3 月 11 日，围绕后疫情时代工业智能的挑战与机遇，腾讯优图、腾讯云与腾讯研究院联合主办了线上策略会，邀请清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师王晨，明略科学院主任于政，腾讯优图实验室工业 AI 项目负责人黄亮，格创东智 OT 业务总监&智能装备事业部总经理王贇，天泽智云解决方案副总裁史喆等工业智能领域的专家、学者以及行业大咖齐聚线上进行了深度分享。
腾讯优图工业 AI 解决方案，切实助力企业提效降本
王贇在分享中表示，工业企业常常会遇到人员、企业内部数据共享等方面的挑战。比如，产品的品质检测会使用大量劳动力，检测工作的结果受到人员的经验、身体状况、疲劳、心情等多种因素影响。那么，如何在员工情绪变化和全年无休的高压下，保证作业以及判断的稳定性？此外，企业如何把上下游数据、各个部门之间的数据以及人与设备之间的数据共享？如何打破数据壁垒，在更多场景下形成更智能化的方案和应用？
针对工业企业从供应链、研发、生产到营销、服务的全流程问题，腾讯优图的 AI 能力正在助力工业行业提升生产效率，降低生产成本，保证科学管理和智能生产。
黄亮提到两个典型案例，一个是某面板生产商基于腾讯优图 AI 能力，联合腾讯云打造的 AI 智能制造解决方案，为液晶面板进行缺陷检测。
传统的视觉缺陷检测和分拣设备，无法满足先进工业领域日益复杂精密的检测需求，在实际生产线上依然需要人工肉眼复检，没有切实地给企业节省人力和提高效率。
腾讯优图利用视觉 AI 算法，开发缺陷检测工具替代质检工人环节。通过近半年的线上系统调试和试运行，已交付模型数量 75 个，覆盖站点 20 个，检测产品 16 个，并形成配套产品化方案和交付训练平台，加速模型迭代和交付效率。在保证产品质量和生产效率的前提下，大大降低人力成本，工厂质检人员减少了 60%，真正实现了降本增效的目的。
上述解决方案基于腾讯优图 AI 技术，构建 ADC（自动化缺陷分类和检测）系统，从而大力提升面板行业缺陷检测准确率，能够覆盖和替代目前 80% 以上的人工目检工作，并且可以将检测任务提升到更为精细化（例如，缺陷的精准测量 um 级、坐标定位，以及根据缺陷规则自动生成开单建议），极大的提升生产效率，直接降低了人工成本。腾讯优图首创了行业产品化解决思路，通过研发可复制性解决方案，快速迭代超越竞品。在行业多个项目 POC 中取得第一的好成绩，树立了行业标杆。
另一个案例是，腾讯优图帮助国外某知名企业提升管理和运作效率。通过图像分析和统计，大型大工厂车间里的各种信息，比如不同工种的工人区域分布是否最优，货物的摆放是否合理。这些信息会有助于管理层判断当前的业务流程是否合理，是否有优化的空间，从而去提升工厂的管理和运作效率。
作为腾讯顶级的 AI 实验室，腾讯优图拥有超过 800 项全球专利。在零售、金融、医疗等领域都有非常深厚的沉淀，经过这两年的摸爬滚打，在工业领域也积累了相当多的案例和经验。
腾讯优图工业 AI 解决方案三大策略，加速企业数字化转型
腾讯优图在为工业企业提供解决方案层面，具有“人工和自动化相结合”、“通用性和定制化相结合”、“公有化和私有化相结合”等三大策略。
第一大策略，人工和自动化相结合。作为帮助企业降本提效的智能解决方案提供方，腾讯优图非常重视自身方案的效率和成本，不遗余力优化产品方案，特别是自动标注工具、自动训练平台等。
第二大策略，通用性和定制化相结合。工业场景解决方案的特点是高度定制化，不同的细分领域都有其业务特点，很难找到大而全的通用解决方案。如何在保障方案通用性的同时，又能灵活的适配不同业务场景，是一个非常有挑战性的问题，腾讯优图也在努力兼顾两者。
第三大策略，公有化和私有化相结合。企业的数据有比较高的保密性，因此大多数工业项目以私有化部署为主。但是私有化部署的弊端在于设备成本不具备弹性、人员办公有地理限制等，所以业务上云是不可避免的趋势。比如，在当前的疫情下，如果工厂的业务可以在云上开展，就可以实现通过远程办公保持运营，也可以灵活调整生产周期，降低设备的使用成本，这些非常具有吸引力和想象空间。
赋能工业互联网，为新基建提速
工业互联网在这次疫情中发挥了很重要的作用，一是供需对接，二是复工复产的信息同步。IDC 预测，中国工业互联网到 2020 年的市场规模可达到 1275 亿美元，2015 至 2020 年年均复合增速达 14.7%。
腾讯很早开始就在布局产业互联网，发展人工智能技术在产业领域的应用落地，做的就是数字新基建。而工业互联网，作为数字新基建的重要一环，在政策、资本的加持下，将迎来一波更大的发展机遇。疫情之后，在一些有条件的地区和企业，工业互联网领域的投资和应用推进将会加速，而工业制造和服务过程将会有越来越多的环节被重构和优化。
后疫情时代，工业数字化未来已来。腾讯优图将持续加强自主创新能力建设，加速产业数字化整体转型，助力“科技强国”。