2020年【精品】百度基于AI的工业制造业解决方案ppt
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机器学习算法和GPU算力的变迁
解决方案技术架构：前端采集+中间模型+应用系统
智能工业质检
采集
智
能
光源
质
检
相机
应
用
镜头
层
控制器
处理
预处理
数据标注 训练引擎
预测
缺陷定位 缺陷分类 物体分类
百度智能云计算的历史与战略
• 百度是一家天生的云计算公司, 自身业务就需要计算，存储，网络，异构计算，机器学习平台能力。 • 2012年，百度云将内部功能整合打包，开始对外提供服务。 • 2016年，李彦宏用人工智能（AI），大数据（Big Data), 云（Cloud） 三位一体来重新定义云计算战略。
第二次工业革命
电机发明和电能 使用，大规模流 水线生产
第四次工业革命 第三次工业革命
应用IT技术实现自 实现智能制造 动化生产
中国智造2025需要质检系统的全面升级
传统质检模式
数据难以有效利用 方法难以适应变化 部署难以扩展升级
人延低固场 工迟效化景 检响记部单 测应录署一
ABC Inspire
百度ABC一体化解决方案 先进的A 开放的B 全面的C
CloudADX 框架*
IDmappin g*
客群洞察
内容抽取*
点击率预估*
商品优选/大 数据舆情*
物联网 生命科学*
媒体云
政企混合云 金融云 游戏云
关于百度AI
2016年9月，百度首次向外界全面披露人工智能成果——『百度大脑』
中国制造2025—国家战略及产业转型带来的业务机会
第一次工业革命
蒸汽动力机械 设备应用于生产
模型 优化
• 调参复杂，需持续调参，否则准确 率持续下降
• 无简单有效的模型优化升级方式 • 无法自动发现新缺陷，并优化模型
模型 共享
• 横向：无法直接实现模型共享，不 同产线或工厂需分别调参
• 纵向：产线升级虽然缺陷有共通性， 但无法复制移植，需重新调参
离Байду номын сангаас 数据
• 数据封闭在检测设备内，取回数据相 对困难
基于AI的工业/制造业解决方案
百度智能云开启中国制造2025
百度智能云
百度简介
最常用的中文搜索引擎
最具影响力的互联网公司
80%
搜索市场份额
92.1 % 覆盖92.1%的网民 6.67 亿 手机百度APP月活跃用户6.67亿 90.3 % 覆盖90.3%的无线用户 300 亿 百度地图每日300亿次定位请求 60 亿 每日60亿次的搜索请求
智能质检模式
行业数据有效利用 模型训练迭代更新 服务部署灵活多样
智快迭多灵 能速代样活 检响训部迁 测应练署移
质检环节 制造业表检目前的两种方式：人工/传统视觉
人工质检
90%制造业采用人工 质检
不少企业投入数百 名上千名质检员质 检
质量检测标准贯彻 难/招工难
机器视觉1.0
10%企业采用机器视 觉进行表检
人脸闸机
网站服务
人机对话
云虚拟主机
图像审核
文字识别
语音合成
人脸识别
语音唤醒
移动APP测试 服务
云市场
自然语言处理 智能推荐* 其他 设备托管* APIStore
网站及部署 大数据分析
视频云 存储分发
智能图像云
智能客服 （夜莺）**
移动App
CloudDSP 框架*
搜索Referer/ 推广API
数字营销云
• 部分设备不支持数据取回
人工智能的技术定义
人工智能
目标
早期人工智能的开始 有了第一次波峰 以及第一次波谷
人类通过手工编码规则的方式 人类给机器设定好的
本能 不可成长的机器
机器学习
手段
机器学习的开始 第二次波峰 第二次波谷
只是比人类算的快
准 没有比人类算的
深度学习 新方法
是人工神经网络的一个分支 机器学习的增长爆发期 驱动人工智能到达新的高度
特殊 场景
• 人工操作下会带来新的接触损伤 • 部分场景下需要显微镜拍摄才能进
行识别 • 部分场景下存在高危环境，影响人
身安全
信息 集成
• 没有对生产数据进行有效积累和利用， 无法后续推进流程再造和质量分析
• 对自动化生产流程适配较弱
传统视觉质检/分拣存在的问题
识别 类别
• 规则物体识别准确率较高 • 不规则物体识别准确率有限
只读关系型数 据库
MemCache 服务
Redis 服务
MySQL 服务
SQL Server 服务
数据传输服务 *
