當(dāng)?shù)貢r間6月22日，Google宣布推出一款視覺檢測人工智能工具——Visual Inspection AI，這是谷歌云平臺（GCP）之上的一款全新解決方案，旨在幫助制造企業(yè)，消費品包裝、生產(chǎn)商，以及其他相關(guān)企業(yè)降低制造和檢測過程中出現(xiàn)的缺陷。谷歌表示，這是第一個專門為制造業(yè)提供的GCP服務(wù)，Google在這一垂直領(lǐng)域上的投入提高了一倍。

據(jù)美國質(zhì)量協(xié)會ASQ估計，產(chǎn)品缺陷每年給制造企業(yè)造成數(shù)十億美元的損失，企業(yè)在提升產(chǎn)品質(zhì)量以及應(yīng)對質(zhì)量問題等方面所付出的成本則可能會消耗銷售收入的15%至20%。Vanson Bourne的一項研究顯示，在制造業(yè)所有的意外停機(jī)事件中，23%是由人為錯誤導(dǎo)致的，而其他行業(yè)的停機(jī)率低至9%。

價值3.276億美元的火星氣候軌道器航天器Mars Climate Orbiter就曾因測量單位未能實現(xiàn)正確轉(zhuǎn)換而毀壞。Pharmtech則報道過一家制藥公司因ERP警報單被覆蓋，而導(dǎo)致停產(chǎn)4天，每天損失20萬英鎊（253，946美元）。

Visual Inspection AI視覺檢測工具由GCP的計算機(jī)視覺技術(shù)提供支持，其主要用途是通過自動質(zhì)量檢測保證工作流程的順暢，使公司能夠在產(chǎn)品發(fā)貨前識別和糾正產(chǎn)品缺陷。谷歌聲稱，通過在制造過程中的早期缺陷識別，Visual Inspection AI可以提高產(chǎn)線吞吐量，增加產(chǎn)量、減少返工，并削減退貨和維修的成本。

GCP制造業(yè)和工業(yè)董事總經(jīng)理Dominik Wee介紹說，Visual Inspection AI是專門針對制造業(yè)的兩個高級用例開發(fā)的：化妝品缺陷檢測和裝配檢查。企業(yè)只需要對該解決方案中的圖像進(jìn)行微調(diào)，就可以在產(chǎn)線中實時發(fā)現(xiàn)潛在問題。企業(yè)可以選擇在本地服務(wù)器上操作，也可以利用云端算力進(jìn)行額外數(shù)據(jù)處理。

亞馬遜Lookout for Vision是Visual Inspection AI的主要競爭對手，Lookout for Vision基于云服務(wù)，利用計算機(jī)視覺分析圖像，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品和生產(chǎn)過程中的缺陷和異常。亞馬遜在2020年12月的virtual re:Invent虛擬發(fā)明大會上發(fā)布了這款產(chǎn)品的預(yù)覽版，并于同年2月推出，亞馬遜稱Lookout for Vision的計算機(jī)視覺算法可以從只有30張基線的圖像中學(xué)習(xí)如何檢測制造和生產(chǎn)缺陷，包括裂縫、凹痕、不正確的顏色和不規(guī)則形狀。

目前，Lookout for Vision公布的用戶中包括通用電氣醫(yī)療（GE Healthcare）、巴斯勒（Basler）和瑞典的Dafgards。谷歌則表示，雷諾、富士康和京瓷（Kyocera）已選擇與其合作，利用Visual Inspection AI來增強(qiáng)其質(zhì)量保證測試。Dominik Wee表示，「借助Visual Inspection AI，雷諾正在實現(xiàn)實時自動識別油漆表面的缺陷?！?/p>

此外，谷歌還聲稱，Visual Inspection AI可以構(gòu)建比通用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺少300倍的標(biāo)記圖像模型（僅用10個）。隨著這項服務(wù)在新產(chǎn)品中的廣泛應(yīng)用，其準(zhǔn)確性還會隨著時間的推移而自動增加。

「專用解決方案（如Visual Inspection AI）的好處是可以實現(xiàn)輕松部署，安心運行，且不需要基于云端，」Dominik Wee說?！概c此同時，它給谷歌提供了人工智能和分析能力，我們希望將人工智能大規(guī)模賦能到制造商的實際應(yīng)用中?！?/p>

隨著工廠現(xiàn)代化和自動化快速運營模式在全球制造企業(yè)中落地，制造業(yè)正在復(fù)蘇。根據(jù)ABI Research的數(shù)據(jù)，2018年全球只有4000個倉庫使用了機(jī)器人，而到2025年，將有5萬多個倉庫安裝400多萬臺機(jī)器人。牛津經(jīng)濟(jì)學(xué)（Oxford Economics）預(yù)計，中國將有1250萬個制造業(yè)工作崗位實現(xiàn)自動化，而麥肯錫則預(yù)測，美國機(jī)器將占據(jù)超過30%的制造業(yè)工作崗位。

GCP和哈里斯民意調(diào)查（The Harris Poll survey）曾開展一項調(diào)查，76%受訪者表示，他們已轉(zhuǎn)向人工智能、數(shù)據(jù)分析和云等「破壞性技術(shù)」，以幫助應(yīng)對疫情帶來的挑戰(zhàn)。制造商已經(jīng)開始在日常管理、風(fēng)險管理和庫存管理領(lǐng)域，利用人工智能優(yōu)化供應(yīng)鏈。據(jù)GCP稱，目前尚未在日常運營中使用人工智能的公司中，有大約三分之一認(rèn)為人工智能將提高員工的效率，并對員工整體有幫助。

Dominik Wee說：「我們在行業(yè)中看到了更多的需求，我認(rèn)為這是因為人工智能正在加速普及。我們的基本策略是加速谷歌橫向人工智能能力的落地，并將其集成到現(xiàn)有技術(shù)提供商的產(chǎn)品與服務(wù)中?！?/p>

普華永道2020年的一項調(diào)查指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將在未來五年中全面提高制造企業(yè)的效率。麥肯錫與世界經(jīng)濟(jì)論壇的研究則認(rèn)為，到2025年，實踐工業(yè)自動化，實現(xiàn)「工業(yè)4.0」的傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)，將具備3.7萬億美元的價值創(chuàng)造潛力。

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