在現(xiàn)有業(yè)務或方案的基礎上，企業(yè)如何通過引入AI能力真正做到在降低成本的同時提升效率？質檢流水線中，檢測人員注意力與體力不支導致的低效、價格高昂的智能檢測設備、千變?nèi)f化的瑕疵形態(tài)都迫使企業(yè)投入更多成本；電網(wǎng)戶外巡檢中，越來越密集的電網(wǎng)分布、安全指標提升帶來的巡檢壓力、野外巡檢面臨的艱苦環(huán)境，僅依靠人力進行電網(wǎng)運維已變得不切實際；當前炙手可熱的互聯(lián)網(wǎng)公司雖然有創(chuàng)新的內(nèi)容輸出與盈利模式，但在內(nèi)容安全方面同樣面臨著巨大的壓力，復雜嚴格的內(nèi)容審核標準、文字視頻圖片的內(nèi)容形式多樣化、高并發(fā)但低時延的要求，這一系列問題顯然不能僅依賴增加審核人力來解決。

可見，無論是傳統(tǒng)企業(yè)或新興行業(yè)，都面臨著場景要求不斷提高、運維人力成本不斷增加的問題。此時，接入AI能力，使用AI模型完成企業(yè)智能化轉型、實現(xiàn)降本增效目標顯得尤為重要。百度大腦EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺，圍繞行業(yè)痛點，面向企業(yè)開發(fā)者提供AI開發(fā)全流程支持，從數(shù)據(jù)上傳與智能標注、靈活高效模型訓練到多種形式服務部署，并且面向不同人群提供經(jīng)典版、專業(yè)版、行業(yè)版三款產(chǎn)品。其中，EasyDL經(jīng)典版支持零算法基礎的開發(fā)者，圍繞業(yè)務場景高效開發(fā)AI模型，只需少量數(shù)據(jù)，即可訓練出高精度模型。

在剛剛結束的EasyDL產(chǎn)業(yè)應用系列公開課中，行業(yè)專家深度解讀行業(yè)痛點難點與業(yè)務應用案例，研發(fā)工程師根據(jù)業(yè)務場景介紹產(chǎn)品具體實操流程，在產(chǎn)業(yè)與技術的緊密結合之下，助你在快速理解業(yè)務的同時，獲得模型開發(fā)的技術能力。錯過直播？莫慌！本文選取公開課三個使用EasyDL經(jīng)典版的典型案例，為你精準提取案例核心內(nèi)容！

核心解決問題：小型汽車零部件質檢流程從“人檢”到“AI檢”

經(jīng)典案例：工業(yè)噴油嘴閥座瑕疵質檢

在汽車制造中，任何一個零部件的質量都十分重要。汽車噴油嘴中的閥座是一個關鍵部件，在傳統(tǒng)生產(chǎn)過程中，對閥座的檢測都由人工完成，這帶來了諸多問題，噴油嘴閥座體積小，檢測人員需要長時間注意力高度集中，這對人員的體力要求很高，檢測員需要間歇性休息，效率較低，且閥座的檢測率在一定程度上直接影響了噴油嘴的生產(chǎn)率。根據(jù)不同車型，閥座有多種類型，會出現(xiàn)相應的多種瑕疵，一般的檢測設備難以滿足檢測需求，而目前市場上的智能檢測設備價格昂貴，從十幾萬到幾十萬不等，一般生產(chǎn)廠家難以承受。這一系列人檢面臨的問題，不僅僅出現(xiàn)在汽車零件制造業(yè)中，在諸多行業(yè)的質檢流程中都會遇到。

關注到這一問題，廣西科技大學的李老師通過使用AI技術，幫助柳州源創(chuàng)電噴技術有限公司完成了智能化改造。

依托EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺的經(jīng)典版物體檢測能力，李老師創(chuàng)建了一個閥座檢測模型，將常見的真實瑕疵圖片進行上傳并標注后，經(jīng)過幾輪迭代，成功開發(fā)出一個可以檢測出閥座瑕疵的模型。

之后，根據(jù)零件生產(chǎn)的流程，設計出一套可以在工廠中實際應用的機器自動檢測流程，從振料盤上料到機械臂取料，再進入通過攝像頭采集閥座圖片后將圖片上傳進行識別，隨后根據(jù)閥座的質量完成質檢分類。

整套機器檢測的流程與傳統(tǒng)人工檢測流程相比，正確率從75%-85%提升到95%以上，每天的檢測數(shù)量也從每天的1000-2000件提升到每天可連續(xù)工作識別10000件左右。識別正確率和識別數(shù)量都有了巨大的提升，在實際生產(chǎn)中，幫助傳統(tǒng)企業(yè)在低成本的基礎上完成了效率的大規(guī)模提升。

解決核心問題：保障安全生產(chǎn)，從人力巡線到“無人機+AI模型識別”

