4月10日，创新奇智主办的“智变与突破-制造业人工智能落地峰会”在中关村创新工场和创新奇智总部圆满落幕。该系列峰会旨在国家大力倡导“智能+”的大背景下，结合创新奇智在人工智能制造业的落地实践，以及当前制造行业的应用痛点，探讨制造业的“智”变之路。在此之前，已在南京、宁波、广州等城市举办，均收到强烈共鸣，引发不同领域的传统制造企业对人工智能时代转型升级的思考和讨论。

作为该系列峰会的最后一站，“智变与突破-制造业人工智能落地峰会”北京站座无虚席，大咖云集。创新奇智cto、创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩及创新奇智制造业团队，与在座嘉宾就“人工智能商业化落地”、“ai在制造业的落地与实践”、“制造行业应用痛点”、“智慧园区解决方案”等话题深入探讨，为智能制造提供发展方向与思路。

人工智能进入 “应用为王”的时代

“人工智能正走出实验室，进入’应用为王’的时代。” 张发恩在演讲中开宗明义地指出。他认为，人工智能具有很强的to b属性，要把已有的ai技术落到实际应用场景中，才能创造更大的价值。

创新奇智专注于“ai+”b2b企业服务，致力为企业提供ai相关产品及解决方案。 “人工智能赋能商业化并不是一件简单的事情。人工智能to b一定要选出有行业价值的场景，并不是技术领先就能够把事情做好，如果场景选不对，就会出现南辕北辙的情况。在创新奇智，我们采用’技术产品+行业场景’双轮驱动模式，强调技术先进性和商业价值的并重。”

面对智能制造的大机遇，张发恩为创新奇智规划了“项目(project)-产品(product)-平台(platform)”的三步走p3策略。“创新奇智已经到了做产品的阶段。为解决人工智能应用落地最后一公里问题，我们采用软硬一体的产品交付方式，让企业开箱即用创新奇智的人工智能解决方案，无需再做复杂的设置。目前，创新奇智已提供了训练一体机、能耗管理一体机、智能表检一体机、ocr一体机等软硬一体交付解决方案，可以弥补实际应用中软硬件不匹配等问题，加速ai商用落地速度。” 张发恩进一步解释说。

如何向制造业“注智”

我国制造业信息化水平参差不齐，且制造产业链条相比其他行业复杂，更强调赋能者对行业背景的理解，这都造成了制造业的ai赋能相比其他行业门槛更高、难度更大。随着不断深入智能制造产业，创新奇智对ai赋能制造业有了更丰富的经验和更广阔的思路。在创新奇智制造业合伙人孙刚看来，制造业的“智能+”转型，实际上是一个向行业不同领域“注智”的过程，向运营、产品、模式注智，从动能激活和效率跃升两方面入手，实现从“互联网+”到“智能+”的转变。孙刚还提到，中国“智”造的大前提是中国“质”造，因此产品质量管理效率跃升是智能制造率先迈出的一步。

目前，针对传统制造业复杂多变的业务场景，创新奇智围绕“研、产、供、销、服”等制造领域的关键环节，深挖应用场景，在质检、分拣、预测性维护、备品备件预测以及生产资源分配等多个领域均有成果，已落地的案例均做到了贴合场景、贴近市场、贴近用户。

智能制造，所贵唯实践

深度学习技术在图像识别领域的广泛应用为智能制造带来了广阔的发展空间。据创新奇智高级技术总监艾国介绍，创新奇智着力打造工业视觉的技术领先性，将传统算法和深度学习技术相结合，自研ai工业图像分析软件manuvision，支持有无检测、2d/3d视觉引导、表现缺陷检测、尺寸测量等，广泛应用于3c、汽车、纺织、新能源、半导体等细分领域。

ai赋能各个领域其实都是与场景、落地和商业有关的。创新奇智高级售前总监毛青结合实际案例，介绍了创新奇智在3c、服装、发动机、汽车内饰件、家具等细分领域的应用实践。除生产过程本身外，生产园区的管理也很重要。创新奇智高级产品总监温哲立向与会企业介绍智慧园区解决方案，基于视觉识别、肢体识别和机器学习算法，将细分场景和人工智能技术深度结合，提供目标识别、行为检测、区域监控、园区智能运营等功能。

据了解，目前，创新奇智已经有数个成熟的制造业落地方案上市。在创新奇智“ainnovation center”人工智能展厅内，智能质检、分拣、智慧园区等解决方案，吸引很多嘉宾驻足体验。以质检为例，现场展示的手机壳质检、成衣质检、发动机质检、磁性材料质检等应用场景，已被多家业内知名客户采用。

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