6 月 5 日,在2025 華南國際工業(yè)博覽會同期,太一物聯(lián)攜手英特爾于深圳國際會展中心洲際酒店,舉辦“AI 視覺提效 智見新質(zhì)造” 智能檢測趨勢論壇,匯聚行業(yè)精英,共探 AI 視覺技術驅動工業(yè)制造升級的新路徑。

一、行業(yè)趨勢洞察:技術與生態(tài)雙輪驅動

論壇開場,太一物聯(lián)總經(jīng)理兼集團工控事業(yè)部總經(jīng)理唐麗娟圍繞工業(yè)智能化趨勢分享稱,在AI視覺賦能工業(yè)制造浪潮下,太一物聯(lián)以“開放生態(tài)·協(xié)同創(chuàng)新”為核,構建覆蓋技術研發(fā)、場景落地、生態(tài)整合的全鏈條合作平臺,打通硬件算力、算法開發(fā)、行業(yè)應用壁壘,聯(lián)動生態(tài)伙伴破解工業(yè)“質(zhì)造”升級痛點。作為論壇主辦方代表,她向到場合作伙伴與生態(tài)盟友致謝,表示愿以論壇為契機,共探AI視覺與工業(yè)制造融合新賽道,以技術創(chuàng)新驅動質(zhì)量革命、生態(tài)協(xié)同重塑產(chǎn)業(yè)價值,共譜“中國質(zhì)造”智能化新篇章。她的發(fā)言勾勒企業(yè)戰(zhàn)略藍圖,傳遞行業(yè)協(xié)同愿景,為論壇奠定生態(tài)共贏基調(diào)。

在“英特爾賦能工業(yè)AI與機器視覺,引領智能制造新時代”主題演講中,英特爾中國邊緣計算事業(yè)部資深產(chǎn)品經(jīng)理劉俊深度解析工業(yè)AI技術布局,指出當前AI視覺行業(yè)正面臨制造企業(yè)數(shù)字化轉型需求與技術迭代的雙重驅動,對機器視覺效率、精準度及底層技術的綜合性提出更高要求。基于此,英特爾以軟硬件協(xié)同創(chuàng)新構建技術底座:硬件端優(yōu)化算力架構,支撐視覺流水線全鏈路高效處理;軟件生態(tài)整合PyTorch XPU與OpenVINO?工具套件,實現(xiàn)模型訓練與推理加速。劉俊強調(diào),英特爾將通過整合產(chǎn)業(yè)資源、深化上下游協(xié)同,推動技術成果向場景化解決方案轉化,助力工業(yè)AI與機器視覺深度融合,為智能制造升級注入持續(xù)動能。

太一物聯(lián)華南區(qū)銷售經(jīng)理符董惠以“Intel算力底座+太一AIBOX:構建AI視覺檢測軟硬件協(xié)同新范式”為主題分享時指出,傳統(tǒng)AI視覺檢測面臨算法落地周期長、硬件兼容性弱、復雜場景算力調(diào)度低效等行業(yè)共性問題。太一物聯(lián)基于Intel高性能算力平臺與自主研發(fā)的AIBOX智能硬件,創(chuàng)新構建“硬件定義算法、算法反哺硬件”的雙向協(xié)同體系——通過Intel芯片指令集深度優(yōu)化算法編譯效率,結合AIBOX可擴展算力架構,實現(xiàn)工業(yè)質(zhì)檢、智慧園區(qū)等場景的檢測效能躍升,為AI視覺技術的規(guī)?；涞靥峁┝丝蓮陀玫能浻布f(xié)同范本。

AI 機器視覺精準質(zhì)檢專家、英特維科技創(chuàng)始人陳泰博士發(fā)表 “AI 機器視覺:制造業(yè)利潤增長的新引擎” 主題演講。他結合行業(yè)數(shù)據(jù)指出,當前制造業(yè)人力成本正以年均超 8% 的速度攀升,傳統(tǒng)質(zhì)檢模式受限于效率瓶頸,成為企業(yè)利潤增長的主要制約因素。陳泰博士強調(diào),AI 機器視覺憑借技術迭代實現(xiàn)跨越式突破,相比傳統(tǒng)人工質(zhì)檢,不僅將檢測效率提升數(shù)倍,更通過降低人力依賴使質(zhì)檢成本顯著下降,同時漏檢率大幅降低,為制造業(yè)突破成本困局、提升產(chǎn)品競爭力提供了關鍵解決方案,成為驅動行業(yè)利潤增長的核心引擎。

