首次公开亮相！知己AI大模型解决机器视觉行业痛点

AI大模型在国内风起云涌的时候，大模型如何在行业内落地，成为了持续探讨的话题。

在机器视觉行业，AI大模型的应用方式还未完全出现。不过，这种情况正在改变，一款面向该行业的大模型产品在2023上海慕尼黑机器视觉展上正式公开亮相。

机器视觉行业存在着哪些痛点？这款大模型产品又是如何解决的？张通社带您一探究竟。

一 机器视觉行业：项目难以标准化，规模效应难显现

长期以来，机器视觉产业往往被认为是高速发展的行业，覆盖面广，客户也多。但是，这行业高速发展的另一面却是产品难以标准化，规模效应难以显现。

对于产品非标准化以及规模效应难出现，这个痛点本身可以通过大模型技术解决。

传统情况下，一位负责工业缺陷检测项目的人员需要与客户进行反复沟通，了解具体客户需求，并逐步形成具体解决方案，拿到具体数据并落地执行。一个项目开展下来十分费时费力，导致成本高企，影响到公司发展。

如果有一个系统可以把过去项目的经验积累下来，而且新项目可以使用过往项目的经验，那么这个项目落地就会变得更加高效。

为让项目执行变得更加高效，这家位于张江的机器视觉厂家正要解决这个问题。

在2023慕尼黑机器视觉展上，芯歌智能推出了知己大模型，通过多模态的方式，快速输出工业检测的解决方案。

客户可将文字、图片、3D点云等格式输入大模型中，“知己”就能生成关于特定工业检测项目的文字版本以及代码版本。“这些方案非常完善，仅仅通过简单调整就能向客户展示”芯歌智能的AI负责人告诉张通社。

比如，要想检测出一个直径约为0.5厘米的黑色斑点，知己机器人就可根据情况，输出最佳的机器检测的方案。并且，生成方案的时间不超过5分钟，要知道，以往出一个项目方案的时间往往需要一两个工作日的时间。

二 AI大模型可作工厂的智慧大脑

在机器视觉展会上，张通社了解到，一家机器视觉企业需要通过‘做库’方式，为不同的缺陷构建单独的影像数据库。紧接着，它会把做好的影像数据库‘喂’给AI，进而让AI能够识别工业品上的各种纹理。

如果有了AI大模型，这种情况将会被改变。通过芯歌智能的知己大模型，这家企业可将知己大模型直接投入使用，无需花费大量成本去‘做库’，节约了大量时间与人力成本。

据悉，芯歌智能的知己大模型已经被公司团队进行广泛应用，原来需要140人执行的工作量（包括为客户‘做库’），现在仅仅需要40人就可以搞定，效率提升很多。

更重要的是，这是AI大模型的第一步。在未来，AI大模型可用作工厂的智慧大脑。

在未来，当AI发现工厂的缺陷率比平时多了30%，它会自动排查问题发生的原因，并给出相应的解决方案：由于特定工艺段的温度没有控制好，导致温度上升0.2度，影响了产品的良率。那段工艺段的温度时空是因为机器老化导致的。

芯歌智能的AI负责人透露，芯歌智能目前正在服务一位客户的智慧工厂项目，正为它打造一个这样的AI系统，称为“工厂大脑”。