工业 AI 应用案例-兼容多架构的 AI 质检解决方案
一、人工智能与制造业融合所面临的挑战
虽然 AI 赋能的工业质检应用正在逐步渗透到多行业领域，其
在落地过程中也存在一定的挑战，例如，AI 质检效果不如预期、数
据积累速度远低于产品交付，AI 训练数据的小样本问题突出、算法
工程师缺少工业机理的理解等。工业质检领域技术供应商可以结合
自身业务特点，优先在有数据积累的场景进行差异化竞争。在工业
领域加强小样本等算法的研发，持续进行算法优化迭代。另外，技
术供应商也要加强对工业业务场景的理解与沉淀，包括产品生产流
程、加工工艺等，才能找准企业的痛点并提升应用效果。在合作生
态上，硬件厂商、解决方案商、集成商、服务提供商都是生态合作
中不可或缺的环节，工业质检领域的技术供应商还会进一步和合作
伙伴加强合作，丰富产业生态。未来，AI 工业质检市场会进一步成
熟，进一步带领泛工业领域的自动化、智能化转型。
问题一：缺陷样本数据缺乏
人工智能模型的训练需要依赖大数量、高质量的数据，由于实
际生产中主要采用人工检测，涉及各类缺陷的高质量样本数据基本
没有，需要从零开始采集。但数据的自动化采集需要考虑镜头、光
源、工业相机等多方面因素，其中，光源就有几千种，还要考虑如
何组合。
问题二：模糊标准下的精准判定与分类
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