二、場景實踐落地:從工業(yè)質(zhì)檢到特殊場景創(chuàng)新

控道智能產(chǎn)品總監(jiān)曾先崑以“從感知到?jīng)Q策:智能硬件的工業(yè)質(zhì)檢閉環(huán)”為主題,深入闡述智能硬件在工業(yè)質(zhì)檢全流程中的關鍵作用。他指出,工業(yè)質(zhì)檢涵蓋原材料檢測、生產(chǎn)過程監(jiān)控、成品抽檢等多個環(huán)節(jié),傳統(tǒng)質(zhì)檢方式依賴人工經(jīng)驗,效率低且易出錯。而智能硬件搭載先進的AI視覺技術,可快速精準識別產(chǎn)品表面劃痕、尺寸偏差、內(nèi)部結構缺陷等問題。比如在電子元器件生產(chǎn)中,智能相機與邊緣計算硬件配合,毫秒級完成元器件外觀檢測,將數(shù)據(jù)實時傳輸至決策系統(tǒng),系統(tǒng)依據(jù)預設標準與大數(shù)據(jù)分析,迅速下達調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)、標記次品、安排返工等指令,實現(xiàn)從缺陷識別到?jīng)Q策執(zhí)行的高效聯(lián)動,為工業(yè)質(zhì)檢智能化轉型提供了清晰且可操作的實踐思路。

靈汐科技解決方案總監(jiān)劉文文在“靈汐視覺AI + 邊緣計算,構建水上卡口一體化解決方案”的分享中,展現(xiàn)了AI視覺與邊緣計算融合的創(chuàng)新應用。水上卡口環(huán)境復雜,存在光線折射、水面波動、船只快速移動等干擾因素,對目標檢測與識別提出極高要求。靈汐科技運用類腦智能技術打造的AI視覺系統(tǒng),配合邊緣計算設備,能夠在現(xiàn)場對采集的視頻圖像進行實時處理。通過對過往船只的外形、顏色、船號等特征的精準識別,實現(xiàn)快速身份驗證與流量監(jiān)測。即使在網(wǎng)絡信號不佳的偏遠水域,邊緣計算的本地化處理能力也能確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行,及時預警非法船只闖入、違規(guī)航行等情況,拓寬了AI視覺技術在特殊場景下的落地想象空間,為智慧水域管理提供了全新的技術路徑。

建元未來解決方案總監(jiān)申祥圍繞“開源驅動AI視覺新生態(tài),建元未來全場景智能檢測引擎與行業(yè)實踐”發(fā)表觀點,深刻闡釋開源生態(tài)對AI視覺發(fā)展的推動意義。開源社區(qū)匯聚全球開發(fā)者智慧,大量優(yōu)質(zhì)算法、模型與代碼得以共享,大幅降低AI視覺技術開發(fā)門檻,加速技術創(chuàng)新迭代。建元未來基于開源技術構建的全場景智能檢測引擎,具備強大的兼容性與擴展性,可靈活適配工業(yè)制造、物流倉儲、城市安防等多行業(yè)檢測需求。在工業(yè)領域,能精準檢測產(chǎn)品缺陷、監(jiān)測設備運行狀態(tài);物流場景中,實現(xiàn)包裹快速分揀、庫存智能盤點。通過整合開源資源,引擎助力企業(yè)減少研發(fā)成本、縮短項目周期,充分挖掘AI視覺技術潛力,創(chuàng)造顯著的降本增效價值。

三、圓桌論道:共話AI視覺賦能新質(zhì)造

論壇壓軸環(huán)節(jié),以“AI 視覺如何讓‘質(zhì)造’更智能” 為主題開啟圓桌對話。太一物聯(lián)、Intel、靈汐、建元未來等嘉賓圍繞 “中小企業(yè)引入 AI 視覺檢測的最大障礙”“如何平衡高速產(chǎn)線的實時性挑戰(zhàn)”“生成式 AI 如何解決工業(yè)數(shù)據(jù)稀缺問題”“未來 3 年,AI 視覺檢測將顛覆哪些工業(yè)場景” 等議題深入探討。嘉賓們各抒己見,既有對當下痛點的深刻剖析,也有對未來趨勢的大膽預判,思維碰撞間,為 AI 視覺技術在工業(yè)制造的深化應用,探尋更清晰的前行方向。

此次論壇是太一物聯(lián)深耕 AI 視覺領域、鏈接產(chǎn)業(yè)生態(tài)的又一重要舉措。未來,太一物聯(lián)將持續(xù)攜手英特爾等伙伴,以技術創(chuàng)新為引擎,推動 AI 視覺在工業(yè)制造的廣泛落地,助力行業(yè)加速邁向 “新質(zhì)造” 時代,為中國工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入澎湃動能。

審核編輯 黃宇