百度飛槳聯(lián)合鄭州大學(xué) 打造產(chǎn)教融合創(chuàng)新范例

無紡布的瑕疵檢測一直是行業(yè)的難題。鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室基于百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺，在無紡布的質(zhì)檢應(yīng)用方面帶來了新突破。

經(jīng)過近一年的研發(fā)，實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合科技初創(chuàng)公司——江蘇合微智能科技有限公司（以下簡稱“合微智能”）利用飛槳平臺開發(fā)了一套可定制化、更低成本的無紡布瑕疵檢測智能分類系統(tǒng)，進(jìn)一步優(yōu)化了原本昂貴的檢測設(shè)備加載程式化傳統(tǒng)算法方式，并迭代更新，讓人工智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走進(jìn)產(chǎn)業(yè)一線。

鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室主任馬競表示：“實(shí)驗(yàn)室成立后，我們一直在給學(xué)生尋找貼近企業(yè)需求的實(shí)踐機(jī)會。通過這次產(chǎn)研協(xié)作，學(xué)生們充分發(fā)揮了AI專業(yè)課程的學(xué)習(xí)積累，在實(shí)踐中深刻體會到了理論知識與技術(shù)落地之間的差異。技術(shù)成果能夠在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮效用，這極大地鼓舞了教師和學(xué)生?！?/span>

校企合作共建，培養(yǎng)復(fù)合型AI人才

在2021年的WAVE SUMMIT深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上，鄭州大學(xué)與百度飛槳現(xiàn)場簽約共建鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室。這是百度飛槳與高校簽約共建的首批三家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室之一。有別于百度與高校計(jì)算機(jī)學(xué)院合作的常規(guī)路徑，該實(shí)驗(yàn)室是在鄭州大學(xué)力學(xué)與安全工程學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室的工作基礎(chǔ)上，合作共建的人工智能工程應(yīng)用教學(xué)實(shí)訓(xùn)平臺，旨在賦能“人工智能+X”新工科人才培養(yǎng)。

“我們不生產(chǎn)人工智能算法，我們是人工智能算法的搬運(yùn)工?！?/span>馬競認(rèn)為，讓有力學(xué)基礎(chǔ)的人學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能，是一條將人工智能技術(shù)用于解決工程領(lǐng)域難題的捷徑。力學(xué)是工程科學(xué)的基礎(chǔ)，它的觸角可以深入到很多工程領(lǐng)域。而讓人工智能在更多產(chǎn)業(yè)場景中落地應(yīng)用、惠及生產(chǎn)一線，也正是百度飛槳的建設(shè)發(fā)展思路。

此前，鄭州大學(xué)力學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室采用導(dǎo)師制，由教師帶領(lǐng)學(xué)生做科創(chuàng)。但當(dāng)時，教師和學(xué)生都還沒有系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和掌握人工智能技術(shù)。直到與飛槳合作后，實(shí)驗(yàn)室升級，力學(xué)院教師衛(wèi)洪濤參加了百度飛槳組織的全國高校深度學(xué)習(xí)師資培訓(xùn)，開始系統(tǒng)掌握人工智能專業(yè)知識并進(jìn)行實(shí)操練習(xí)，再指導(dǎo)學(xué)生們針對企業(yè)智能化的真實(shí)需求去做研發(fā)。

深入產(chǎn)業(yè)一線，無紡布瑕疵分類檢測升級

衛(wèi)洪濤介紹，參加無紡布智能質(zhì)檢系統(tǒng)研發(fā)的項(xiàng)目成員有7人，學(xué)生們都深入到了產(chǎn)線現(xiàn)場調(diào)研、開發(fā)、測試，在實(shí)戰(zhàn)中鍛煉解決問題的能力。

無紡布是一種非織造布，直接通過物理方式粘合纖維制成，廣泛應(yīng)用于一次性衛(wèi)生用品、服裝、建材、化工、印刷等領(lǐng)域。無紡布生產(chǎn)企業(yè)對無紡布的瑕疵進(jìn)行檢測，一方面是保證出廠產(chǎn)品的良品率，另一方面也可以根據(jù)檢測結(jié)果調(diào)整車間設(shè)備、生產(chǎn)材料、生產(chǎn)環(huán)境等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工作的提質(zhì)增效。目前，市場上主要采用傳統(tǒng)算法對無紡布瑕疵進(jìn)行檢測，難以滿足瑕疵分類等定制化需求，研發(fā)成本還很高。

