神秘的百度工业互联网，到底有多厉害？

百度是干啥的？

估计全天下人都知道

那么

百度这几年又立了什么“Flag”？

估计只有圈内人才知道

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  人工智能“南波万”呗  

百度不仅重视 AI 基础研究

而且特别注重 AI 场景落地

今天我们就详细唠唠

百度是如何用 AI 来深扎工业领域的

说到「AI+工业」

当下确实是热点

热归热，但落地却不简单

每个工厂的情况都不一样

同一工厂，不同产线也不一样

同一产线，不同产品，又不一样

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百度是怎么做的呢？

面对 AI 在工业落地的诸多难点

百度智能云重磅发布了

工业互联网品牌——开物

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“开物”依托百度强大技术实力

为工业企业、产业链和区域产业集群

提供 AI+工业互联网和智能制造

整体解决方案

接下来，我们就选几个场景

近距离围观“开物”

一、工业质检

产品、方案能不能落地

重点你就看案例

全球最大化纤生产商之一

恒逸集团旗下的浙江双兔新材料有限公司

这家企业的招牌产品

当然就是化纤

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生产最后核心环节就是质检

之前，靠人工质检

工人打着手电筒

在强光下盯着看

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所以这个质检岗位

招工特别难

如今，在百度智能云开物加持之下

工厂采用 AI 质检方案

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在这个大柜子里

装了20台高速工业摄像机

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丝盘通过流水线穿越“大柜子”时

20台摄像机会360°无死角拍摄

每个丝盘会生成10余张照片

这些照片同步上传到

数据中心的「智能质检系统」中

由系统来判定是否为“异常品”

并对流水线做出分类指令

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再来看另一个真实案例

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全球知名汽车制造组装工厂

汽车生产的最后一道工序需要依靠大量人力对车身进行装配这其中有个重要环节

「全车车灯检测」

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①车灯装错了没？

防止把 A 车型的灯装到 B 车型上

因为同一条流水线上，要流过不同车型

而车灯外观差别不大，极有可能装错

②车灯有毛病没？

能不能点亮？

示宽灯、大灯、转向灯

雾灯、刹车灯、倒车灯

检查点，高达22+处

之前，都靠人工质检

最常用的“快速”方法

是在被检车辆前后放4面大镜子

质检员坐在车里看镜子

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由于是混线生产检测

质检员完全依赖经验识别不同车型

还要避免外界光源对车灯检测的干扰

速度慢，易漏检

还要避免眼睛长时间接触光源

同时车型/车灯物料偏差后不可追溯

严重影响了组装效率

如今

工厂采用了百度 AI 质检方案

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实际部署后

现场是这个样子滴

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部署后，实战效果惊人

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①检测准确性，高达到99%

自动识别不同车型、不同车灯配置

不会出现装错灯的现象

②检测一台单车22+处，仅要8秒

有6台相机同步拍摄，同步计算120张细节图片

③过程数据可追溯

基于 MES 系统型号 BOM 数据

自动识别不同型号及配置

并存储过程数据用于质量追溯

…

在工业视觉领域

“开物”进行了大量实战积累

磨练出“工业视觉智能平台”

可以覆盖各种工业产线质检场景

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百度智能云开物工业互联网

工业视觉智能平台

 二、智能巡检  

我们继续拿案例来说话

看另一个 AI 实战场景：巡检

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国网山东—通道可视化

电网安全巡检解决方案

输电电路巡检，排除安全隐患

是一项高频且重要的工作

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虽然

在无人机和视频监控的普及下

现场“人肉”监拍正在逐步减少

但是，前端监拍“去人工化”

并不能解决所有问题

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  ①后端人员工作量依然巨大 

每个地市，每天产生万张监拍照片

人工识别照片所对应的现场状况

对各地市电力公司是巨大考验

虽然服务端开始采用智能图像识别

但识别率低，达不到实战效果

容易形成误报和漏报

  ②监拍频次低、设备工作时间短  

监拍设备通常为太阳能和电池供电

为实现低功耗运行，需降低数据采集频次

导致监拍空窗期过长，不能及时发现异常

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百度智能云深入场景

为国网山东提供了端到端的

输电通道可视化智能巡检方案

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首先对监拍终端进行智能化升级

经过百度智能云优化的边缘计算软件

系统开销极低，在端侧进行实时分析

同时在无光条件下维持长时间工作

高频监拍并回传数据

目前，经过改造的新型智能终端

国网山东已经在户外部署了5000+

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实战中，在“无源&无网”的户外

智能终端采集输电通道全景环境信息

并在端侧实时分析通道隐患

（施工机械、导线异物、山火等13类隐患）

同时将预警信息和全景数据

回传到云端智能巡检平台

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后端总控室里，有工程师驻守

能对安全隐患，实时干预和处理

国网山东采用人工智能巡检后

不仅节省了大量的人力

而且效率大大提升

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①识别准确率高达95.78%，远超过国网85%的准入门槛

