北京2024年4月3日 /美通社/ -- 3月30 日，2024智能檢測裝備產業(yè)高質量發(fā)展推進會在重慶市永川區(qū)召開，領邦智能在大會上發(fā)布了工業(yè)質檢大模型，盡展尖端技術。工信部裝備工業(yè)一司司長王衛(wèi)明強調，智能檢測是制造業(yè)轉型升級的關鍵。同時中國科學院院士房建成預示了技術對未來的影響。此次會議，不僅是智能檢測領域的一次集體展示，更是領邦智能在工業(yè)質檢領域里程碑的宣告。
圖為王衛(wèi)明司長講話
領邦智能公司在其智能檢測設備創(chuàng)新產品發(fā)布環(huán)節(jié)中迎來了一個重大時刻。公司董事長崔忠偉博士向在場的領導和專家們宣布了他們最新的技術突破——基于大模型的新一代質檢技術。這項創(chuàng)新受到了與會嘉賓的高度贊賞。
這項技術主要優(yōu)勢在于其卓越的小樣本遷移能力。它令人矚目地只需一個樣本便能精確識別對應種類的缺陷，并能實現(xiàn)在工業(yè)質檢的多個領域進行遷移。這不僅大幅提升了在各種應用場景中的適用性和普遍性，同時也實現(xiàn)了在易用性上的巨大突破，大大降低了操作的復雜度。無論是云端還是邊緣計算，這一工業(yè)質檢大模型都能穩(wěn)定運行，以超過每秒100張的驚人速度執(zhí)行檢測任務，滿足工業(yè)生產的實時性要求。
全球首發(fā)引領新高度，解決工業(yè)質檢兩大難題
發(fā)布現(xiàn)場，崔忠偉博士表示，基于大模型的新一代質檢技術以其獨特的優(yōu)勢，有效解決了工業(yè)質檢領域長期面臨的兩大難題：一是漏檢事故的難題，二是標注訓練引發(fā)的使用難問題。相較于傳統(tǒng)小模型質檢方法，基于大模型的質檢技術在操作簡易性及成本上實現(xiàn)全新變革，并憑借高效、精準、智能的特點，確保產品質量的全面把控。
圖為崔忠偉博士發(fā)布工業(yè)質檢大模型
01.鍛造"火眼金睛"，消除漏檢事故痛點：在傳統(tǒng)質檢中，由于人為因素、設備限制或小模型缺陷識別能力有限等原因，難以精準、高效地完成對復雜指標或新型與罕見缺陷的檢測，使得漏檢現(xiàn)象時有發(fā)生，給產品質量造成極大隱患的同時，也導致企業(yè)生產成本增加，嚴重損害品牌形象與聲譽。
基于大模型的新一代質檢技術，通過億級行業(yè)大數(shù)據的深度學習，模型參數(shù)超過10億，極大提升了模型的泛化能力，讓質檢不再局限于特定的數(shù)據集或應用場景，可靈活應用于各種實際場景中，每類缺陷僅需一個樣本即可實現(xiàn)遷移。徹底消除復雜及未知缺陷識別難的痛點，實現(xiàn)對產品質量的全面覆蓋和精準檢測，助力企業(yè)從根源上解決漏檢問題。
02.攻克"使用壁壘"，助推質檢便捷高效：在標注訓練方面，小模型有著較強的局限性。由于規(guī)模和能力的限制，往往需要對每個具體的應用場景進行定制化的標注和訓練，這也意味著，對于每個新的產品或生產線，企業(yè)都需要重新投入大量的時間和勞力進行標注工作并重新訓練，以構建適合該場景的質檢模型，不僅增加了企業(yè)的成本，還延長了質檢系統(tǒng)的部署周期，嚴重影響企業(yè)的運營效率。
圖為崔忠偉博士演示大模型跨領域少樣本遷移能力
相比之下，領邦智能基于大模型的質檢技術則展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，在易用性方面實現(xiàn)了飛躍。企業(yè)無需為每個新的產品或生產線進行繁瑣的定制化標注和訓練工作，員工開機即可使用，實現(xiàn)高效質檢。
通過革命性的技術創(chuàng)新，基于大模型的新一代質檢技術不僅大幅提升了質檢的效率和準確性，更針對傳統(tǒng)小模型質檢中的漏檢問題和標注訓練引發(fā)的使用難兩大難題，提供革命性解決方案，引領著工業(yè)質檢技術邁向新的高度，進入人類化智能檢測新時代。
譜寫工業(yè)質檢新華章，護航"質量強國"之基
領邦智能憑借其在工業(yè)檢測領域的專業(yè)積累，推出了具有高度靈活性和擴展性的質檢技術。這一技術跨越行業(yè)邊界，注入新動力，助力實施"質量強國"戰(zhàn)略。該公司的創(chuàng)新成果榮列工業(yè)和信息化部首批智能檢測裝備創(chuàng)新產品目錄，這是一個重要的里程碑，標志著領邦智能的工業(yè)質檢實時大模型技術在嚴格的遴選過程中脫穎而出，進一步確立了領邦智能在行業(yè)中的領先地位。
圖為榮列工業(yè)和信息化部首批智能檢測裝備創(chuàng)新產品目錄
隨著產業(yè)品質要求的提高，中國的智能檢測產業(yè)面臨轉型升級的歷史機遇。領邦智能將繼續(xù)推動大模型的新一代質檢技術，不僅為工業(yè)質檢領域帶來創(chuàng)新，也為更廣泛的產業(yè)鏈賦能，以實力書寫工業(yè)AI質檢的新篇章。
