隨著我國各領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入和新基建戰(zhàn)略的持續(xù)推進，一批面向企業(yè)數(shù)字化的服務商正加速推動5G與AI、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術進一步融合，由此逐步構(gòu)建出適用于垂直行業(yè)特性的各類場景智能化應用，為企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營和管理帶來了質(zhì)的提升。作為具備天然資源優(yōu)勢的運營商，在謀求以數(shù)字化手段提升自身競爭優(yōu)勢這一道路上已見成效，正大力推動自身數(shù)字化實踐與各行各業(yè)的進一步深化融合。

聯(lián)通數(shù)字科技有限公司（以下簡稱“聯(lián)通數(shù)科”）整合了中國聯(lián)通在云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、安全、區(qū)塊鏈、安全等領域的優(yōu)秀基因，是中國聯(lián)通深化五大主責主業(yè)布局、打造獨特競爭優(yōu)勢、實現(xiàn)創(chuàng)新賽道差異化突圍的重要載體。近日，gongkong?采訪了聯(lián)通數(shù)科AI高級專家林義閩，他向我們介紹了聯(lián)通數(shù)科工業(yè)AI平臺的建設理念以及深入汽車行業(yè)打造的標桿案例，“如比亞迪、一汽大眾、小鵬汽車、廣汽本田、廣汽豐田等知名車企，都是我們曾服務過的客戶”，林義閩如是說。

梳理共性需求，沉淀通用AI應用

在我們的日常生活中，無處不在大量、快速地產(chǎn)生著數(shù)據(jù)，這些海量數(shù)據(jù)的積累為AI應用帶來了機遇，以AI技術為代表的新一輪科技革命正在驅(qū)動產(chǎn)業(yè)的重構(gòu)。從技術角度來說，視頻/圖像的AI處理和分析技術能夠克服汽車制造過程中工作場景限制，模擬人類的感知和決策的過程，代替人類進行高風險、高強度工作，例如在汽車主機廠的沖壓、焊裝、涂裝、總裝四大車間內(nèi)，均有典型的AI技術應用場景。如沖壓件的外觀缺陷檢測、車身焊點和焊縫的質(zhì)量控制、噴涂后車身表面劃痕檢測、總裝過程零部件安裝工序和裝配管理等。

通過對行業(yè)共性需求的梳理，聯(lián)通數(shù)科AI團隊沉淀出可復制的三大類通用AI應用：一是安全生產(chǎn)管理。通過對作業(yè)環(huán)境、作業(yè)人員工裝等智能識別和AI分析，進行風險監(jiān)控及預警，優(yōu)化安全監(jiān)管方案；二是生產(chǎn)過程管理。通過對作業(yè)人員動作、操作工序進行智能識別和AI分析，發(fā)現(xiàn)并糾正不規(guī)范行為；三是質(zhì)檢環(huán)節(jié)管理。采用機器視覺代替人工，對汽車內(nèi)飾、外飾以及零部件的裝配質(zhì)量進行檢測。

“我們在AI平臺上打造了AI智能分析和AI模型自動化訓練兩個系統(tǒng)。細分行業(yè)客戶能夠根據(jù)自己需求進行二次開發(fā)，在通用化基礎上，兼具定制化開發(fā)功能?！绷至x閩補充道。

工業(yè)AI平臺賦能汽車“智”造

圍繞頭部汽車制造企業(yè)在數(shù)字化、智能化方面的訴求，聯(lián)通數(shù)科工業(yè)AI平臺在汽車生產(chǎn)和售后兩個環(huán)節(jié)打造了多項行業(yè)標桿創(chuàng)新應用。

在深圳比亞迪總裝車廠，聯(lián)通數(shù)科孵化出汽車車尾標質(zhì)檢、車窗涂膠操作合規(guī)監(jiān)測、生產(chǎn)安全合規(guī)監(jiān)測等20多種AI創(chuàng)新應用。據(jù)了解，經(jīng)過5G+AI技術的加持，車廠管理效率提升了20%，生產(chǎn)效率提升15%，車標錯漏貼率由原來每月1-2例降為0，數(shù)字化升級后碩果累累。

在廣州廣汽本田生產(chǎn)車間，基于聯(lián)通數(shù)科工業(yè)AI平臺可實現(xiàn)零件號掃碼登記、拍照上傳、云端數(shù)據(jù)分析、零件號比對等多項功能。通過手持PDA終端拍攝零部件圖片的獨特點位信息，即可比對出零件編號。目前已實現(xiàn)50多種零部件智能識別，識別準確率99%以上，生產(chǎn)效率提高50%以上，有效解決零部件識別難、人工易出錯等瓶頸問題。

在廣州廣汽豐田4S店，為了給客戶提供優(yōu)質(zhì)的服務體驗和品牌知名度，聯(lián)通數(shù)科在售后環(huán)節(jié)巧借AI語音識別和理解能力，能夠自動識別和分析汽車客服的用語專業(yè)度和標準度，比如是否出現(xiàn)不耐煩和不良的話語，甚至可以分析客戶提的問題進行最佳的服務話術推薦。

柔性化生產(chǎn)是汽車行業(yè)重要發(fā)展方向之一，越來越多的汽車制造企業(yè)由傳統(tǒng)單品種、大批量的生產(chǎn)模式向多品種、小批量的生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。在柔性化汽車生產(chǎn)線上，當產(chǎn)品類型發(fā)生變化時，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI訓練會因短期之內(nèi)樣本量不足，導致識別精度下降。針對此問題，聯(lián)通數(shù)科工業(yè)AI平臺從數(shù)據(jù)采集、標注、訓練到模型驗證，整個流程內(nèi)各環(huán)節(jié)都采用標準化設計，非AI專業(yè)的人員也能夠在平臺上快速更新產(chǎn)線模型，實現(xiàn)低代碼或零代碼開發(fā)。

市場與創(chuàng)新雙輪驅(qū)動平臺迭代

中國汽車產(chǎn)業(yè)即將迎來一個嶄新的大發(fā)展時代，從國家政策、市場環(huán)境以及行業(yè)生態(tài)等維度看，AI技術在汽車制造領域的應用都是一片藍海。作為典型的離散制造業(yè)，針對市場需求的碎片化和高度定制化特征，汽車行業(yè)AI平臺的開發(fā)和訓練工具應盡量做到標準化和模塊化，為AI應用大規(guī)模復制做好準備。其次，通過汽車行業(yè)AI創(chuàng)新應用落地和示范效益，提升產(chǎn)品開發(fā)、解決方案、交付運營等核心能力，加速AI應用從樣板間向商品房轉(zhuǎn)變。

聯(lián)通數(shù)科已落地工信部《“5G＋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”典型應用場景和重點行業(yè)實踐》中的工藝合規(guī)校驗、機器視覺檢測、無人智能巡檢、設備協(xié)同作業(yè)等7個重點場景，在汽車制造、電子設備制造、裝備制造等7個重點行業(yè)，成功積累了上百個標桿案例。訪談最后，林義閩表示，“從市場驅(qū)動和創(chuàng)新驅(qū)動兩方面著手打造的工業(yè)AI平臺，為地方政府、央企國企、行業(yè)龍頭企業(yè)提供了專業(yè)、豐富的產(chǎn)品和服務，切實解決千行百業(yè)痛點的需求，賦能政企客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動我國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展?！?/p>