华为：全场景人工智能助力智能制造
芯片赋能，智造升级！3月30日，由芯师爷主办，深圳电子智能制造展、深圳工业展、深圳机械展协办的“2021中国芯&智能制造创新峰会”在深圳国际会展中心举办。数百位中国芯与智能制造产业人士齐聚一堂，共同探讨芯片赋能下，智能制造产业发展的新机遇。
华为早在2018年推出人工智能战略，并发布了基于昇腾芯片的一系列全栈全场景解决方案。华为中国政企智能制造半导体电子系统部解决方案总监艾小平先生向大家分享了在过去的两年多时间里，华为昇腾芯片在智能制造领域取得的诸多进展。
“2021中国芯&智能制造创新峰会”华为演讲精简版
华为昇腾AI处理器
构建最强AI算力底座
近十年来，由于引入了机器学习尤其是深度学习的技术，人工智能得以取得重大进展。深度学习技术在CPU运算时会涉及大量卷积神经网络的模型及矩阵乘的数学运算，而传统的CPU平面结构，在做运算时效率非常低。
因此，业界推出了GPU的芯片结构，引入了立体多维的计算单元，这使得图形运算的效率得到大幅提升。不过，它仍然有局限性，因为在GPU架构里，这种多维立体的结构在整个芯片的占比非常低。
华为的昇腾芯片是专门为人工智能的运算而设计推出的。它采用自研的3D cube达芬奇架构，引入多维立体的计算单元，它在昇腾芯片中的占比非常高。因此，昇腾芯片在做人工智能的运算时效率很高，经过和业界同类型芯片对比测试，同样的芯片面积的占比下，昇腾所能提供的算力约是业界同类型芯片的2倍。
在算法方面，近年来借助部分先进的算法模型，机器在图形识别、语音识别、语义理解等特定领域，能做到的识别准确度和效率已经超过了人类。怎样将先进算法的研究成果与工业的实际生产场景相结合，是业界目前正在实践和思考的焦点。
艾小平先生分析，制造业人工智能应用尚处于起步阶段，主要规模落地的场景聚焦在工业质检范畴。它的发展经历了从人工质检到传统AOI质检，再到人工智能质检的过程。
制造业人工智能质检发展过程
相比于用人的目视方式去检查，传统基于机器视觉做质量检测的效率和准确率有了极大提升。但同时，这种检测方式存在很大的技术局限，首先它采用的是图像上找差异的原理，即用被检测样品和标准样品做判断识别，如偏差的阈值达到一定范围，便认为是一个缺陷。这种方式很容易受到检测现场环境等其它因素干扰。
最新基于人工智能的检测采用的是找相似的办法。在检测过程中，如果系统遇到了不能识别的样品，将经过人工标注让系统认识这种场景。也就是说，它实际上是在模拟人类学习认知的过程，可以做到整个系统把历史检测经验沉淀到机器的系统里，使这个系统越用越灵活，越检测准确度越高。
华为全场景人工智能
助力提升质检效率与精度
华为中国政企智能制造半导体电子系统部解决方案总监艾小平先生介绍，华为的人工智能质检解决方案，不论是面向外部市场与客户，还是在企业内部，都已经做了大量应用实践。
华为中国政企智能制造半导体电子系统部
解决方案总监艾小平
人工智能让华为南方工厂质检工作量降低60%+
华为作为一家制造型企业，有着很强的智能制造诉求。如东莞松山湖占地1.4平方公里的南方工厂，它负责公司在运营商领域、ICT领域和终端领域大部分产品的生产交付。随着业务的增长，根据公司要求，华为制造部需要持续不断地提升效率和产品质量，而不能仅依靠人力的增加。
如何降低对人力的需求呢？质检环节成为一个非常重要的考虑因素。华为与凌华科技合作，将昇腾芯片集成到工控机中，并布置在南方工厂的产线，实现了原本需要很多人做检测的环节，现在可通过机器完成。如贴片器件是否摆放正确、有没有贴反，产品外部包装、螺钉是否漏打，客户信息标签是否打印有误等。最终华为南方工厂将近200条产线都应用部署了这个解决方案，在质检环节节省了超过60%的人力。
半导体晶圆：缺陷智能分析，质检精确率>99%
除内部应用外，华为还和各行各业的合作伙伴一起推出了针对各个领域的AI质检方案。在半导体晶圆领域，华为与埃克斯工业共同推出针对晶圆制造的质检方案。
一般来说，在晶圆制造过程中存在一个很大的痛点——现有AOI质检设备的误判率非常高，往往需要在AOI之后再安排人力做复判。一方面，它耗费了很多的人力，另一方面，这也严重影响晶圆生产的效率。在华为的解决方案里，得益于昇腾的充沛算力，可以做到对图片进行快速检测，也可以对存在的各种缺陷类型做分析、识别、判断，目前其准确率达到了99%，最终实现从前端生产设备的工艺优化，到质量上的闭环控制。
