AI“慧眼”破解制造業(yè)質(zhì)檢困局。

近期，全國各地天氣區(qū)域性特征顯著：一邊是北方暴雨傾盆；一邊是中東部大范圍悶熱持續(xù)升級。說起來，人類與高溫抗?fàn)幍臍v史已經(jīng)很久了。古代的《西京雜記》卷就記載過漢朝的一位巧匠：“長安巧匠丁緩……作七輪扇，連七輪，大皆徑丈，相連續(xù)，一人運之，滿堂寒顫”。

身處三伏酷暑，要問什么科技最讓你“神清氣爽”，那一定是現(xiàn)代空調(diào)系統(tǒng)的發(fā)明——無論外面如何燥熱，進了屋子，只要輕點開關(guān)，涼風(fēng)頓時充滿整個房間。

在佛山順德美芝工業(yè)園區(qū)內(nèi)，美芝工廠正以每分鐘超200臺的速度生產(chǎn)著空調(diào)壓縮機。作為全球領(lǐng)先的暖通家電核心部件供應(yīng)商，美芝憑借高品質(zhì)、高可靠、高敏捷的μ級精密智能制造能力，實現(xiàn)每年超1億臺的海量交付，做到了幾乎全球每2臺家用空調(diào)就有1臺使用美芝的壓縮機。然而即便擁有業(yè)界領(lǐng)先的智能制造體系，企業(yè)仍面臨著產(chǎn)品“漏檢”的風(fēng)險。中國聯(lián)通以“AI+工業(yè)”為破局利刃，打造家電行業(yè)首個“AI+視覺大模型”，并在美芝杏壇工廠實現(xiàn)工業(yè)視覺大模型的產(chǎn)線級落地應(yīng)用，實現(xiàn)訓(xùn)練周期壓縮超80%，產(chǎn)品不良率不斷下降。

破解傳統(tǒng)質(zhì)檢“不可能三角”

打造“零不良流出”標(biāo)桿產(chǎn)線

在競爭激烈的家電市場中，產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的核心關(guān)鍵。然而，質(zhì)檢模式正陷入行業(yè)性的“三角困局”：首先是數(shù)據(jù)困局，家電制造業(yè)存在千余種產(chǎn)品型號，對應(yīng)數(shù)萬類缺陷類型，工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)獲取成本高昂，且特征識別復(fù)雜度遠超消費級場景。其次是效率困局，傳統(tǒng)AI模型迭代需中斷產(chǎn)線進行樣本采集，每新增一類缺陷檢測就可能導(dǎo)致生產(chǎn)線停擺。在“訂單即生命線”的家電行業(yè)，頻繁停機調(diào)整檢測系統(tǒng)成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重大障礙。最后是成本困局，AI模型開發(fā)的高成本投入與回報周期不明確導(dǎo)致企業(yè)決策困難。

數(shù)據(jù)難獲取、產(chǎn)線難停機、模型難落地，如同三重枷鎖制約著制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。傳統(tǒng)質(zhì)檢模式已成為智能制造的最后一公里瓶頸，破局的關(guān)鍵在于找到兼顧效率、成本與準(zhǔn)確性的技術(shù)路徑。

依托中國聯(lián)通(廣東)新型工業(yè)化研究院的“智慧中樞”，中國聯(lián)通聚合頂尖科研力量與行業(yè)頭部資源，打造家電行業(yè)首個“AI+視覺大模型”，并在GMCC美芝杏壇工廠實現(xiàn)工業(yè)視覺大模型的產(chǎn)線級落地應(yīng)用。

13億參數(shù)重構(gòu)質(zhì)檢邏輯

大模型開啟“1張圖教AI”的少樣本革新

面對行業(yè)共性難題，中國聯(lián)通團隊?wèi){借自身在AI、大模型、云計算等領(lǐng)域的深厚積累，研發(fā)一套基于Transformer 架構(gòu)的工業(yè)視覺檢測大模型體系，通過底層算法突破、訓(xùn)練范式革新與部署模式創(chuàng)新，實現(xiàn)了工業(yè)質(zhì)檢邏輯的根本性重構(gòu)。

“AI+視覺大模型”經(jīng)過超億張工業(yè)缺陷圖片的訓(xùn)練，構(gòu)建起包含13億參數(shù)的超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一突破徹底打破傳統(tǒng)小模型在泛化能力上的局限，使模型能夠更精準(zhǔn)、高效地識別各類工業(yè)缺陷。

圖：視覺檢測大模型正在實時分析工人操作是否合規(guī)

在訓(xùn)練范式方面，大模型實現(xiàn)了少樣本學(xué)習(xí)的重大革新。每類目標(biāo)僅需1-5個樣本，即可完成遷移訓(xùn)練，相比傳統(tǒng)方案，標(biāo)注時間大幅縮減80%以上，顯著提升了模型訓(xùn)練效率，降低人力時間成本。

在部署模式方面，AI+視覺大模型采用一體機“零侵入式”部署，能夠在72小時內(nèi)完成產(chǎn)線全鏈路測試。這種便捷高效的部署方式，既不影響原有生產(chǎn)線的正常運行，又能快速讓新技術(shù)落地應(yīng)用，為工業(yè)企業(yè)智能化升級提供有力支持。

在美芝杏壇工廠的實地驗證中，技術(shù)團隊將24種缺陷類型創(chuàng)造性重構(gòu)為“正面、反面、側(cè)面、頂面、OCR”5大核心場景，利用大模型的少樣本學(xué)習(xí)能力，不僅在7天內(nèi)完成9大檢測項的POC測試(驗證性測試)，更搭建起支持跨產(chǎn)線、跨機型快速部署的模型管理平臺。這種“即插即用”的技術(shù)特性，讓老工廠的智能化改造不再需要“傷筋動骨”。

三項突破重塑行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

從“人工挑刺”向“智能預(yù)警”質(zhì)變

AI+視覺大模型在美芝項目中展現(xiàn)出顛覆性成效，通過可量化的三重突破，重新定義了工業(yè)質(zhì)檢的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用范式。 通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，大幅減少了數(shù)據(jù)標(biāo)注與模型訓(xùn)練資源消耗，開發(fā)成本直降66%；憑借端側(cè)部署的工業(yè)視覺檢測大模型一體機，成功實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到模型部署的快速迭代，訓(xùn)練周期縮短超80%；依托動態(tài)缺陷特征捕捉能力，精準(zhǔn)識別傳統(tǒng)檢測手段難以發(fā)現(xiàn)的隱蔽瑕疵，樹立了智能制造質(zhì)量管控的技術(shù)標(biāo)桿，為行業(yè)提供了可復(fù)制、可推廣的新范式。

圖：大模型訓(xùn)推軟件正在實時識別螺釘漏打場景

目前，“AI+視覺大模型”正在珠三角地區(qū)得多個工廠復(fù)制，并逐步從家電領(lǐng)域向電子、裝備、輕工紡織等行業(yè)擴散，成為工業(yè)質(zhì)檢普惠化的標(biāo)桿范本。未來，中國聯(lián)通將繼續(xù)深耕“AI+視覺大模型”技術(shù)，通過與制造業(yè)企業(yè)的深度合作，共同探索更多場景的智能化應(yīng)用。

作者：盧蒿 李悅款 鄧穎瑤 王歡

編輯：曉燕

指導(dǎo)：辛文