雲知聲：爲“青島造”裝備註入 AI 智慧
在青島某國內知名發動機製造企業的鑄造車間，最近幾個月多了一位新工友——一臺高清度工業照相機以及配套軟件系統。在老師傅"指導"下，這名新"學徒"再完成30%的一線培訓，就能"滿師"上崗。當一個個砂型從生產線上下線，它會又快又準地自動判斷出其中的瑕疵品，然後"通知"下一個工序進行處理。
爲這位新工友提供AI大腦的，正是雲知聲與華通智能研究院的聯合團隊。
作爲人工智能領域的一名"老兵"，雲知聲在青島卻是一名十足的跨界者。在青島這個製造業基礎雄厚的北方城市，雲知聲關注的不再僅僅是如何用語音控制智能家居、如何用語音直接錄入患者病歷之類的場景，而是將更多精力放在如何將人工智能技術更多應用在實體經濟中，讓AI在製造業生產車間裏結出碩果。
用AI機器視覺進行砂型檢測就是雲知聲青島團隊的"處女作"。2019年，雲知聲攜手青島華通集團，成立雲知聲·華通人工智能融合創新實驗室，依託雙方在人工智能技術、工業製造領域的優勢，合力探索人工智能+製造的"平臺模式"，推動青島智慧工業、智慧城市建設，打造青島市人工智能生態。
永不疲倦的砂型"質檢員"
依託與青島華通集團聯合建立的人工智能融合創新實驗室，雲知聲爲華通旗下裝備製造企業，德國昆格瓦格納鑄造裝備公司（下稱KW公司）的砂型鑄造生產設備研發了砂型表面質量AI視覺檢測功能。
對裝備使用企業來說，車間內就有了一位永不疲倦的砂型"質檢員"。
砂型是企業生產鑄件過程中使用的一種模具，如果上面有裂紋或掉塊，會直接給鑄件造成瑕疵。爲避免有質量問題的砂型被使用，企業會在砂型生產線上安排工人對造型流水線上的每一個砂型進行質量檢查。
"這是一件十分枯燥的工作。負責檢查的工人一直在生產線前盯着，每隔45秒左右，生產線滾動一下，就有一個砂型送到他面前，他要用肉眼分辨是否有缺陷，然後決定是否按下標記按鈕。"雲知聲青島負責人趙汝騰說。
而當設備有了AI視覺檢測功能，這件工作就可以完全交給機器。工業相機會爲每一個被送到自己面前的砂型拍照，系統如果在照片中發現了缺陷，會立即標記，對有問題的砂型進行相應處置。即使24小時工作，也無需擔心它會因爲疲倦而影響砂型質量穩定性。
看似簡單的應用，背後的實現過程卻並不簡單。要能夠在崗位上自己獨當一面，這位"質檢員"要接受3-6個月的"培訓"，即人工智能的模型訓練。
"這有點像師傅帶學徒，系統要在老師傅的幫助下，學習哪些是缺陷。"趙汝騰說，現在系統每拍一張照片，現場的工藝人員都會在上面做標記，告訴它哪些是缺陷，從而慢慢建立起全面的缺陷模型。"目前，它已經能識別70%的缺陷，預計8月結束。訓練完成後，不僅能在這家企業使用，還能在其他企業推廣普及。"
這也令AI視覺檢測與傳統的機器視覺檢測有了本質不同。傳統機器視覺檢測，系統要將產品照片與資料庫中的每一種砂型照片比對，發現有差異的認定爲有缺陷，過程中系統需要較長的計算時間。而依託人工智能的機器學習，系統能直接"認識"缺陷，不管它出現在哪種砂型產品上，可以直接識別出來。當這位"質檢員"正式上崗，它能在10秒內完成對砂型缺陷與否的判斷。
這只是個開始，雲知聲將爲更多"青島造"裝備註入AI智慧。
依託華通集團旗下多家行業領先的裝備製造企業，通過與這些企業合作，探路人工智能技術在製造業場景下的應用，找到工業互聯網、智能製造中人工智能企業的機會，提升自身賦能實體經濟的能力。某種意義上，當AI進入車間，不僅意味着一個新應用場景的拓展，更意味着人工智能企業思維方式的一種轉變。
美國知名工業人工智能專家、富士康工業互聯網副董事長李傑就曾表達過這樣一種觀點，人工智能幫助人類探索生活中增加智能化的機會，而工業人工智能則要能重複、有效、可靠地解決工業問題。以往的人工智能應用更關注從數據角度出發，挖掘新的應用機會，但在工業中，更需要從問題出發，通過問題解決創造價值。
製造裝備的AI"巡檢員"
鑄造生產線的AI視覺檢測能解決企業面臨的用工成本、質量穩定性等問題，而云知聲正在開發中的另一個項目，將幫助企業降低設備維護成本。
工廠中，何時對生產設備進行維護或零部件更換，是一件讓企業"撓頭"的事兒。早了，會造成浪費；晚了，則影響生產。合理的設備維護策略是製造業最關心的事之一。而如果能對設備維護進行預測，一切問題迎刃而解。以鑄造設備爲例，遍佈設備各處的傳感器會實時採集溫度、溼度、油壓等運行狀態數據，系統利用這些數據，建立AI預測模型。它相當於設備的智能醫生，當設備某些指標出現故障徵兆時，系統能提前診斷出來，使用者能在最佳時間進行設備維護。
目前，雲知聲已經搭建了針對KW公司設備的預測性模型框架，且模型訓練已完成80%。此外，也正與華通旗下的華通5G專網、除塵設備企業探討，搭建基於5G專網的工業互聯網遠程運維平臺。屆時，由雲知聲打造的AI製造系統或設備狀態，都能通過平臺獲悉，平臺依託對所有設備的數據分析和AI預測，爲用戶提供更加準確和有針對性的定期維護方案。藉此，裝備企業的商業模式也將由賣產品逐漸轉變爲賣"產品+服務"。
目前，圍繞感知智能、認知智能、通用智能三大方向，雲知聲已構建起智能語音、認知和表達、超算平臺、視覺圖像、機器翻譯等多模態人工智能硬核技術，並依託自身業內領先的技術研發實力，不斷擴從自身能力、產品的邊界，服務於包括製造業在內的實體經濟轉型升級。在"新基建"的大潮中，雲知聲將依託青島雄厚且豐富的製造業場景，與這座城市共同成長。
