深度视觉的质量检测方案

各位同学，大家下午好：

我是沈阳·智能云3部 产品经理 邵迎雪，今天跟大家一起分享2个方案，首先是“百度云智教育助力高校AI教学体系”的方案，稍后跟大家分享的是“工业4.0-基于深度视觉的质检方案”。

百度云智教育，这项业务在百度官网的介绍是这样的：打造以“育人”为核心的AI教育产业，依托百度ABC战略，以共建课程、共创ABC实训室、共建专业、共育师资，提高全学段师生AI科学素养 ，培养AI产业人才的知识输出平台，同时通过考试、认证和人才测评等工具 ，一方面提高学员的就业竞争力，另一方面提高合作企业的产品研发能力，形成人才培养和政企服务的良性互动，抢占人工智能时代的人才培养战略制高点。

由此可见，百度云智教育的整体方案面向的是高校、企业和政府客户。那么，本次方案主要就是针对“高校”这个客户群体来跟大家一起分享下，我们到底能做哪些内容。

一、首先，建设背景

对于百度公司的介绍，首先是全球领先的中文搜索引擎、其次，是中国领先的以信息和知识为核心的互联网综合服务公司、更是全球领先的人工智能平台型公司。最后，也是我着重想要介绍的，百度无人驾驶的技术能力和业务布局。

百度是中国人工智能和智能驾驶的领军者。目前研发团队已经达到25000人，申请专利数量5000项，全国20位引领中国AI变革的专家中50%出自百度，目前百度的无人车已经安全运营300万公里，已经有10多个省市与百度达成合作。

大家都知道，早几年百度的无人驾驶车已经在杭州和广州等南方城市开始布局，今年年初，也已经在北京上路运营。百度作为国内唯一的车、路、行全栈自主可控的高科技企业，将利用人工智能、大数据、自动驾驶、车路协同、高精地图等新一代信息技术，打造车路行交通引擎“百度ACE”。

从政策层面，国家也是高度重视自动驾驶产业的发展，从2016年《中国智能网联汽车技术发展线路图》发布以来，陆续出台的一些政策也都是在鼓励自动驾驶的产业发展和相关政策完善。

从技术层面，无人驾驶技术，包含了几大核心技术，分别是环境感知、高精地图、高精定位、行为预测、规划控制、操作系统、车载硬件、车路协同、云端仿真、系统安全等，目前这些技术也都是高度发展的阶段，越来越多的人才都涌向这些技术领域。

市场需求层面，近年来新能源汽车赤手可热，当这个产业发展到一定的节点，那么无人驾驶汽车，将会是汽车产业的又一制高点，再加上政府的政策支持，市场空间广阔。

那么相应的对人才的需求量也会越来越大，在目前的智能驾驶市场，有着全球性的严重的人才紧缺问题，智能驾驶相关高级人才供不应求，其主要原因有如下两点：

首先，高等院校的教学与企业实战存在脱钩，这是阻碍智能企业快速发展的重要原因。

其次，随着自动驾驶技术的日趋成熟，自动驾驶技术将会为传统行业赋能 , 产业的升级创造了新的岗位，新岗位也被要求与时俱进的新技能。

所以，培养智能驾驶相关人才是推动智能驾驶行业发展的重要动力。

二、建设目标

百度将“产、学、研、培、赛、创”六位一体 面向科学前沿、行业产业、区域发展，为交通运输、车辆工程、智慧物流，培养适应和引领现代产业发展的，高素质应用型人才、复合型人才、创新型人才。

人才培养的主要方向是：智能网联汽车的专业学员、初始职业岗位和发展职业岗位。

• 方案内容

本次方案内容主要是助力高校建设智慧交通相关教学体系和实训室，可以分为4个大的模块，即“1+X”复合型技能人才培养、课程体系及实验中心建设、智慧交通产业技术研发中心与测试基地、智慧交通产业师资联合培养中心，可以说这4个方向是，由小及大的，对应的当然也是预算投入的由少及多。

下面，我分别介绍一下这4个模块的内容，

首先，“1+X”复合型技能人才培养

这里1+X中的1，指的是学校发放的学历证书，X指的是若干职业技能等级证书；课程方面包括汽车的基础课程和专业课程；另外配有仿真平台、课程平台、和自动驾驶小车教具。

这个实训室内容主要是依托国务院的文件-“职教20条”提出，深化复合型技术技能人才培养培训模式改革，“要进一步发挥好学历证书作用，夯实学生可持续发展基础，鼓励职业院校学生在获得学历证书的同时，积极取得多类职业技能等级证书，拓展就业创业本领，缓解结构性就业矛盾”，在这个政策解读下，“1”与“X”是基础与拓展关系构成完整的教育目标作用互补、不可分离。

目前百度的自动驾驶软件系统应用已经获得了第四批1+X的认证，大家感兴趣的可以去中国职业教育与成人教育网站查一下相关批文。证书按考核成绩可颁发初级、中级、高级证书，三个级别依次递进，高级别涵盖低级别职业技能要求。

