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量子位华为AI的另一面( 二 )


与此同时 ， 第四范式基于MindX DL推出商业版深度学习平台 ， 客户可以拿走即用 ， 进一步降低开发时间和人力成本 。
量子位华为AI的另一面
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据官方介绍 ， 现在已经服务于金融行业 ， 四大银行都是客户 。
智能边缘平台是面向推理场景的平台 。 许映童说 ， 它基于边云协同设计、能够实现轻量化部署 ， 支持摄像头、工控机、机器人、无人机、边缘推理服务器等多样化硬件形态支持 。
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优选模型库ModelZoo是辅助开发工具 ， 目前提供了20多个业界主流预训练模型 ， 下半年将会提供50个以上 。
华为介绍 ， 这些模型都经过了高效优化 ， 具备“昇腾亲和力” ， 用户可以轻松调用 ， 来提高开发效率 。
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此外还有行业SDK ， 是华为软件中上手门槛最低的一个模块 ， 封装了华为在行业AI领域的基础算法 ， 以及华为生态中开发者和ISV的know-how积累 ， 结合AI实践 ， 来提高行业AI落地效率 。
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华为已经推出了视觉和制造两个行业SDK ， 并给出了标杆性案例 。
拿落地成果说话：质检效率提升3倍 ， 检出率99.9%
目前 ， Atlas智能制造解决方案已经在华为东莞松山湖生产基地应用 ， 覆盖计算、5G、终端等产品的80+条产线 ， 主要的应用场景是质检 。
华为工业自动化视觉实验室主任吴佳芸介绍 ， 在Atlas硬件设备的支持下 ， 华为制造行业的解决方案做到了“一颗螺丝钉都不放过”：
不仅能够在1000毫米视野下 ， 以99.9%的准确率检出5mm螺丝钉 ， 还能够实现反向检测 ， 确定是否有螺钉等异物散落 ， 并自动校验看物体位置是否准确、偏位 。
而且在这样的过程中 ， 华为将质检人员效率提升了3倍 。
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吴佳芸说 ， 能够实现如此效果 ， 在于华为解决了AI在工业边缘计算场景的两个挑战：
一方面 ， 做到了算法与工业知识结合 ， 使其有了工业属性 ， 比如采用自学习从良品中学习特征形成缺陷拦截标准等等 ， 来解决工业制造流程中的适应性问题 。
另一方面 ， 基于边云协同 ， 将AI应用的开发和部署匹配业务全流程 ， 不仅能够自动校验结果 ， 能够升级工艺定制 ， 还能够细化缺陷类型 ， 实现精细化的检测等任务 。
从而将华为松山湖AI生产基地打造了全流程应用的标杆案例 ， 而华为这次推出的制造行业SDK正是来自于这样的AI实践 。
华为昇腾计算业务CTO周斌在演讲中 ， 也展示了基于华为行业SDK开发AI应用 ， 会有怎样的效率提升：
与之前动辄“万级”的生产流程数据相比 ， 现在只需要准备“百级”的产线检测增量数据；
不用再麻烦的进行模型迁移、模型效果评估 ， 直接打通了ModelZoo ， 可以对在线模型效果评估；
而且模型优化只需要数周 ， 而不是原来的数个月 ， 部署起来只需要数百行代码就能完成 。
他说 ， 在视觉行业SDK上 ， 也展现出了同样效果：
与传统的开发方式相比 ， 基于华为的行业SDK ， 一位开发者用两周的时间就能上线一个商业级CV应用 ， 而且支持80路、1080P、25帧的视频分析能力 ， 开发效率提升10倍 。
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