近日，根據IDC全球人工智能支出指南預測，未來四年全球人工智能相關支出將翻倍，將從2020年的501億美元增長到2024年1100多億美元。潛能一觸即發，人工智能在各行各業的落地應用，其實早已呈現出一片百花齊放的景象：

交通領域，自動駕駛汽車在北京、上海、湖南、廣東等地合法上路測試；醫療領域，各類智慧醫療機器人開始活躍在各個科室，成為醫生的“神助手”；教育領域，通過交互智能平板等終端，教師靈活調用各類素材，更好傳遞知識；工業質檢領域，圖麟科技的多套智能檢測設備已入駐國內顯示面板龍頭企業多條產線……

盡管人工智能的落地應用如火如荼，但背后的落地實戰并非易事，尤其是在工業領域。圖麟科技CEO魏京京表示，AI企業在賦能傳統產業，解決產業痛點的落地實戰中，需要具備三種關鍵能力，即精準研判、快速交付、持續支持。

場景落地，精準研判

在今年的《企業人工智能應用現狀分析（第三版）》報告中，德勤對來自中、美、英、德等九個國家共2,737名信息技術和業務線高管進行調查發現:幾乎所有應用者都在使用人工智能提升效率，成熟型應用者亦在利用人工智能技術進一步推動差異化競爭。

人工智能被賦予了越來越高的期望值，對于AI企業來說，是機遇，但需要理智應對。“在工業質檢這一塊，我們今年接到了來自多個行業涉及多個場景的改造需求，但并不是每個需求，我們馬上都去響應，我們需要對即將落地的細分場景有一個比較專業的認知和精準的判斷，主要根據市場比較確定、有需要解決的痛點問題、產品技術能達到解決實際問題這三點來確定我們是否去做。”魏京京表示。

圖麟科技當初選擇蓋板玻璃瑕疵檢測領域：一是基于其廣闊的市場，根據The Market Report預計，到2020年，全球蓋板玻璃市場規模約為170億美元；二是蓋板玻璃質檢主要依靠人工，存在著檢測效率低，誤檢率、漏檢率偏高，良品率低等痛點問題，廠商迫切需要實現自動化；三是圖麟科技的核心團隊專注于視覺算法、光學系統、精準控制系統、大數據等技術研究超過20年，有技術實力解決這一難題。

技術融合，快速交付

魏京京指出，AI在工業領域的落地交付，不是簡單地將已有的技術產品植入客戶實際生產產線，它有一個周期，前期涉及實際現場調研、客戶需求分析、方案輸出、系統設計、現場部署、測試調整等多個階段。想要控制周期，實現快速交付，關鍵在于AI企業解決傳統產業問題上的技術實力。以圖麟科技的蓋板玻璃瑕疵檢測的落地交付為例。

蓋板玻璃被廣泛應用于智能手機、智能手表、車載中控、工業儀表等顯示產品上，涉及多個尺寸、多種形狀，而且加工工藝流程十分復雜。需要深入具體客戶一線，挖掘真正需求：實現對點、線狀等多種缺陷的精確分類；檢測設備需跟上自動生產節拍；在檢出缺陷時能實時報警；缺陷圖片能分類存儲、可追溯……各類需求看似簡單，但解決這些問題實際上涉及機械、光學、視覺算法、電氣、軟件、裝配等跨學科、跨領域的多項技術。

圖麟科技的落地交付團隊，配置了涉及以上多個技術領域的工程師，各司其職：負責機械部分的設計工作，并根據實際測試中發現的問題調整機械結構；負責光學系統設計及檢測算法的研發；負責電氣部分的排布線以及設備的自動控制工作；負責軟件開發及打包工作等。最終，形成的軟、硬一體化的蓋板玻璃智能檢測設備，入駐現場部署測試，并不斷調整，以跟上快速生產節拍。

產線響應，持續支持

落地交付驗收后，并不意味著結束，設備植入產線需要一段磨合期，期間會出現一些新問題、新痛點，比如與生產線其他環節后植入的自動化設備的有效銜接等，持續響應支持也是關鍵。

今年年初，受疫情影響沒法直接進入客戶生產一線支持的圖麟科技技術支持人員，遠程在線響應客戶需求，完成修改設備程序、完善CIM系統等工作；還有今年曾因疫情被困湖北的技術支持王工，4月復工后，就一直駐扎在客戶工廠，協調現場所反饋問題，保證最短時間解決……

“AI產品技術升級往往是通過解決實際產線一個又一個新問題開始的，只有通過持續響應，持續地解決各類新問題，這樣才能讓智能檢測設備在產線上越跑越聰明，越來越自主化，最終完成迭代升級，并對整個產線的智能化水平有一個質的提升。” 魏京京還表示。

目前，圖麟科技入駐客戶實際產線的智能檢測設備，檢測效率比傳統提升30多倍，能夠檢測95%以上各類點狀缺陷和線狀缺陷，能杜絕因為落塵干擾引起的誤判，產品出廠良率可達99.5%以上。