近日，由聯想、冠捷科技、AIoT星圖、銳角聯合主辦的“以智取勝，AI賦能工業質檢”主題直播圓滿舉辦，來自全球屏幕制造商冠捷科技和聯想的嘉賓將工廠生產線“搬到”直播間，與聯想研究院、聯想商用的嘉賓、以及媒體觀察員，共同演繹了一場“內生外化”的案例故事。

左起：銳角創始人劉敏、冠捷北京QA資深經理許飛、聯想中國區商用大客戶Edge AI 高級經理周柯、聯想研究院人工智能實驗室聯想大腦研發總監虞文明

著眼工業制造的“良品率”之戰，“聯想方案”應時而生

直播伊始，四位嘉賓先從宏觀角度分析了目前制造企業在數字化轉型中遇到的挑戰，以及AI、物聯網、大數據等新興技術體系對此賦能的現狀。

冠捷北京QA資深經理許飛表示，“冠捷作為顯示器行業的龍頭企業，在積極響應勞動密集型向技術密集型的數位化替代。”具體來看，制造企業整體面臨人力成本升高、高端制造競爭加劇的壓力，因此，生產企業主動擁抱智能化是擺脫成本束縛的主流出路；但同時，產線數字化是一個整體概念，包括非常碎片化的場景需求，這對應著數字化解決方案的成本和周期也居高不下、難以實現復用價值。“這也是很多國內的工廠，遲遲沒有邁出數字化轉型第一步的原因。”銳角創始人劉敏補充道。

對此話題，聯想中國區商用大客戶Edge AI 高級經理周柯補充道，在智能制造浪潮之下，制造企業紛紛開啟自身智能化轉型變革，但由于技術儲備、資金儲備與人才儲備的不同差異，初步導致了數字化轉型的“馬太效應”，即已有數字化基礎的企業，更容易接受數字化的深度應用，形成嚴重的兩極分化。因此，聯想站在更廣泛制造企業的角度，根據企業痛點，也結合聯想自己多個工廠的轉型經驗，構建了軟硬一體物聯網架構的“聯想方案”。

“聯想從數字化戰略轉型開始自我革新，我們提煉最核心的三個關鍵詞：數據、算力、算法，因此才有了這套-端邊云網智-的整體架構。” 周柯進一步說明，硬件方面，聯想在工控機、邊緣計算網關、云終端等豐富的產品線，組成了工業現場的全面感知和敏捷算力，軟件方面，聯想借助研究院的研發能力，結合自身經驗、及各行業伙伴經驗，為客戶提供端到端解決方案。

談到聯合研發，聯想研究院人工智能實驗室聯想大腦研發總監虞文明補充道，聯想強調的AI是基于場景的實用型AI，堅持“場景+AI”的創新理念，深入制造場景實際需求，同時，基于自身作為制造企業的實際經驗，對“場景+AI”解決方案進行迭代和打磨，貫徹先“內生”再“外化”的可靠“智造觀”。虞文明表示，“我們的算法先在聯想內部工廠落地生根，拿自己做小白鼠，經過幾十條產線的驗證，再推向更廣闊的外部市場。”

冠捷攜手聯想，打造A屏幕質檢最佳實踐

隨后，許飛分享了冠捷科技與聯想強強聯手打造的AI屏幕缺陷檢測解決方案。冠捷作為全球領先的3C屏幕制造商，屏幕的良品率直接關系著消費者的使用體驗，因此為質檢提速提效成為其產線升級的一個重點。聯想為冠捷科技打造的AI屏幕缺陷檢測方案是基于聯想內部已經打磨成熟的方案，結合冠捷屏幕生產線的實際屏幕瑕疵類別，進行迭代調整。

