劉品一

IBM 中國科技事業部 AI 視覺專家

近年來，從手機屏幕的瑕疵檢測到汽車零部件的裝配把關，AI視覺檢測技術已悄然滲透進制造業的各個環節。技術看似成熟，但當制造業企業真正想引入時，卻往往舉步維艱。難題究竟在哪？核心挑戰有三：

挑戰一：技術與人才的高門檻

企業普遍面臨一個核心矛盾：產線有剛需，但內部無 AI 專家。動輒需要博士團隊的算法模型，讓眾多企業望而卻步。

挑戰二：需求場景快速多

今天檢測螺絲，明天要看噴涂。產品線一換，缺陷類型一新，模型就得重做。依賴外部供應商，導致開發周期漫長、成本高昂，業務等不起。

挑戰三：模型落地集成復雜

模型訓練成功只是第一步。如何與現有產線設備、系統無縫對接？需要大量的二次開發和系統集成，這常常成為壓垮項目的“最后一根稻草”。

那么，破局之道在哪里？

IBM 認為，關鍵是要實現從提供復雜“工具箱”到打造易用“自助平臺”的思維轉變。一個好的平臺，必須滿足三大標準：

對一線人員：小白友好，快速上手

對集成人員：開放兼容，輕松對接

對管理人員：統一高效，降本增效

未來的趨勢，是讓 AI 技術“下沉”，從高不可攀的尖端科技，轉變為制造業一線員工觸手可及的生產力工具。

核心揭秘：

四步搞定，讓 AI 模型“自助生產”

應對上述挑戰，IBM 推出了Maximo Visual Inspection（MVI）—— 一個企業級、無代碼的 AI 視覺檢測平臺。它的核心理念是：一站式、自助訓練。

何為“一站式”？

企業所有視覺檢測場景的模型訓練、迭代、管理，在一個平臺內就能全部完成，打破數據與模型孤島。

何為“自助訓練”？

這才是革命性的地方。無需 AI 科學家或專業程序員，一線業務人員經過簡單培訓，即可通過四個直觀步驟，自主開發出高精度模型：

1.自助收集：上傳圖像/視頻樣本

2.自助標注：在界面中直接框選、標注缺陷

3.一鍵訓練：平臺自動完成模型訓練

4.一鍵部署：快速將模型部署到測試或生產環境

這意味著，企業能夠快速響應生產需求的變化，將模型開發的主導權和速度掌握在自己手中，徹底擺脫對外部供應商的依賴周期。

四大優勢，構筑制造業 AI 視覺護城河

相比其他方案，IBM MVI 的獨特之處在于：

優勢一：賦能于人，降低門檻

真正將模型開發能力賦予一線工程師和質檢員，讓人人都能成為“AI訓練師”。

優勢二：算法領先，事半功倍

內置前沿深度學習與動作識別算法，經 IBM 優化，精度高、識別準。

具備自動樣本增強功能，所需訓練樣本量少。

支持智能自動標注，大幅減少數據準備時間。

優勢三：軟硬一體，落地無憂

提供專業的Edge 端自動視覺檢查站，能快速、大規模地在產線部署模型。

擁有業界獨創的移動端 APP，可用于低成本、快速驗證檢測場景的可行性。

優勢四：開放集成，擁抱現有生態

提供完整的 RESTful API，支持多種語言調用，便于與企業現有系統集成。

通過 MQTT 協議，能與 PLC、MES 等產線控制系統輕松對接，讓 AI 真正融入生產流。

廣泛實踐，驅動行業智能升級

IBM Maximo VI 平臺通用性強，已廣泛應用于汽車制造、電子組裝、軌道交通、科研實驗等多個領域。

典型場景包括：

產品裝配完整性檢測

零部件表面缺陷檢測

工業現場異常行為監測

生產動作規范性識別

其中，汽車行業是應用最為深入的領域。眾多領先制造商利用 MVI 平臺，構建了從圖像采集、標注、訓練到邊緣部署及產線聯動的全流程 AI 視覺能力，讓制造工程師能高效地自主迭代檢測模型。

展望未來，隨著無人機、機器狗、高清傳感技術的普及，AI 視覺平臺與這些移動化、智能化設備的結合，將催生出更多高價值的創新應用。AI 視覺，正從“替代人眼”走向“賦能制造全流程”，成為智能制造不可或缺的感知中樞。

您認為，AI 視覺技術最能解決您所在行業的哪個痛點？歡迎在評論區分享您的觀點。

關于 IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，并獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過 4000家政府和企業實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業云解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。