②误报率降低到1.98%，远小于国网10%的准入门槛

③漏报率1.74%，远小于国网4%的准入门槛

“开物”这套 AI 巡检方案

支持端侧无感升级

无需任何改变现有端侧监控硬件

即可为其赋能：具备对隐患的识别能力

在非 AI 芯片上运行，效果一样好

大大节省方案成本

再配合“开物”整体平台能力

更是如虎添翼

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百度智能云开物工业互联网

智能巡检平台

三、产线参数调优

先科普个冷知识

可能99%的人都不知道

点胶机是个什么鬼？

但是，你100%是它的受益者

在电子设备生产中，比如手机生产

很多零件之间是粘起来

比如屏幕和机身

但你总不能都用螺丝拧上去吧

这些地方，必须用“胶水”

上胶水的机器就叫“点胶机”

点胶机在工业领域，用途非常广泛

比如：手机按键点胶

笔记本电池封装、车灯封装

电动车控制器封装...

怎么有点像缝纫机~

点胶，强调的是“精准”

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画出来容易，做起来很难

一台点胶机给不同的零件点胶

就有不同的需求

点胶过程牵涉的参数特别多

（生产环境参数、材料参数、加工参数、运行参数）

想要精准，就必须“调整参数”

以前“调参”

必须要专业工艺工程师把关

如今，工厂采用

百度智能云开物 AI 模型自动调参

只要1分钟就能调出完美的参数来

点胶机“调参”

只是智能制造中一个细分场景

依托百度工业数据智能平台

可以为更多智能制造场景

提供工业参数优化和能耗优化

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百度智能云开物工业互联网

工业数据智能平台

 四、智能水务  

泉州水务—水务大脑

智能水务解决方案

囊括水务“六位一体”全线业务

原水、制水、供水、排水、污水 、节水

这个项目主要是由

百度智能云+埃睿迪公司

来提供技术支持

百度智能云开物

通过融合6大水务链条数据

利用数字孪生、AI、VR 等技术

来实现水务信息化和数据资源整合利用

 其中有两个典型场景 

 非常接地气 

  第一，水厂巡检  

水厂巡检都是“脚力活”

一个偌大的水厂，每天得走两三万步

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如今

通过摄像头、无人机、巡检机器人

拍摄图像信息，建立 AI 智能检测模型

可以进行智能监控和实时预警

①高效识别设备异常、仪表读数

②检查员工生产作业风险

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有人会问，为什么仪表的读数

是用摄像头拍出来识别

而不是用智能表自动上报

更换智能仪表往往涉及到生产暂停

“拍表识表”方案可以实现零停机时间

系统上线后，足不出户

整个水厂情况一目了然

  第二，供水调压  

调压是供水调度的常规手段之一

为的是精准调配供水需求

之前，需要人到现场进行调压

如今

水厂采用了百度智能云开发的

“用水量预测模型”

通过气象数据、水厂压力数据、流量数据等计算

精准预测出水量

只需要“远程操控”调压

线下人员减少2/3

预测准确度高达99%

调度中心的小伙伴们都很开心

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……

通过“水务大脑”的建设

制水供水单位能耗下降8%

排水应急处理响应及时率达到98%

投诉处理及时率提升到96%

整体人员效率大大提升

五、百度工业互联网全景图

在实战这么多项目后

百度智能云

工业互联网团队清晰认识到

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AI 落地工业

很有挑战性，门槛高推广难

想要快速推动人工智能产业落地

百度智能云的定位是

“技术的提供者、产业的推动者”

1、提供可快速落地、批量化方案

让 AI 不再天上飘

目前

百度智能云开物工业互联网

覆盖的场景包括如下8大部分

全部有成熟案例呈现

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百度智能云「开物」的“三板斧”：➊通过先进的IT/OT及云技术，来大规模采集和沉淀数据；➋通过工业大数据和知识图谱来萃取知识；➌通过先进的人工智能来应用知识。

最终，可以实现预测的智能化、生产的无人化、库存盘点的便捷化、销售的精准化、能耗的绿色化等多场景收益，切实为工业提质、降本、增效！

2、提供全栈的技术、工具、平台支撑

做好工业网基础设施提供商

除方案和技术支撑外

百度一直强调

“人工智能自主可控才是硬道理”

所以，百度早已提前布局

构建了

全部国产化的、自主可控的

从”芯“到“上层”的人工智能核心组件

以此赋能中国工业制造

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*文章转自“特大号”微信公众号

点击“阅读原文”下载百度智能云开物《智能+工业互联网平台》白皮书。