對話(huà)東聲智能韓旭：“以技術(shù)賦能工廠(chǎng)”——一位工業(yè)AI從業(yè)者的“理想主義”

面對AI落地的難題，總有企業(yè)火熱并堅守著(zhù)。

潮水的來(lái)襲，無(wú)法回頭。事實(shí)上在潮水來(lái)臨前，岸邊早有人嗅到苗頭。

就當所有人沉浸在ChatGPT帶來(lái)的“時(shí)代狂歡”時(shí)，AI早已嵌套進(jìn)許多行業(yè)里。作為AI技術(shù)應用最有潛力的領(lǐng)域，制造業(yè)乃至整個(gè)工業(yè)大類(lèi)，近些年都在A(yíng)I技術(shù)的幫助下朝著(zhù)數智化領(lǐng)域邁進(jìn)。

在2015年公布的《中國制造2025》長(cháng)期規劃里，AI相關(guān)字眼頻頻出現。而到了2020年，國家發(fā)改委再次明確將AI列入“新基建”戰略。

五年時(shí)間，足以見(jiàn)證工業(yè)與AI之間的碰撞和融合。

但工業(yè)是個(gè)漫長(cháng)的鏈條。盡管AI技術(shù)已經(jīng)覆蓋了大部分環(huán)節，但對于迫切需要數智化轉型的工廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，單就引入數字化系統就已經(jīng)花費漫長(cháng)的周期，若是再與AI融合，則需要更長(cháng)的時(shí)間。此外，AI對于供需雙方都需要付出極大的成本，投資回報周期被無(wú)限地拉長(cháng)……

在種種難題前，如何去俘獲工廠(chǎng)的芳心，就成了當下AI公司重點(diǎn)需要考慮問(wèn)題之一。

在東聲智能創(chuàng )始人兼CEO韓旭看來(lái)：“打動(dòng)客戶(hù)的關(guān)鍵，是真實(shí)解決客戶(hù)的核心痛點(diǎn)，讓他們看到AI技術(shù)帶來(lái)價(jià)值。而實(shí)現價(jià)值的方式，是自身過(guò)硬的技術(shù)和對行業(yè)的深度理解。”

這家成立于2019年的AI初創(chuàng )企業(yè)，以工業(yè)視覺(jué)為切入點(diǎn)，通過(guò)一系列算法產(chǎn)品以及平臺化硬件產(chǎn)品，成功在特斯拉、立訊精密、比亞迪、富士康、億緯鋰能等國內外知名工業(yè)巨頭落地。

在扎根行業(yè)后，“扎得更深，走得更遠”，則是韓旭一直以來(lái)的期盼。

AI+機器視覺(jué)，賦予工業(yè)視頻智慧的眼睛

對于一家制造業(yè)企業(yè)而言，產(chǎn)品質(zhì)檢是必不可少的一環(huán)，只有質(zhì)量檢測合格的產(chǎn)品才能夠進(jìn)入市場(chǎng)。該環(huán)節關(guān)乎到產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和良品率，甚至會(huì )影響售后與整個(gè)企業(yè)的口碑。

在過(guò)去，產(chǎn)品的質(zhì)檢工作通常由人工完成，但因人工質(zhì)檢標準不統一、存在誤檢漏檢等問(wèn)題，因此產(chǎn)線(xiàn)需要安排高強度、高重復性的人工參與，才能保證產(chǎn)品質(zhì)量。即便有部分工廠(chǎng)采用了傳統視覺(jué)算法檢測，也在準確性上也無(wú)法做到完全代替人工。

另一方面，隨著(zhù)人口紅利的褪去，招工難、用人成本提高等問(wèn)題早已席卷行業(yè)，各家工廠(chǎng)都在尋求更高性?xún)r(jià)比的方式代替人工。

