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图为富驰高科车间AI质检环节
该AI质检速度相比人工质检速度提升了10倍 ， 检测能力全面超越人工水平 ， 解决人力水平难以标准化、状态不稳定、容易疲劳等问题 ， 还可以24小时持续稳定工作 。 在几十台设备持续满载生产的情况下 ， 该项目预计每年能为富驰高科节省人力成本数千万元 。
在AI质检方面 ， 腾讯优图实验室仍针对多种工业产品持续探索 。 在华星光电AI工业生产检测的项目中 ， 腾讯协助华星光电对基板进行质量检测 ， 最终AI识别速度比人工 判片 提高了5-10倍 ， 每年可为华星光电节约超千万元的成本 。
AI工业场景扩大
以工业视觉赛道为突破口 ， 腾讯的AI能力在工业领域不断磨练升级 ， 逐渐扩大AI工业场景 。
作为腾讯旗下顶级的机器学习研发团队 ， 腾讯优图实验室依托在人脸检测、图像理解等领域的技术积累向工业AI领域开拓 ， 其技术能力瞄准了越来越多工业领域的痛点 。
从需要AI助力的工业细分赛道看 ， 吴永坚表示 ， 工业有3C、锂电、物流、制药、汽车、白酒等众多赛道 ， 几乎所有细分赛道的AI场景当前都处于早期状态 ， 且不同赛道间差异大 ， 进行整个工业AI标准化不现实 。 要实现工业AI标准化复制 ， 首先要聚焦重点赛道标准化 。 例如 ， 不同种类的3C结构件在光机电的很多方面接近 ， 硬件解决方案有可能做到标准化 ， 算法解决方案也 相通。
吴永坚表示 ， 腾讯优图实验室选择了几个赛道 ， 潜心打穿打透 ， 有信心做出易复制的方案 。 而通过逐步解决多个3C结构件的工业AI问题 ， 可以逐渐在3C细分赛道奠定能力基础 。 在3C等关键赛道积淀能力后 ， 再跨赛道解决其他领域的工业AI问题 。
吴永坚表示 ， 从上游工艺做到下游质检 ， 工业AI可以形成一个闭环 ， 带动智慧工厂应用场景 ， 这将是腾讯优图实验室接下来将探索的方向 。
从一个工业场景到另一个工业场景 ， 从一个工业细分赛道到另一个赛道 ， AI正逐步推动工业高端转型升级 ， AI技术赋能已成为产业升级的一大动力 。
“在我国经济提速换挡的关键时期 ， 腾讯将始终坚持‘产业数字化助手’定位 ， 助力产业数字化发展 。 腾讯云智能不仅仅是数字化工具 ， 它还是为各行业塑造竞争优势的新生产力 ， 要让人们工作更高效、生活更美好、体验更美好 。 ”汤道生表示 。
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