經(jīng)典案例：電網(wǎng)巡檢

在“新基建”加速賦能各行各業(yè)高速發(fā)展的背景下，傳統(tǒng)電力電網(wǎng)也在快速發(fā)展。當前，電網(wǎng)設備的數(shù)量在不斷高速增長，可靠性要求逐年提升，對輸電通道的安全管理問題壓力也不斷增大，但與此同時，卻面臨著運維人力短缺、人力作業(yè)效率低、流程長、流程復雜、對野外工作風險大、設備狀態(tài)的信息獲取不足等問題，僅僅依靠人力對電網(wǎng)設施進行巡檢已經(jīng)難以滿足需求。

為此，上海電網(wǎng)突破了人工智能+大數(shù)據(jù)應用的關鍵技術難點，建成了電力人工智能應用開發(fā)和展示平臺，全面支持基于人工智能和大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)運營優(yōu)化。從完全依賴人力巡線，向“機器人無人機采集數(shù)據(jù)+大數(shù)據(jù)分析+人工智能平臺處理+自主判斷決策”轉變。其中，上海電網(wǎng)使用飛槳企業(yè)版EasyDL經(jīng)典版定制的巡檢模型，賦能電力巡檢的挖掘機識別與鳥巢識別兩大場景。

在挖掘機侵入識別場景中，基于EasyDL經(jīng)典版開發(fā)的物體檢測模型，能夠及時發(fā)現(xiàn)基建工地上的叉車、吊車、挖掘機等隱患，避免了對電纜的外力破壞。通過模型的識別結合人工檢驗進行二次篩選，這種“模型判定+人工復核”的方式，將輸出圖片的準確率與精準率提升到了100%，效果突出。

鳥巢對輸電鐵塔而言是一個巨大的隱患，它可能會導致輸電線路短路與電網(wǎng)故障，但傳統(tǒng)人力巡線的過程中，鳥巢位置較高，肉眼巡查較為困難，且輸電鐵塔數(shù)量多，人力難以完全覆蓋。

通過EasyDL經(jīng)典版定制的鳥巢識別模型，采用“無人機拍攝+AI模型檢測”的模式，能夠及時發(fā)現(xiàn)鳥巢、樹枝等隱患。并且在實際業(yè)務中，考慮到對檢測實時性的要求，通過離線SDK的部署方式，在大大降低了巡檢難度的同時，提高了識別效率，降低了電網(wǎng)短路、故障的風險。

解決核心問題：人力審核高成本低效率，開放審核能力+定制AI模型簡單高效

經(jīng)典案例：互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容安全審核

互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容安全問題現(xiàn)在越來越成為更多企業(yè)關心的重點問題，隨著相關管理規(guī)范的愈加健全詳細，企業(yè)開始投入越來越多的人力財力加強對內(nèi)容的審核。但在完全依賴人工的審核中，效率低、成本高、時延高等問題也困擾著企業(yè)。除此之外，不同用戶與業(yè)務部門的審核規(guī)則完全不同，針對不同業(yè)務需要有相應的審核規(guī)則與配套的培訓，對于企業(yè)的要求高、實現(xiàn)難度大。針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容安全審核問題，在行業(yè)中卻難以找到能夠提供較全面的審核方案或能力完備的服務商，對基礎審核能力之外的細粒度審核能力缺失較為嚴重，例如與自定義人臉庫、新增審核內(nèi)容等方面，服務商通常難以及時做出反應。

為此，百度內(nèi)容審核平臺為用戶提供了足夠全面的審核能力、靈活的規(guī)則配置與精準的審核模型，覆蓋超過14項圖像審核、超過8項文本審核服務與超過9項語音審核能力。以足夠精準的自動化審核能力提升審核效率，減少人審工作量。

另外，針對一些企業(yè)面對的特殊業(yè)務審核需求，如緊急剎車聲識別、槍擊聲識別或是定制圖片類型識別，可以通過EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺進行訓練，通過數(shù)據(jù)的上傳與標注、模型訓練、服務部署的簡單步驟，即可最快5分鐘定制內(nèi)容審核模型。EasyDL目前已支持圖片、聲音、文本、視頻四種數(shù)據(jù)集格式，用戶可以根據(jù)自己的場景需求自行選擇，自主定制業(yè)務審核模型，提高審核效率，降低審核成本。

看過這三個案例，你是否對AI落地行業(yè)應用有了更多理解與思考？企業(yè)AI落地看似高深，但經(jīng)過課程中詳細講解行業(yè)痛點解決方案和對AI技術實戰(zhàn)技巧的掌握，轉型最懂業(yè)務的AI工程師，幫助實現(xiàn)企業(yè)智能化轉型，通過EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺，少量數(shù)據(jù)定制高精度AI模型，你也可以！

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