这个证书也就是自动驾驶应用开发能力的认证，首先是满足了市场上对于自动驾驶软件系统用用领域证书的空白，另一个就是能够促进和满足应用人才的需求和培养。

课程体系及实验中心建设，顾名思义，主要就是课程体系的建设和实训室的建设：

课程包含了一些前序的汽车专业基础课程、智能网联汽车的专业课心课程、智能化纯电动汽车的认知课程，构建智能化、电动化、网联化三维一体的网联汽车专业课程。

实训室中心，主要有ADAS+智能座舱+智能化测试装调实训室、车联网集成应用实训室、智能网联汽车装调与检测实训室、智能网联虚拟仿真实验室，我们将实训室组合成型，结合配套课程为高校创建完整的无人驾驶专业教学体系。

智慧交通产业技术研发中心与测试基地，

包含3套系统，分别是智慧交通ITS系统（物联网和人工智能技术的应用 ）、L4级自动驾驶系统（感知系统、域控制器、车辆底层控制系统、车辆数据采集系统、急停系统）、智慧物流与接驳运营系统（类似滴滴平台系统，只不过我们的车辆是无人驾驶汽车）；

产品联合研发【无人驾驶接驳小巴、无人配送物流小车】；

测试基地，包括外场环境（内路）和V2X系统基础设施（车辆的无线通信）。

智慧交通产业师资联合培养中心，包含师资培训、认证服务、产业资源、人才服务，这个模块内容包含的相对比较丰富，合作模式也不局限，完全看双方的意向和需求。

百度云讲师体系架构分为荣誉专家体系、讲师体系、助教体系，讲师也是按擅长的行业和领域划分；认证体系分为个人认证和讲师认证，在这个模块下，高校可以成为认证考试的网点，

另外，高校也可以组织骨干教师、专业带头人等资深的老师跟百度一起周期性的参加讲座、研讨会、参观考察等等。

最后，就是百度每年会有组织很多国际性的比赛，高校也可以组织师生参与，获得的奖项可以提升学校专业的知名度，也可以利于学生的毕业就业，

 

• 客户画像

我们这套方案主要的客户群体就是高校，本科院校和高职院校都可以

本科院校的学生基础好，学习能力强，建议多一些课程方面的建设，以学术研究为主；

高职院校，学习能力相对较弱，但是动手能力强，建议多一些教具方面的建设，以综合实操为主。

 

客户需要具备哪些基础条件呢，课程方面，需要具备汽车构造相关知识、计算机基础相关知识、程序开发相关知识；厂地方面，如果需要实训室，建议最小100平左右。

就业方向，主要是汽车企业（大多数是北方企业）、汽车系统研发企业（大多是南方企业/一线城市）

 

预算方面，我们可以先了解一下，客户的资金来源，来评估我们的方案内容和项目周期，基本就是资金大、周期长；资金小、周期短。

工业4.0-基于深度视觉的质检方案

 

简单解读一下这个标题：在工业4.0的背景下，通过AI深度学习技术，结合2D/3D工业相机、自动化工装、机械臂等硬件设备，提供全套的工业产品外观瑕疵检测解决方案。

一、产业背景

什么是工业4.0?

工业4.0是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。

工业4.0的概念最早出现在德国，工业4.0是指利用物联信息系统将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。2015年5月，国务院正式印发《中国制造2025》。

中国制造2025中，主要分为3各部分，战略目标三部曲、5大战略任务专栏、10打重点发展领域，全面部署推进实施制造强国战略。

 

工业 4.0 使用变革性技术为未来的智能制造和智能工厂创建网络物理系统。变革性技术包括智能机器人、人工智能、大数据、物联网、云计算、增强现实、机器学习等。

基于国家政策、市场需求和技术背景下，百度基于深度学习的智能制造场景解决方案，应运而生。通过多类型的硬件算力结合百度质检云平台，为制造企业提供端到端的产品质检和厂区巡检服务。

 

今天我给大家分享的是其中的产品质检部分，厂区巡检部分会在后续（6号）和大家交流分享。

 

大家看到的这个图，技术实现流程，我们将采集的数据进行清洗、标记、训练模型，模型经过调优后达到可使用的程度，将质检系统与生产线工控机结合，实现上料、拍照、识别、分拣、警报等端到端的服务。为企业实现信息化和数字化，辅助企业进一步迈向工业4.0的智能化转型。

 

经过2年的深耕，对于质检的市场需求，我们了解到目前90%的企业都在采用人工质检，只有10%的企业采用传统的灰度视觉质检，尤其是北方的制造企业，一方面，北方的制造企业大多数还都是中小企业，在质检环节的投资有限，另一方面确实是北方的制造也没有南方发达，传统观念还是人工质检的方法，当然这也是我们产品发挥的空间。

人工质检的缺点嘛就不用说了，质检标准不统一、人效低、招工难、人才培养成本高等。

灰度视觉检测缺点主要是抗干扰能力差、后续对模型的调参、兼容新缺陷成本比较高，说到这里，灰度视觉产品作为我们的竞对，我们其实应该掌握更多一些相关技术能力和缺陷，这个后续我们李健楠经理也会针对这块进行一次简单的培训。

二、场景应用

质检产品可以应用的行业领域比较广泛，3C电子、汽车、电力、钢铁、纺织等等。

场景应用示例.......