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首次公开亮相!知己AI大模型解决机器视觉行业痛点

科技 TOM    2023-07-20 15:27

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大模型的应用已经逐步成形。2023年上海慕尼黑机器视觉展,芯歌智能带来了机器视觉行业的首款AI大模型——知己大模型。

这款产品能为机器视觉行业带来哪些改变?张通社带您一探究竟。

 

一 知己AI大模型首次公开亮相

在刚刚闭幕不久的2023上海慕尼黑机器视觉展上,芯歌智能带来了多款主打产品,展台上人头攒动,展示出芯歌智能的软硬件技术实力,以及企业的行业影响力。

首次公开亮相!知己AI大模型解决机器视觉行业痛点

本次展览上,芯歌智能带来了多款产品,包括第三代激光3D轮廓相机sG57N和sG58系列,激光位移传感器tG51HZ和BZ系列,机器视觉缺陷检测软件AIAP极智算法平台以及知己大模型1.0。

首次公开亮相!知己AI大模型解决机器视觉行业痛点

这几款产品分别体现出了芯歌不同的市场竞争力及获客抓手。3D轮廓相机主打高速率和高精度精密测量检测;位移传感器主打性价比高精密测距及自动化;AIAP算法平台赋能相关硬件产品,使芯歌软硬全栈能力可以高效学习,快速部署,完美解决客户需求及行业痛点。

在这些产品之中,芯歌智能硬件优势已被业内认可,自研感算一体CMOS的工业相机为客户精密测量检测提供了最优国产替代产品;视觉检测方案生成机器人则是其一款新产品,基于知己AI大模型,它能根据具体场景实现可落地的视觉检测方案。

首次公开亮相!知己AI大模型解决机器视觉行业痛点

在实际场景中,如要想检测出一个直径约为0.5厘米的黑色斑点,知己机器人可根据情况,输出最佳的机器检测方案,并且生成方案的时间不超过5分钟。要知道,以往一个项目的视觉方案设计时间往往需要一两个工作日的时间。

 

二 知己大模型:专注于工业检测的AI大模型

目前,中国已经发布了几十款AI大模型产品,绝大部分都致力于解决通用型的问题,比如百度文心一言和阿里巴巴通义千问等等。与他们不同的是,芯歌智能的知己大模型主要应用于工业领域,尤其是机器视觉领域。

芯歌智能的AI视觉负责人霖总告诉张通社,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”,霖总说。

具体来说,芯歌知己大模型有什么特点?

无样本推理:由于有了大模型作基底,仅仅需要少量数据样本,就能完成常见的缺陷检测。

输入多模态:支持文字、图像、3D点云、非可见光数据的输入。

形态学分析:集成形态学分析功能,保证输出结果真实有效。

本地化部署:拥有17B参数,单台服务器即可部署,拥有边缘端自研推理控制。

本地知识库:支持构建安全保密的本地知识库,可通过word,pdf等多种方式输入信息。

安全可控:芯歌智能拥有多项专利,保证行业大模型的使用安全。

除了供芯歌智能内部的团队使用之外,该服务已经被数家芯歌智能的客户所使用。

例如,原来一家企业需要通过‘做库’方式,为不同的缺陷构建单独的影像数据库,通过芯歌知己大模型,这家企业可直接完成工业检测的任务,无需花费大量成本去‘做库’。

“我们的知己机器人可以识别肉眼可见的裂纹,就算是肉眼不可见的缺陷,我们也能通过特殊光谱的手段轻松识别”,霖总说。

 

三 提升项目执行效率,做有感知会决策的大模型

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。”

霖总表示,“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。”

芯歌知己大模型是为加速项目的执行速度而研发的。“目前的大模型技术让AI有了非常出色的因果涌现能力,它能快速找到图像与数学模型的关联。这样的话,机器检测工业缺陷的效率会提升很多。”

芯歌智能的知己大模型仍在持续完善的过程中,他的目标是做一个有感知会决策的AI。

例如,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,那段工艺段的温度失控是因为机器老化导致的。

霖总透露,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’。

知己大模型已经被芯歌智能的团队进行广泛应用,原来需要140人执行的工作量,现在仅仅需要40人就可以搞定。“这只是知己的初步阶段,未来它会走向商业化,有着更广阔的应用空间。”

 

责任编辑: WY-BD

责任编辑: WY-BD
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