòng)AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

另外，從3D視覺(jué)與AI融合應(yīng)用的角度來(lái)看，目前3D技術(shù)的成熟度、硬件設(shè)備的限制等因素，都會(huì)影響實(shí)際應(yīng)用效果，尤其是工業(yè)環(huán)境通常復(fù)雜多變，包括光照條件、溫度、濕度等因素的變化，都可能影響3D視覺(jué)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。因此，需要提高3D視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性，確保在各種條件下都能正常工作，保障與AI融合應(yīng)用的有效性、可靠性。

VSDC：公司在AI技術(shù)開(kāi)發(fā)部署方面有哪些獨(dú)特優(yōu)勢(shì)？

鄭道勤：搖櫓船科技自研的THESEUS行業(yè)數(shù)據(jù)大腦，基于“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等新開(kāi)發(fā)范式，使企業(yè)能快速構(gòu)建屬于自己的模型，實(shí)現(xiàn)更快速的模型迭代和效率提升。搖櫓船科技致力于利用數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，將正確的數(shù)據(jù)、以正確的方式、在正確的時(shí)間傳遞給正確的人和機(jī)器，提高資源配置效率。該系統(tǒng)具備以下幾項(xiàng)優(yōu)勢(shì)：

首先，光學(xué)與AI的深度融合。搖櫓船科技依托自身在光學(xué)和AI方面的優(yōu)勢(shì)，將光學(xué)技術(shù)與AI技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)了高精度、高效率的AI檢測(cè)解決方案。公司在涂膠質(zhì)量在線檢測(cè)、皮革面料智能檢測(cè)、半導(dǎo)體設(shè)備高精度視覺(jué)對(duì)位系統(tǒng)等領(lǐng)域均有所應(yīng)用。

其次，高效的數(shù)據(jù)集建立方案。基于自身的光學(xué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，以智能視覺(jué)裝備為數(shù)據(jù)抓手，抓取行業(yè)龍頭及其上游企業(yè)設(shè)計(jì)端、研發(fā)端、生產(chǎn)制造端、物流運(yùn)輸端數(shù)據(jù)，公司的工業(yè)相機(jī)可獲取高質(zhì)量、高清晰的圖像數(shù)據(jù)，為AI模型的訓(xùn)練提供有力的數(shù)據(jù)支持。而且，公司還可根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求，定制化地收集和整理數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集的針對(duì)性和有效性。

再次，先進(jìn)的算法開(kāi)發(fā)能力。公司團(tuán)隊(duì)具備深厚的AI技術(shù)背景和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，可以針對(duì)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)高效、準(zhǔn)確的AI算法。

最后，強(qiáng)大的算力保證。在滿(mǎn)足AI模型訓(xùn)練和推理的算力方面，搖櫓船科技采取了多種方案。一方面，與專(zhuān)業(yè)的云計(jì)算服務(wù)提供商合作，利用云計(jì)算平臺(tái)的強(qiáng)大算力資源支持AI模型的訓(xùn)練和推理。另一方面，搖櫓船科技還可以根據(jù)自身需求，搭建高效的分布式計(jì)算系統(tǒng)，通過(guò)多節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作提供足夠的算力支持。最后，還可以利用GPU等硬件加速，提高AI模型的訓(xùn)練和推理速度。

搖櫓船科技汽車(chē)總裝涂膠質(zhì)量在線檢測(cè)裝備

VSDC：請(qǐng)分享一下公司的AI+視覺(jué)方案在工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)際落地案例。

鄭道勤：

賽力斯汽車(chē)生產(chǎn)線的智能化改造，是搖櫓船科技AI+視覺(jué)方案成功落地的典型案例之一。

作為賽力斯汽車(chē)AI智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的獨(dú)家支持單位，搖櫓船科技的AI智能視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)已成功幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵工序檢測(cè)的100%自動(dòng)化。

2022年，賽力斯汽車(chē)迫切需要對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行智能化改造升級(jí)。面對(duì)工業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜多變、現(xiàn)有數(shù)據(jù)匱乏等重重挑戰(zhàn)，搖櫓船科技研發(fā)團(tuán)隊(duì)從布點(diǎn)安裝系統(tǒng)、模型選擇入手，經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)與驗(yàn)證，不斷優(yōu)化調(diào)整方案，最終圓滿(mǎn)完成了賽力斯汽車(chē)二工廠3D涂膠質(zhì)量在線檢測(cè)的成功上線。

自此，搖櫓船科技也成功研發(fā)出國(guó)內(nèi)首套應(yīng)用于汽車(chē)涂膠環(huán)節(jié)的3D涂膠質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)，為新能源汽車(chē)制造的質(zhì)量監(jiān)控設(shè)立了“新質(zhì)”標(biāo)桿。