許飛介紹了整個AI質檢方案是遵循“P-D-C-A”的閉環控制邏輯，它包括幾個主要節點：產線原有的信息系統將歷史樣本輸入AI學習，生成一個基礎AI模型；隨著檢測圖像素材不斷更新，該AI模型對正、副樣本進行持續的深度學習，不斷優化；同時，實時更新MES系統，再進行到新一輪的循環。這使得從聯想“內生”而來的AI質檢方案，越來越能夠適應“外化”環境，逐漸習得冠捷產線常見的亮線、黃斑、水波紋、黑斑、異物等瑕疵的檢測。

業內對于質檢環節的優化大致經歷了四個階段，人工目視檢、半自動化、AOI檢測、AI智能檢測。不難發現，每次優化都是“人機比”逐漸降低的探索，也是冠捷原有的質檢工作方式與AI質檢方式逐漸演進的過程。許飛將其總結為產線數字化的三個階段，即從點、到線、再到面。“點”代表單點應用，例如AI質檢（例如10%-30%），產生明顯提升的效果后，再開始嘗試更大規模的“線”的應用，如50%的人機比；最后再綜合運用物聯網、大數據、AI的能力，形成整個“面”的升級。“事實上，我們點-線-面的階段化數字化轉型需求，與聯想的3S數字化戰略規劃是相契合的。”許飛總結道。

對比AI質檢與傳統質檢模式，許飛認為前者的優勢體現在多方面，避免人眼的諸多弊端、統一了作業標準、提升了整體產能。實現降低人力成本約50%、檢測效率提高30%、準確率提高30%，并首創業界新型靜態/動態的檢測模式，為3C產品的良品率提供了強有力的保障。

AI技術創新與集成，支撐工業AI應用的市場爆發

在許飛分享冠捷自身數字化轉型故事后，聯想虞文明從技術角度剖析了聯想與冠捷合作背后的技術細節。虞文明首先介紹了AI在制造業應用的快速增長。資料顯示，到2025年我國制造業AI的市場規模預計將達到140億元，增速達63%，應用場景也不斷拓寬，包括工業機器人、預測性維護、質量管控、對外的供應鏈管理等。同時，因為制造業諸多場景都需要即時性和安全性，因此嵌入式、本地化的AI服務，即邊緣智能（Edge AI）就成為不可或缺的新型生產力之一。它將數據的輸入、解析、運算、包括模型與數據集都放到本地化，與云端計算進行協同。

然而這些技術儲備對于普通的制造企業來說并不具備，IT/OT復合型人才缺失嚴重制約著制造企業邁出數字化轉型的步伐。為了真正幫助制造業降低AI應用的開發門檻、提高使用效率，聯想正在致力實現“極致簡約開發”。目前推出的Edge AI BOX就是通過軟硬整合、技術集成的方式，內置了Edge AI平臺，將聯想研究院的AI技術創新能力向更多行業和客戶共享，讓AI開發與業務能力分隔開來。

隨后，虞文明介紹了AI技術方面的創新在支撐場景化AI應用中的作用。以冠捷AI質檢方案為例，該場景積累的缺陷檢測是一個典型的“小樣本數據”，而正常的AI模型訓練需要大量數據。那么，如何在小樣本現狀下，完成AI模型的有效訓練呢？虞文明介紹了支撐AI算法能夠迭代的關鍵技術能力——小樣本學習技術，它通過元學習掌握“如何去學習的方法論”、通過數據增強實現“蚍蜉撼樹”、通過終身學習獨創新舊知識的更迭機制，實現持續的進化。有了這些技術創新，能夠助力Edge AI在各行業解決方案的開發和部署更適用、更高效。

結語

“內生外化”是老牌制造企業聯想服務于智能制造產業中的基本方法論，就像本次與冠捷科技攜手打造的AI質檢方案一樣，聯想商用IoT持續在整個產業數字化浪潮中把握技術賦能者的使命，基于自身經驗、結合場景需求，廣結生態伙伴，在智慧零售、智慧醫療、智慧交通等多個行業中加速實踐落地。