半导体光伏：组件表面缺陷智能检测
在半导体光伏领域，华为和合作伙伴聚时科技推出了针对光伏组件的质检方案。光伏组件对成本非常敏感，因此，质量缺陷的检测和控制是行业关注的焦点。
目前，业内很多工厂还在采用人力做质量检测，整体效果和效率都较差。在做光伏缺陷检测的方案里遇到的主要挑战是，光伏组件里的缺陷种类非常多，很难用一种单一的模型为它做到很高的检测精度。所以华为采用了一种模型融合的集成技术，也就是给每一种缺陷专门制作一个专家模型。最终判断的结果，实际上是综合了几十个专家模型的意见而得出的，因此检测的精度大幅提高。
经过在江苏某光伏厂的应用实践，借助于华为的AI质检方案，原来一个人需要处理一个质检点的场景，可以优化成一个人同时处理多个质检点。一条产线最终可以节省12个人力，样品的漏检率控制在千分之一以下，取得了很好的经济效益。
助力集成电路质检，最高提升50%AOI直通率
在集成电路质检方面，华为和合作伙伴一起推出了原料器件的品质监控检测方案。以前工厂做质量抽检，由于抽检的方式效率较低，准确度也不高，导致出现大量有缺陷的样品，到了下游生产环节，就会影响整个生产的直通率和产品的质量。
华为与合作伙伴助力集成电路质检方案
因此，华为和合作伙伴推出了基于AI质检的方案，在硬件方面与凌华科技合作，在软件层面与艾聚达合作，有了这个AI质检方案后，质检的效率和准确度大幅提升。工厂可以加大抽检的比例，进而阻止有缺陷的样品流到下游环节。
值得一提的是，在这个案例里面，华为除了提供基础的平台和软件平台给合作伙伴，也将华为南方工厂开发出的基础算法，如OCR识别等通用算法封装成SDK，给到合作伙伴，帮助他们加快整个应用的开发。
构筑开放AI算力平台
“2+1+X”使能智能制造
华为中国政企智能制造半导体电子系统部解决方案总监艾小平先生认为，AI质检技术在中国工业制造的很多领域、环节都有较好的应用价值，但也存在着一个问题。
目前真正做大规模AI推广计划的企业，只有行业里的部分头部企业，更多的海量中小企业虽然对这些方案很感兴趣，但落地往往会遇到很多挑战，包括算法的开发、应用的开发，整个业务的部署和持续的集成、维护等。这些挑战对企业开发人员、IT人员提出了很高的能力要求。
“2021中国芯&智能制造创新峰会”
华为演讲现场
因此，华为推出昇腾芯片，配套提供一整套的开发工具和软件平台，即“2+1+X”。“2”指的是两大使能平台，MindX应用开发平台有两个版本，DL版主要是应用于中心云的场景，Edge版是应用于边缘和端侧的开发平台。“1”指的是1个模型库——ModelZoo，这是在昇腾开发者社区上优选的算法模型库，这个模型库最早由华为的产品线和内部多个实验室（如诺亚实验室等）共同开发，对所有昇腾开发者开放，这就可以让开发者跳过一些基础模型的复杂预训练过程。“X”指的是针对很多细分的行业推出的行业套件。
以东莞松山湖南方工厂使用的SDK为例，原本需要60个人月的开发工作量，可以降低到大概3个人月，原本可能需要3万行代码，现在通过SDK的基础API的调用，可以降低到1500行代码，极大节省了开发工作量和业务上线的时间。
目前，华为在硬件合作方面，已经和5家硬件合作伙伴展开合作，让传统的IT硬件带有AI智能的能力。在软件方面和150余家合作伙伴合作，孵化出超过200个AI应用场景。
2019年，国家取消高速公路省界收费站，采用ETC自动收费的方式，昇腾参与了精准计费和计费核查的底层算力支持。2020年新冠疫情时期，华为和合作伙伴一起为医疗机构提供基于CT影像分析的智能肺炎快速诊断系统。此外，电网也有华为的昇腾芯片支持的智能摄像机。总之，过去的两年里，华为昇腾已经深入地参与到了中国企业的智能转型升级浪潮。
“2021中国芯&智能制造创新峰会”
华为演讲现场
华为中国政企智能制造半导体电子系统部解决方案总监艾小平先生分享道，近两年，华为虽然经历了很多风波，但未来还会持续坚定地坚持开放合作的战略及技术路线，希望将昇腾打造成未来人工智能的算力底座。
本文由芯师爷原创，根据演讲嘉宾分享整理，内容仅代表嘉宾个人观点，供交流学习之用。如有任何疑问，敬请与我们联系info@gsi24.com。
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