此時(shí)，基于深度學(xué)習的AI視覺(jué)識別算法就能有效代替人工質(zhì)檢員進(jìn)行工作。

韓旭向筆者算了一筆賬，在一條產(chǎn)線(xiàn)上配置一套AI檢測設備后，可以代替整條產(chǎn)線(xiàn)上的人工成本。但實(shí)際上，在現實(shí)生產(chǎn)中還會(huì )存在復檢、浪費、罰款等隱性成本。

結合AI視覺(jué)檢測本身的高效率和高準確率，綜合下來(lái)，AI無(wú)疑是更有優(yōu)勢的一方。“換作人工做檢測，在長(cháng)時(shí)間工作后也會(huì )產(chǎn)生疲勞，這時(shí)候若是有人疏忽，導致瑕疵品漏到下一個(gè)工位的話(huà)，造成的損失是很大的。”韓旭補充道。

據了解，在東聲智能的檢測體系里，產(chǎn)線(xiàn)數據是一個(gè)關(guān)鍵的要素。根據生產(chǎn)流程的不同，包括來(lái)料檢測、過(guò)程檢測、外觀(guān)檢測、生產(chǎn)溯源等每一個(gè)環(huán)節引入AI視覺(jué)檢測技術(shù)，在生產(chǎn)過(guò)程中及時(shí)發(fā)現問(wèn)題，解決問(wèn)題。

充分利用生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節的數據，同時(shí)也能為企業(yè)改善產(chǎn)品質(zhì)量管理水平，為產(chǎn)線(xiàn)提高產(chǎn)品良率及產(chǎn)能提供強有力的保障，深度賦能智能制造產(chǎn)業(yè)升級。

“另一方面，這些數據還能幫助產(chǎn)線(xiàn)做智慧決策，調整產(chǎn)線(xiàn)的產(chǎn)品參數或是工藝參數，為整個(gè)工藝的改善提供重要的數據參考維度。”韓旭告訴筆者。

軟硬件兩不誤，打通AI的“最后一公里”

在工業(yè)場(chǎng)景里，AI從不缺少需求——企業(yè)里深知數智化轉型的重要性，AI能夠解決企業(yè)在生產(chǎn)流程里的痛點(diǎn)。

但真正想把AI滲透進(jìn)工業(yè)場(chǎng)景中并非易事，如開(kāi)頭所說(shuō)，AI的生產(chǎn)要素過(guò)于昂貴，難以俘獲工廠(chǎng)的芳心。如何實(shí)現AI普惠，打通AI應用落地的“最后一公里”難題，東聲智能從軟、硬件兩方面找到了答案。

最先打動(dòng)客戶(hù)的是東聲智能的AI算法，這恰恰也是東聲智能Handdle AI質(zhì)量管理系統的核心。

前文提到，東聲智能的AI算法可以對設備采集到的2D/2.5D/3D圖像等多維度要素進(jìn)行監控與分析，從而為產(chǎn)線(xiàn)提升產(chǎn)品合格率，優(yōu)化工廠(chǎng)人員結構。

算法的邏輯并不復雜，每家AI公司都有能力推出類(lèi)似的系統，但就工業(yè)場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，能像東聲科技一樣實(shí)現高準確性、高通用性、高兼容性、高性?xún)r(jià)比的AI公司并不多，這為東聲智能帶來(lái)了大量的市場(chǎng)機遇。

韓旭告訴筆者，東聲智能的算法可以應對不同工業(yè)領(lǐng)域的高復雜和多變場(chǎng)景，包括新能源電池、消費電子、太陽(yáng)能光伏、汽車(chē)等多領(lǐng)域。

事實(shí)上，基于多年的行業(yè)Know-how，依托全產(chǎn)線(xiàn)視覺(jué)數據，沉淀出的行業(yè)大模型，加之底層算法的泛化能力和通用性，東聲智能將整套產(chǎn)品體系開(kāi)發(fā)成標準化平臺，為上游提供底層解決方案服務(wù)。