百度批量计算**
通用解决方案
数据分析
百度日志服务
百度Kafka
百度机器学习 *
百度深度学习
百度OLAP 引擎 百度
Elasticsearch 百度
MapReduce
多媒体服务
音视频转码 音视频直播 音视频点播 涉黄涉政涉恐
检测 文字识别 文档转码
人工智能 百度语音
通用文字识别**
数据标注* 人脸识别** 黄反识别 长语音识别**
安全和管理
云安全 云监控 SSL证书服务 DDos防护服
务 高防服务** 应用防火墙*
物联网服务
物接入 IoT Hub 物解析 IoT Parser 时序数据库
规则引擎
物管理
物可视*
行业解决方案
智能 大数据平台
智能 多媒体平台
智能 物联网平台
人工 智能平台
计算与网络
存储和CDN
数据库
云服务器 物理服务器
* 负载均衡
专属服务器
弹性IP 虚拟私有网
络
GPU 服务器
云磁盘
共享带宽 内容分发网络
NAT网关*
FPGA云服 务器*
专线和 VPN*
应用引擎 BAE
对象存储
数据导入服务**
存储网关*
数据仓储
AI Big Data
世界最大 深度神经网络（DNN）（万亿级别参数，千亿样本） 全球第10 超级计算机 MINWA（600TFlops） 世界最大 深度机器学习开放平台
世界第一 通用推荐引擎 中国第一 数据预测开放平台 1,000+ PB 数据存储, 100+ PB 日数据处理量
Cloud Computing
10,000+ 单集群服务器规模, 100+亿文件 IDC资源管理平台, 100,000+ 服务器管理量 PUE <＝ 1.22 , 10,000+ 日交付服务器数量
百度智能云战略年度视图2019
A AI
ABC
能源/制造云
ABC
ABC三位一体发展战略
重点行业线引领市场策略
百度智能云全家福
领先的 云基础设施
设备进口/国内集成 的方式，受传统特 征工程技术限制， 模型升级及本地化 服务难度较大
人工质检/分拣存在的问题
质量
• 人工质检的主观因素对判定结果的 影响较大
• 基于视觉疲劳，会存在漏检的问题 • 自身KPI考核带来的压力
成本
• 人员流动较高，由此带来的培训和 用工成本高
• 人员成本持续高涨，用工难招工难 • 机器视觉24小时持续工作
解决方案技术架构：前端采集+中间模型+应用系统
智能工业质检
采集
智
能
光源
质
检
相机
应
用
镜头
层
控制器
处理
预处理
数据标注 训练引擎
预测
缺陷定位 缺陷分类 物体分类
百度智能云计算的历史与战略
• 百度是一家天生的云计算公司, 自身业务就需要计算，存储，网络，异构计算，机器学习平台能力。 • 2012年，百度云将内部功能整合打包，开始对外提供服务。 • 2016年，李彦宏用人工智能（AI），大数据（Big Data), 云（Cloud） 三位一体来重新定义云计算战略。
第二次工业革命
电机发明和电能 使用，大规模流 水线生产
第四次工业革命 第三次工业革命
应用IT技术实现自 实现智能制造 动化生产
中国智造2025需要质检系统的全面升级
传统质检模式
数据难以有效利用 方法难以适应变化 部署难以扩展升级
人延低固场 工迟效化景 检响记部单 测应录署一
ABC Inspire
百度ABC一体化解决方案 先进的A 开放的B 全面的C
CloudADX 框架*
IDmappin g*
客群洞察
内容抽取*
点击率预估*
商品优选/大 数据舆情*
物联网 生命科学*
媒体云
政企混合云 金融云 游戏云
关于百度AI
2016年9月，百度首次向外界全面披露人工智能成果——『百度大脑』
中国制造2025—国家战略及产业转型带来的业务机会
第一次工业革命
蒸汽动力机械 设备应用于生产
模型 优化
• 调参复杂，需持续调参，否则准确 率持续下降
• 无简单有效的模型优化升级方式 • 无法自动发现新缺陷，并优化模型
模型 共享
• 横向：无法直接实现模型共享，不 同产线或工厂需分别调参
• 纵向：产线升级虽然缺陷有共通性， 但无法复制移植，需重新调参
离Байду номын сангаас 数据
• 数据封闭在检测设备内，取回数据相 对困难
基于AI的工业/制造业解决方案
百度智能云开启中国制造2025
百度智能云
百度简介
最常用的中文搜索引擎
最具影响力的互联网公司
80%
