文章摘要
【关 键 词】 工业AI、质检技术、腾讯优图、自动化光学检测、深度学习算法
工业AI质检技术是制造业转型的关键驱动力，对高科技和日常消费品生产至关重要。自20世纪60年代以来，自动化质检在德国、美国和日本等工业发达国家兴起，中国企业也从代理进口设备起步，逐步发展本土质检解决方案。
腾讯作为互联网公司，通过结合现有AI技术和数据能力，成功在工业AI质检领域取得进展。腾讯云和优图实验室团队的探索实践，不仅延续了国际先进的质检技术，还融入了自主研发的深度学习算法，推动了工业AI质检技术的发展。
工业质检是现代工业生产不可或缺的环节，自动化光学检测设备（AOI）是质检的核心设备。AOI设备包括光源、相机等核心部件，光源选择对成像效果和质检至关重要。工业相机捕捉产品图像，为质检分析提供数据。在产业链中，产品质量直接影响公司在行业中的地位。
腾讯优图AI技术在工业质检领域的落地场景，主要体现在软件和算法环节。传统机器视觉在解决复杂外观缺陷方面能力有限，而腾讯利用深度学习算法，成功解决了多个行业难题。例如，腾讯与合作伙伴共同解决了智能手机零部件的复杂缺陷检测问题，实现了规模化复制和业务营收的大幅提升。
工业AI质检面临的挑战主要包括缺陷的位置、像素、类型和量化等四个关键维度。腾讯优图AI算法体系涵盖了成像算法和通用视觉模型等关键技术，通过创新算法提高成像可见度和缺陷可识度。在大模型时代，腾讯正向围绕质检问题的通用多模态模型迈进，引入视觉提示等新概念，减少训练需求，提高模型适应性。
腾讯优图AI质检的核心架构是LPM（Large Perceptron Model），需要处理指令式学习的区别，根据不同指令调整行为和输出。腾讯正努力梳理特定领域的大型视觉模型，这是一个强人工过程，需要大量专业知识。
新范式下的工业AI质检应用，目标是实现复杂外观检测的免训练或零样本快速应用，简化应用过程，降低成本。这有助于中国制造业应对人口红利消失和劳动力成本上升的挑战，提升竞争力。新范式下的应用可以通过对话方式，利用文本或视觉提示定义缺陷并实现自动学习。
腾讯提供的工业AI质检交钥匙方案，涵盖光、机、电、软、算等多个方面，与合作伙伴分工明确。腾讯主要负责算法和软件开发，硬件部分由合作伙伴完成。腾讯正努力开发自己的工业AI质检软件，希望在工业质检领域乃至更广泛的工业智造领域中成为有影响力的工业软件。
总之，腾讯在工业AI质检领域的探索和实践，展现了互联网公司在工业领域的潜力和价值。通过结合自身AI技术和数据能力，腾讯成功解决了多个行业难题，推动了工业AI质检技术的发展。未来，腾讯将继续创新和探索，推动工业质检行业进入新的发展阶段。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
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