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质检：AI行业的**站——KUKA机器人
作为人工智能的一名记者，今年*直观的感觉就是与代表制造业的传统行业管理人员谈论人工智能，他们的专业知识和理解程度远远超出了2017年人工智能诞生的初期。
另一方面，这可能与工业部门目前面临的外部压力直接相关。劳动力成本上升，大量产业订单转移到东南亚，经济下行压力下的成本与效率焦虑构成了当今工业企业的主要情绪..
并通过这种情绪提示，企业所有者和经营者也开始积极寻求外部技术的驱动力，与AI希望进入这个行业不谋而合这个愿望。
但是，当周瑜需要蒋干带路时，工业界与艾见面的机会在哪里呢？ 答案已经很明显了。 2017年，工业人工智能的提议更多地被讨论; 2018年，人工智能质量评估被添加到云计算、企业网络和人工智能公司提供的服务列表中。
对于工业场景，集成AI的*大挑战是AI的发布需要设备，网络和计算能力作为基本条件..工厂显然不能拆除装配线为AI寻找住宿。那么行业先尝试什么，只能是外在的，浅薄的，不伤骨头的工业智能能力..所以QC作为一个特殊的场景跳了出来。
今天，绝大多数的工业系统，依靠手工质量检验完成。随着大量的人力和经验的复制，使用智能相机和机器视觉算法，学习和了解的缺陷和问题，需要找到质检员，工作质量可以使很多行业的迅速被AI所取代。
所以从二零一八年开始，大量的 ai + 质检项目迅速启动，很多工厂也找到了相关的供应商，试图建立自己的智能质检系统。 然而，这个领域*初的瓶颈也很明显。 一是智能摄像机的准确性不够，对微小缺陷的识别成为人工智能的一个难题。 另一方面，人工智能识别计算能力和处理速度不足，导致人工智能质量检测速度低于工人质量检测速度，更多的时间只能作为人工识别的复查补充。
为了解决这些问题，使质量控制AI“AI行业，”**站去更加流畅。 2019系列的变化发生在相关产业，更显著的变化，边缘计算解决方案，我们开始通过云服务的厂商进入工厂。这允许操作者AI质量控制和力传递问题已经大大解决了，现在很多AI质量控制程序的一直比可以通过有效的方式手动完成更高。
与此同时，市场上智能相机的数量也在不断增加，工业级高精度人工智能相机及相关的质量控制算法也不再“免费” . 另一方面，云服务提供商提供更多样化的工业人工智能质量检测解决方案。 除了有独特垂直需求的行业外，主要行业如钢铁、煤炭、电力和防控已经可以直接从云服务提供商那里购买定制的人工智能质量解决方案。
同时，虽然工厂的工业摄像机不是高清的，缺乏立体视角，但仍然是AI质检的主要问题。然而，AI产业巡检被赋予了设备故障识别，电路巡检，仪器巡检，施工现场巡检等诸多新的发展机遇，2019年可以找到成功的智能案例..
公司视质量为AI行业的**站，已经完成了从一个单点的多样性，特别是在危险的工作环境和AI质量控制的偏远地区的价值释放，它的价值远远高于行业的值本身。
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