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吳浩以產(chǎn)品質(zhì)量檢測為例介紹了人工智能技術對行業(yè)智能升級的推動作用。在應用人工智能技術之前，主要依靠機器視覺的在部分場景替代人工質(zhì)檢，但是，由于產(chǎn)品零件復雜、光源多樣等因素的限制，更多的場景還是依賴于人工進行質(zhì)檢。

而人工智能技術的融合可進一步提升檢測精度，很多實踐已證明AI算法可實現(xiàn)高達99%以上檢測精度，可以應用在絕大多數(shù)工業(yè)質(zhì)檢場景中。但從AI算法到工業(yè)制造場景化應用還有很遠，算法開發(fā)、應用開發(fā)、業(yè)務部署是阻礙AI應用進入工業(yè)生產(chǎn)的三大鴻溝。

硬件方面，華為提供從模組/板卡到服務器/集群的Atlas系列化硬件。Atlas 200 AI加速模塊可以在端側實現(xiàn)物體識別、圖像分類等；Atlas 300I 推理卡提供AI推理性能，可應用于推理場景。

軟件方面，華為提供了全棧軟件平臺與工具，比如昇騰應用使能MindX。MindX中包含了“2+1+X”，其中2是深度學習使能MindX DL和智能邊緣使能MindX Edge，幫助開發(fā)者快速搭建深度學習和邊緣推理的基礎平臺；1是優(yōu)選模型庫ModelZoo，為開發(fā)者提供了各個場景下經(jīng)過調(diào)優(yōu)的模型，開發(fā)者只需根據(jù)自身場景需要，按需下載即可；最后是面向行業(yè)應用的SDK，華為已經(jīng)在昇騰社區(qū)發(fā)布了面向智能制造場景的mxManufacture SDK，聚焦于工業(yè)質(zhì)檢場景，可以以很少的代碼量、甚至于零代碼完成制造行業(yè)AI應用開發(fā)。

據(jù)了解，華為與超過20家合作伙伴一同使能智能制造。在電子組裝領域，對螺釘、涂膠等進行檢測，將異物識別準確率提升至99.9%以上；針對半導體晶圓進行晶圓缺陷智能分析，將缺失圖案識別準確率提升至99%以上；在集成電路領域開展IC品質(zhì)監(jiān)控合作，將AOI直通率提升10%-50%；在紡織領域，華為與伙伴將布匹印染的預檢效率提升了50倍。

會上，華為與人工智能與數(shù)字經(jīng)濟廣東省實驗室（廣州）簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，將共建聯(lián)合創(chuàng)新中心。