接下來(lái)，集成商再根據客戶(hù)需求、場(chǎng)景的不同進(jìn)行定制化，為不同產(chǎn)線(xiàn)提供服務(wù)。

除了通用性以外，東聲智能的AI算法支持小樣本數據訓練與單一正樣本數據訓練。在訓練樣品數據嚴重不足的情況下，AI算法仍然可以辯識出瑕疵品，極大地降低訓練成本和時(shí)間。

除了軟件以外，東聲智能還看到了AI智能相機在工業(yè)場(chǎng)景里的前景。

作為一種結合軟硬件結合的輕量化、小體積、高集成化設備，智能相機并不需要過(guò)多的調試即可安裝交付，非常適合傳統產(chǎn)線(xiàn)的升級改造。“在高度濃縮了東聲的算法后，該相機可以實(shí)．現零代碼交付，從訓練到部署只需非常短的周期。"韓旭告訴筆者。

在軟件與硬件兩方面的降本增效下，工廠(chǎng)可以輕松應用AI實(shí)現數智化轉型。

工業(yè)AI并非易事，堅守理想終會(huì )“開(kāi)花”

有人把當下AI從業(yè)者看成時(shí)代的寵兒。

在時(shí)代潮流和風(fēng)口下，一批從業(yè)者借著(zhù)時(shí)代的浪頭沖上達到了別人難以企及的高度，是名副其實(shí)的幸運兒。

固然AI是個(gè)好方向，但背后的艱難卻鮮有人知，尤其韓旭所在的工業(yè)賽道，就連業(yè)內巨頭們也難免折戟沙頭，對于一家初創(chuàng )公司來(lái)說(shuō)，其難度可想而知。

但好在東聲智能最終還是有驚無(wú)險地度過(guò)了創(chuàng )業(yè)初期的陣痛，成功實(shí)現了AI算法的落地，最后靠著(zhù)出色的產(chǎn)品力斬獲國內外多家工業(yè)巨頭的訂單。

這其中，作為公司的掌舵者，韓旭靠著(zhù)出色的領(lǐng)導力維系并凝聚起整個(gè)創(chuàng )業(yè)團隊，而他對于技術(shù)的“理想主義”，更值得每位創(chuàng )業(yè)者學(xué)習。

在采訪(fǎng)中，韓旭告訴筆者，自己在工業(yè)領(lǐng)域深耕多年，無(wú)論是從場(chǎng)景差異，到區域特點(diǎn)，再到不同技術(shù)門(mén)類(lèi)，都有長(cháng)期深入的理解。這些行業(yè)積累最終成為了東聲AI算法的又一大特點(diǎn)，即通過(guò)行業(yè)的深耕來(lái)解鎖不同場(chǎng)景領(lǐng)域的理解。

除了熱愛(ài)鉆研技術(shù)以外，韓旭的團隊也非常接地氣，時(shí)常深入一線(xiàn)生產(chǎn)現場(chǎng)，實(shí)地解決客戶(hù)的問(wèn)題。

正是靠著(zhù)對行業(yè)的熱愛(ài)，東聲智能換來(lái)了客戶(hù)的信任與認可，在行業(yè)的知名度也是越來(lái)越高。

“我們還是希望能趁工業(yè)科技發(fā)展的浪潮，為行業(yè)帶來(lái)一些改變，為客戶(hù)帶來(lái)價(jià)值，然后能扎得更深，走得更遠。”韓旭表示。

從AlphaGo驚艷科技圈，到ChatGPT真正引爆AI浪潮，我們可以看到AI技術(shù)對于人類(lèi)社會(huì )的改變，也對AI公司帶來(lái)了新的機遇。

不可否認，企業(yè)實(shí)現AI落地確實(shí)存在諸多問(wèn)題，但能總有企業(yè)找到方向，火熱并堅守著(zhù)。

相信在“理想主義”的帶領(lǐng)下，東聲智能能給我們帶來(lái)更多的驚喜。

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