搜索市场份额
92.1 % 覆盖92.1%的网民 6.67 亿 手机百度APP月活跃用户6.67亿 90.3 % 覆盖90.3%的无线用户 300 亿 百度地图每日300亿次定位请求 60 亿 每日60亿次的搜索请求
智能质检模式
行业数据有效利用 模型训练迭代更新 服务部署灵活多样
智快迭多灵 能速代样活 检响训部迁 测应练署移
质检环节 制造业表检目前的两种方式：人工/传统视觉
人工质检
90%制造业采用人工 质检
不少企业投入数百 名上千名质检员质 检
质量检测标准贯彻 难/招工难
机器视觉1.0
10%企业采用机器视 觉进行表检
人脸闸机
网站服务
人机对话
云虚拟主机
图像审核
文字识别
语音合成
人脸识别
语音唤醒
移动APP测试 服务
云市场
自然语言处理 智能推荐* 其他 设备托管* APIStore
网站及部署 大数据分析
视频云 存储分发
智能图像云
智能客服 （夜莺）**
移动App
CloudDSP 框架*
搜索Referer/ 推广API
数字营销云
• 部分设备不支持数据取回
人工智能的技术定义
人工智能
目标
早期人工智能的开始 有了第一次波峰 以及第一次波谷
人类通过手工编码规则的方式 人类给机器设定好的
本能 不可成长的机器
机器学习
手段
机器学习的开始 第二次波峰 第二次波谷
只是比人类算的快
准 没有比人类算的
深度学习 新方法
是人工神经网络的一个分支 机器学习的增长爆发期 驱动人工智能到达新的高度
特殊 场景
• 人工操作下会带来新的接触损伤 • 部分场景下需要显微镜拍摄才能进
行识别 • 部分场景下存在高危环境，影响人
身安全
信息 集成
• 没有对生产数据进行有效积累和利用， 无法后续推进流程再造和质量分析
• 对自动化生产流程适配较弱
传统视觉质检/分拣存在的问题
识别 类别
• 规则物体识别准确率较高 • 不规则物体识别准确率有限
只读关系型数 据库
MemCache 服务
Redis 服务
MySQL 服务
SQL Server 服务
数据传输服务 *
百度批量计算**
通用解决方案
数据分析
百度日志服务
百度Kafka
百度机器学习 *
百度深度学习
百度OLAP 引擎 百度
Elasticsearch 百度
MapReduce
多媒体服务
音视频转码 音视频直播 音视频点播 涉黄涉政涉恐
检测 文字识别 文档转码
人工智能 百度语音
通用文字识别**
数据标注* 人脸识别** 黄反识别 长语音识别**
安全和管理
云安全 云监控 SSL证书服务 DDos防护服
务 高防服务** 应用防火墙*
物联网服务
物接入 IoT Hub 物解析 IoT Parser 时序数据库
规则引擎
物管理
物可视*
行业解决方案
智能 大数据平台
智能 多媒体平台
智能 物联网平台
人工 智能平台
计算与网络
存储和CDN
数据库
云服务器 物理服务器
* 负载均衡
专属服务器
弹性IP 虚拟私有网
络
GPU 服务器
云磁盘
共享带宽 内容分发网络
NAT网关*
FPGA云服 务器*
专线和 VPN*
应用引擎 BAE
对象存储
数据导入服务**
存储网关*
数据仓储
AI Big Data
世界最大 深度神经网络（DNN）（万亿级别参数，千亿样本） 全球第10 超级计算机 MINWA（600TFlops） 世界最大 深度机器学习开放平台
世界第一 通用推荐引擎 中国第一 数据预测开放平台 1,000+ PB 数据存储, 100+ PB 日数据处理量
Cloud Computing
10,000+ 单集群服务器规模, 100+亿文件 IDC资源管理平台, 100,000+ 服务器管理量 PUE <＝ 1.22 , 10,000+ 日交付服务器数量
百度智能云战略年度视图2019
A AI
ABC
能源/制造云
ABC
ABC三位一体发展战略
重点行业线引领市场策略
百度智能云全家福
领先的 云基础设施
设备进口/国内集成 的方式，受传统特 征工程技术限制， 模型升级及本地化 服务难度较大
人工质检/分拣存在的问题
质量
• 人工质检的主观因素对判定结果的 影响较大
• 基于视觉疲劳，会存在漏检的问题 • 自身KPI考核带来的压力
成本
• 人员流动较高，由此带来的培训和 用工成本高
• 人员成本持续高涨，用工难招工难 • 机器视觉24小时持续工作