助力中国工业智能化升级，百度获奖“工业互联网实践者榜Top15”_智能工业数据解析与优化教育部重点实验室

　　人工智能、云计算的应用正在加速中国制造业智能化升级，百度智能云在工业智能领域应用落地更为广泛。2020年1月9日，由物联网智库携手挚物·AIoT产业研究院主办的“2020智联网风向标发布会”在北京举办，会上正式发布了挚物·AIoT产业领袖榜单。其中，百度智能云全面覆盖工业智能场景，凭借在3C、钢铁、汽车、能源、橡胶等5大垂类场景和10个具体落地方案，通过层层筛选成功进入“工业互联网实践者榜Top15”。基于中国唯一自主研发的开源深度学习框架飞桨，百度智能云工业质检不断提升算法精确度，同时还保障工业信息化领域产业链安全可控。

　　百度智能云全面覆盖工业智能场景

　　制造业是国家发展的根基，中国的繁荣离不开现代化的制造业。然而，作为中国经济发展第一大支柱的制造业正面临着劳动力成本上升和转型升级的双重压力，制造业亟待智能化升级。

　　百度智能云从2017年至今，面向工业场景推出系列智能产品，包括工业质检、工业巡检以及工业大数据平台，从工厂的产品检测、安全运维到最终通过AI+大数据解决质量预警、工艺流程优化等企业难点痛点问题，特别是在在装备制造等高端设备领域通过AI自动调参替代甚至超越行业专家，调参效率提高30倍，极大提高了产线效率，帮助实现企业智能转型。

　　在工业质检领域，制造企业一直面临人工检测质量不稳定、招工难、留人难、培训难、成本高等难以解决的痛点。百度智能云推出了质检云平台，针对不同的工业场景，支持端云一体模式，并且创新性地打造了“模型+质量”双闭环，通过数据驱动算法优化，整合质量数据、工艺流程数据来驱动产品迭代与工艺流程优化。当前，百度智能云已经针对不同的工业场景推出了新的版本。在优化了端云一体方案和数据对齐的功能基础上，强化了标注功能，提供智能标注控制功能，还实现边缘预测算力轻量化，以便更多的节约企业成本。

　　百度智能云工业质检一体机产品--3C电子产品表面缺陷视觉检测设备，通过深度学习算法对于各项缺陷学习后，能准确识别产品的全部33种缺陷，漏检率控制在0.1以内，并能使全检出货达到AQL0.4标准(极高的合格质量水平)，可以节省90%+的人员，减少80%占地面积，帮助企业降本增效。

　　自研深度学习框架，工业产业链安全可控

　　百度AI产业研究中心与工信部赛迪研究院赛迪顾问联合发布的《AI助力中国智造白皮书》指出，拥有中国自主知识产权的深度学习框架，是工业信息化领域产业链安全可控的保证。中国制造业需要减少对国外算法框架、开源社区的依赖。

　　IDC调研报告显示，在目前国内深度学习的综合市场中，谷歌、Facebook、百度仍是最主要的玩家，三者占据了国内超过一半的市场份额。基于国内唯一自主研发的开源深度学习框架百度飞桨，百度智能云工业团队不断完善工业质检产品，已经覆盖6大类行业、50+垂类模型，积累了海量的数据于模型经验，并且建立近30+生态合作伙伴，并赋能合作达100+应用场景。

　　围绕制造业产业链的争夺，已经是时下大国角力的重要课题。而百度等科技巨头推动的产业智能化，为中国制造业提供了一份典型样本。这对于防止制造业外流、提升国家影响力、实现核心技术独立自主，都具有重大的意义。

　　了解更多智能工业产品可登陆百度智能云官网。