随着工业4.0时代的到来，新一轮科技革命和产业革命正在孕育兴起，带动制造企业的智能化、数字化转型升级。站在全球制造业发展的新起点上，人工智能正在助力制造业打开更大的应用场景，依靠AI的力量获得产业优势，拥抱AI成为了时代的选择。为了赢得数智时代的先机，AI正在中国制造的土壤之中遍地开花。

根据Bizwit统计数据显示，2021年AI在中国制造业中应用的市场规模约为3.65亿美元，同比增长43%，有望保持40%以上增速至2025年，达到20亿美元以上的市场规模。

那么真正的智能化、数字化转型到底要做些什么？用机器视觉替代人眼是实现工业智能化的重要一步，成为了智能制造系统的核心之一。相比于人眼，机器视觉具有精度高、速度快、适应性强等显著优势，可以在多种场景下实现多种功能，因此被广泛应用于各行各业。引入AI后，更加为机器视觉在制造业中的应用如虎添翼，以AI+机器视觉的检测方案能够充分减少人力成本，提高检测效率，提升数据处理能力，对产线实现智能优化和决策，从而达到真正的降本增效。

随着产业升级机器视觉迎来了第三波增长势头，其需求亦从最初的产能、良率、精度过渡至能源效率、协同制造、大数据连接与处理，并在引入AI之后其适应性、深度学习能力再上新台阶。在此背景下，机器视觉的主要应用行业也从半导体、3C、汽车等行业扩散至所有行业。

工业AI+机器视觉必将成为未来持续发展的黄金赛道，其底层的深度学习能力为这条赛道赋予了无限可能。此前，传统的机器视觉系统使用一致且制造精良的零部件可靠执行任务，而伴随着异常和缺陷库的增长，应用程序变得难以编程。对于需要人类视觉以及计算机速度和可靠性的复杂情况，深度学习将被证明是一个真正改变游戏规则的选择。

当然，为了让先进技术更好地解决客户需求，持续的技术提升是一方面，应用落地的能力则更为关键。赋能传统工厂实现制造到智造，研华给出了自己的答案。传统的检测环节，即使用上了AOI等检测设备，依然离不开人工的大量辅助工作，存在着检测效率相对较低、识别错误率相对较高等问题，且在碎片化的生产过程中仍然面临着定制化成本高、周期长、参数标定复杂导致使用不方便等问题。AI借助图像处理技术进行识别，利用训练出的模型进行质量检测，减少人工成本的同时提高精准度，帮助用户降本增效。

AINavi

图形化AI瑕疵检测软件正是为解决用户的这一生产制造难题应运而生。研华 AINavi是一款专注于缺陷检测，目标识别，产品分类的深度学习视觉软件，其中包含两大功能：分别是推理和训练。在AINavi上可以完成数据的管理、数据的标注和预先处理、训练和推理的判断、部署模型等等。

具体来看，AINavi Trainning主要用于AI模型训练，内置了不同的训练方式模型，用户无需了解复杂的数学建模原理和Python等高级语言既可完成训练建模;高速的人工智能推理，高速高精度的人工解决方案，同时具有分布式AI结构，经济高效的同时运行多个AI模型。

AINavi Inferencing，也就是AI视觉检测工具，它可以应用于多种不同类型的缺陷检测，使用AI人工智能替代人工检测，以更快，更有效的方式检查产品的质量。

研华AINavi在产品性能定位上主要应用有：缺陷检测、产品分类、品质检验、字符识别。同时研华AINavi也可以和AOI结合，大大提升检测效率和精确度，多种统一的API接口，使得应用更有弹性。在此基础上，研华可为用户提供了一套完整的硬件解决方案：包含相机、图像采集卡、GUP、工控平台等。

AINavi在硬件的配搭上，采用比较弹性的架构，让客户可以根据项目多元化的选择配置，客户可以在原有的AOI机台上，采用电脑插上GPU卡的方式，将原有的设备轻松升级加入AI功能，也可以通过网络线路搭载AI，方便随时可以扩充AI引擎。

以AI结合AOI核心技术打造的融合了OT与IT的软件工具便是偲倢科技与研华AINavi合作的典型代表;通过将各项功能标准化、模块化，并提供图像化接口让用户轻松上手，弹性的软件架构设计，可为各类工厂构建出最适合的检测解决方案。

很多企业对引入AI心存芥蒂，究其主要原因是大部分的AI平台需要收集企业的重要数据和资料用于AI模型训练，客户出于对自身工厂数据的保密和安全往往不愿意将这些关键数据提交给第三方平台，从而导致客户既希望借助于AI技术解决现有生产难题，又无法突破数据安全的困境。为打消客户的这一顾虑，偲倢科技与研华共同推出的AI检测平台，将整个AI导入流程开放给客户并对客户的技术团队进行培训，让其通过简单的操作就能在内部实现AI模型训练，彻底实现AI自主化。

在半导体硅片(Wafer)平整度检查的落地应用案例中，基于研华AINavi, 偲倢科技打造的检测解决方案将客户生产基于研华AINavi，偲倢科技打造的检测解决方案将客户生产良率从85%提升至93%，AI通报准确率达到95%以上，加快50%制程问题解决速度,最终达到了检测数据化/定期上传生产报告，提升了产品整体质量，减少了重工时间浪费。

在EUV光罩盒外观检测的落地应用案例中，通过研华AINavi定位瑕疵辨识瑕疵种类，借助瑕疵位置/类别导出统计报告，针对瑕疵类型出现的频率与位置，实现了快速分析/改善制程问题 。

在连接器制程瑕疵检测应用案例中, 偲倢科技与研华通力合作取代了客户现场的人工检测,使得单一机台能够有效节省10名人力，借助多个AI模型，达到了1.6秒检测塑料/金属/焊点，突破了厂内AOI应用瓶颈，最终获得了客户认可，达到了设备自主。

结语

技术的力量犹如一次蝴蝶振翅，看似微小的变化,都可能产生万钧之力。研华在产业变革的关键十字路口，以AI技术之蝶，引领行业变革的浪潮，亦为众多的行业生态伙伴开启了新的机遇之门。