對于實(shí)現(xiàn)無紡布瑕疵智能分類的思路，鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)第一時間想到了使用飛槳技術(shù)：把飛槳圖像分類算法集成到瑕疵檢測軟件中，就可以順利實(shí)現(xiàn)瑕疵的自定義自動分類。參與該系統(tǒng)研發(fā)的學(xué)生王國徽回憶道，“飛槳PaddleClas套件提供了很多預(yù)訓(xùn)練的分類模型，可以實(shí)現(xiàn)對布匹上的微小瑕疵的自動分類，高效又方便。在飛槳技術(shù)的支持下，模型訓(xùn)練階段十分順利”。

但是，在把系統(tǒng)部署到實(shí)際場景的過程中，團(tuán)隊(duì)遇到了困難。衛(wèi)洪濤提到，真正部署測試的時候發(fā)現(xiàn)，光線和布匹顏色的變化都會影響到瑕疵檢測的精度和準(zhǔn)確度。為了解決高精度模型有效配置到實(shí)際產(chǎn)線環(huán)境中的“大麻煩”，實(shí)驗(yàn)室和百度飛槳還成立了專項(xiàng)小組，探討交流多次后終于解決了問題。

現(xiàn)在，基于飛槳搭建的這套系統(tǒng)已經(jīng)初步成型，能夠?qū)?/span>無紡布生產(chǎn)線上1平方毫米內(nèi)的瑕疵進(jìn)行智能識別分類，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)檢測領(lǐng)域的創(chuàng)新。合微智能總經(jīng)理韓曉倫表示，目前江蘇三羊無紡布生產(chǎn)線的質(zhì)檢分類模塊已采用基于飛槳打造的AI算法。相比此前系統(tǒng)的分類模塊，該系統(tǒng)開發(fā)成本更低、分類效果更好，滿足了企業(yè)定制化需求。

談及此次和鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室的合作，韓曉倫表示，鄭州大學(xué)師生將前沿的技術(shù)帶到了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中，而且還有百度飛槳工程師的支持，三方合力一起攻克了很多實(shí)際產(chǎn)線應(yīng)用中的技術(shù)難關(guān)。未來，合微智能將與實(shí)驗(yàn)室繼續(xù)打磨系統(tǒng)方案，進(jìn)一步研發(fā)基于人工智能算法的質(zhì)檢一體機(jī)。

持續(xù)投入資源，加速產(chǎn)學(xué)研用正向循環(huán)

與鄭州大學(xué)力學(xué)院共建實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)復(fù)合型AI人才，是百度飛槳AI人才培養(yǎng)計(jì)劃的一角。

在人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段的當(dāng)下，行業(yè)對于既懂產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)難點(diǎn)又懂AI技術(shù)應(yīng)用的人才需求量激增。百度將自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺飛槳開源開放，為高校學(xué)習(xí)前沿技術(shù)、產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級提供了基礎(chǔ)技術(shù)支撐。

同時，百度飛槳非常重視AI人才的培養(yǎng)，在支撐文心大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、人才培養(yǎng)與科研方面持續(xù)大力投入。飛槳“大航?！庇?jì)劃在3年內(nèi)投入15億資金和資源，從推動高校AI人才培養(yǎng)、核心開發(fā)者共研以及產(chǎn)業(yè)智能化升級三方面搭建飛槳生態(tài)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用的正向循環(huán)。

截至2022年5月，百度依托飛槳已經(jīng)培養(yǎng)了超過200萬的AI人才。在高校AI人才培養(yǎng)方面，飛槳推出了《AI人才產(chǎn)教融合培養(yǎng)方案》，從教學(xué)資源、工具與平臺、服務(wù)三個層面，圍繞學(xué)習(xí)、實(shí)踐、認(rèn)證、比賽、就業(yè)等環(huán)節(jié)，為高校提供豐富多樣的資源支持，用飛槳覆蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源、金融、交通等11大領(lǐng)域的案例庫多場景助力高校教學(xué)落地，推進(jìn)AI產(chǎn)學(xué)研實(shí)踐的深入開展。

未來，百度將依托飛槳繼續(xù)推進(jìn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)賦能，積極聯(lián)結(jié)產(chǎn)、學(xué)、研各界，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)智能化浪潮下復(fù)合型AI人才的培養(yǎng)生態(tài)，讓學(xué)生帶著對產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求的理解更好地學(xué)習(xí)、應(yīng)用AI知識，為產(chǎn)業(yè)智能化升級提供強(qiáng)有力的支撐。