工业互联网产业联盟-AI视觉赋能智造白皮书

AI 视觉赋能智造白皮书工业互联网产业联盟（AII）2023 年 11 月声明本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟联系电话：010-62305887邮箱：aii@caict.ac.c前言当前，全球新一轮科技和产业革命蓬勃兴起，对制造业的生产方式、商业模式和产品形态带来深刻影响，以智能制造为核心的制造革命尤为突出。一方面带动众多新技术、新产品、新装备快速发展，催生出一大批新应用新模式，驱动新兴产业快速成长，另一方面，智能制造帮助传统产业实现生产制造与市场多样化需求之间的动态匹配，减少消耗、提高品质，大幅提高劳动生产率。依托智能制造推动传统产业转型升级，重塑制造业竞争新优势，已成全球普遍共识。以人工智能为代表的新一代使能技术创新和应用正进入空前密集活跃期，通过工业知识和数据科学的紧密结合，大幅提升对问题的洞察与预判能力，为设计、生产、管理、服务等环节的优化提供智能化决策支撑，不断拓展智能制造发展空间。可以说，AI+智能制造已经成为制造业乃至产业升级的主战场。白皮书以“视觉赋能，智引未来”为主线，分析了 AI 赋能智能制造的核心作用、典型模式与场景，以视觉类应用为切入点，系统梳理工业视觉的发展历程、核心技术路径与应用场景，分析产业实施的问题痛点，以深度学习技术路径中的实际案例指明 AI 视觉方案架构与落地可行的具体模式，并提出未来工业视觉及 AI 智造深入推广的建议，以期能与业内同仁共享成果，并对产业实践贡献微薄力量。牵头编写单位：中国信息通信研究院华为技术有限公司参与编写单位：百度在线网络技术（北京）有限公司中国科学院自动化研究所羚羊工业互联网股份有限公司深圳市信润富联数字科技有限公司河北工业大学中国电信研究院树根互联股份有限公司凌云光技术股份有限公司美云智数科技有限公司谷斗科技（上海）有限公司卡奥斯物联科技股份有限公司中移（上海）信息通信科技有限公司IBM（国际商业机器（中国）有限公司）腾讯科技（深圳）有限公司新华三技术有限公司中工互联（北京）科技集团有限公司工业互联网产业联盟公众号目录一、AI 赋能“智”造落地.....................................................................1（一）新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活力................................................................................................1（二）AI 是智能制造的关键支撑.......................................... 2（三）AI+智能制造的主要模式与场景.................................3二、工业视觉为智能制造打开“新世界”........................................8（一）工业视觉发展历程....................................................... 8（二）工业视觉应用场景..................................................... 13（三）典型行业应用案例..................................................... 17三、AI 视觉解决方案与实施........................................................ 26（一）以深度学习为核心路径的 AI 视觉解决方案部署实施需求......................................................................................26（二）AI 视觉方案技术架构................................................ 30（三）AI 视觉方案部署........................................................ 36（四）AI 视觉赋能产业转型升级典型案例........................38四、挑战与建议..............................................................................44（一）问题与挑战................................................................. 44（二）推进建议......................................................................45— 1 —一、AI 赋能“智”造落地（一）新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活力人工智能技术开始买入新阶段。世界科技发展处于快速进步之中，信息通信、先进制造、新材料和新能源等技术的创新加速和交叉融合爆发了新力量，人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。自 1956 年诞生以来，相关理论和技术持续演进，直到近十年，得益于深度学习等算法的突破、算力的提升及数据积累，人工智能得以实现从实验室向产业实践的转变。尤其，通用人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以大模型为先导加速向经济社会全面渗透融合，与我国新型工业化进程历史性交汇，孕育制造业转型升级的新手段、经济高质量发展的新引擎、抢占全球竞争制高点的新机遇。智能制造加速融合创新，共性赋能技术体系逐步形成。智能制造赋能技术体系包括 OT 技术、ICT 技术和融合类技术。OT 技术聚焦智能升级，通过数字传感器技术与数字控制等传统技术在 ICT 赋能下逐渐迈向智能化；工业互联网平台等 ICT 技术正成为智能工厂建设的重要基础设施，部分工厂也已经开始探索构建 5G 网络等基建的落地应用；融合类技术重点围绕故障诊断、视觉识别等应用进行创新突破，聚焦典型制造场景的数据挖掘是当前智能制造示范工厂建设关注的重点技术领域。其中，大数据分析、视觉识别等人工智能技术已经成为智能制造赋能技术体系中— 2 —探索最活跃、最核心的领域。据中国信通院对近年智能制造示范工厂案例统计表明，AI 技术应用占比近 15%，成为赋能技术体系中最关键的技术族之一。（二）AI 是智能制造的关键支撑AI 与制造业加速融合，引发多方面变革。一是变革技术产品研发方式。人