2023年12月，搖櫓船科技與賽力斯汽車(chē)的合作再次續(xù)寫(xiě)新篇章。在賽力斯汽車(chē)（兩江智慧工廠）的生產(chǎn)線上，搖櫓船科技為客戶(hù)精心布置了300多個(gè)AI智能視覺(jué)檢測(cè)點(diǎn)位，這些點(diǎn)位如同智能的“眼睛”，精準(zhǔn)覆蓋整車(chē)生產(chǎn)的每一個(gè)環(huán)節(jié)。它們能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)汽車(chē)頂蓋涂膠質(zhì)量、核對(duì)PVC下遮蔽堵蓋數(shù)量、檢測(cè)車(chē)身焊接縫隙是否均勻等重要工序，確保每一輛汽車(chē)都達(dá)到最高的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，這些智能檢測(cè)點(diǎn)位還能夠?qū)⒉杉降挠跋駭?shù)據(jù)迅速儲(chǔ)存進(jìn)“大腦”，為生產(chǎn)線的持續(xù)優(yōu)化和升級(jí)提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持。

如在商品化車(chē)間，搖櫓船科技的AI智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)全面的內(nèi)外飾檢測(cè)保證車(chē)輛交付的品質(zhì)。只需要用手機(jī)拍張照片，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)接產(chǎn)線的MOM系統(tǒng)及時(shí)獲取內(nèi)飾的顏色、配置等內(nèi)容，保證整車(chē)內(nèi)飾的VIN碼、徽標(biāo)等安裝的正確性。

搖櫓船科技的“觸角”不僅通向賽力斯這樣的汽車(chē)制造企業(yè)，同時(shí)早已跨越汽車(chē)生產(chǎn)線，延伸至工業(yè)制造的廣闊領(lǐng)域。截至目前，搖櫓船科技已與華為、三星、格力電器等100余家企業(yè)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，AI智能視覺(jué)引發(fā)的“智慧火花”在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的沃土上愈燃愈烈。

VSDC：AI技術(shù)要在企業(yè)中大規(guī)模部署，在大模型建設(shè)、實(shí)際部署和達(dá)到預(yù)期使用效果方面，分別還需要解決哪些問(wèn)題？

鄭道勤：工業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜、環(huán)境復(fù)雜、工藝復(fù)雜，導(dǎo)致工業(yè) AI 大模型開(kāi)發(fā)難度大、數(shù)量少。AI大模型在工業(yè)制造業(yè)領(lǐng)域全面應(yīng)用落地相對(duì)緩慢，但是單一垂直大模型遷移性較高。

要在企業(yè)中大規(guī)模部署AI技術(shù)，確實(shí)需要在大模型建設(shè)、實(shí)際部署和達(dá)到預(yù)期使用效果等關(guān)鍵階段解決一系列問(wèn)題。以賽力斯AI智能檢測(cè)系統(tǒng)為例，主要面臨以下兩個(gè)難點(diǎn)：第一，數(shù)據(jù)的獲取與標(biāo)注。構(gòu)建高質(zhì)量的AI大模型需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)獲取可能受到多種因素的限制，如數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限等。同時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)注是一項(xiàng)繁瑣且耗時(shí)的任務(wù)，需要投入大量的人力和時(shí)間。第二，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化。目前AI領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)估體系，這可能導(dǎo)致不同模型之間的兼容性和可移植性較差。我們需要關(guān)注客戶(hù)所在行業(yè)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展，以確保所構(gòu)建的模型能夠與其他系統(tǒng)和應(yīng)用相匹配。

VSDC：請(qǐng)您分享一下對(duì)未來(lái)AI技術(shù)，特別是與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)結(jié)合，在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)前景。

鄭道勤：我們正在步入第四次工業(yè)革命的時(shí)代，AI已經(jīng)成為工業(yè)領(lǐng)域的一股強(qiáng)大力量。從生產(chǎn)流程的優(yōu)化到質(zhì)量控制的提升，再到供應(yīng)鏈管理的智能化，AI正日益滲透到工業(yè)領(lǐng)域的各個(gè)環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的工業(yè)模式不再適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。工業(yè)AI技術(shù)未來(lái)將在制造業(yè)領(lǐng)域加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型和應(yīng)用的智能化，不斷完善為高度自動(dòng)化，自主決策的系統(tǒng)，但新的生產(chǎn)體系和應(yīng)用場(chǎng)景也會(huì)給企業(yè)提出更多新的要求。

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈也將不斷完善。上游的傳感器、圖像采集卡等硬件設(shè)備將不斷升級(jí)和優(yōu)化；中游的機(jī)器視覺(jué)軟件、算法等將更加豐富和成熟；下游的應(yīng)用場(chǎng)景將不斷拓展和深化。這將為機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展提供更好的支持和保障。未來(lái)30年，智能視覺(jué)大有可為，硬科技，大有可為。