在華為東莞松山湖基地，見證一場始於AI質檢的智能製造變革

在以歐洲12名鎮為原型而建的華為東莞松山湖基地，在那些積澱了百年人類智慧和精髓的經典建築群落間，有一些「隱秘的角落」，正在發生一些令人興奮的事，定義著當下和未來的世界。

華為東莞松山湖基地一角

日前，極客網受邀與國內主流科技、財經媒體走進其中的智能計算產品生產部，見證了華為最新的Atlas智能計算產品應用於Atlas產品生產線，用AI質檢替代傳統質檢實現提質增效，助力智能製造的「第一現場」。

用AI產品改造生產該AI產品的生產線，這不禁令人想起那著名的「雕塑家用刻刀雕塑自己」的雕塑作品，感受到華為那「自己的降落傘自己先跳」的一貫準則，但同時也可能讓人生疑：在工業製造場景，AI真的做好準備了麼？到底能幹什麼？

AI質檢開路，華為內部多條產線邁向智能製造

對於手機、伺服器等高科技產品，設計難，製造更難。因為越是高集成度的產品，對生產過程的精度要求越高，尤其是隨著柔性製造需求的湧現，傳統製造向智能製造轉型迫在眉睫。

目前，華為松山湖基地基於Atlas的智能製造方案，已經在華為計算產品的生產線實現用「Atlas」製造「Atlas」，讓AI貫穿製造的每個環節，在完成標籤缺陷檢測、螺釘缺失等實現「秒級檢測」，將質檢準確率由之前的傳統機器視覺質檢的90%提升至99.9%，質檢人員效率提升3倍。

顯而易見，當貫穿產線的多個質檢環節得到AI賦能而變得自動智能，整條產線的生產精度和生產效率便得到了質的提升。同時由於AI介入，多個工位將不再需要人工值守，企業生產環節得到了降本增效。這些特徵，正是智能製造嚮往的方向。

華為工業自動化視覺實驗室主任吳佳芸

「AI已在華為工廠實現工位級、線體級、車間級的規模應用。」華為工業自動化視覺實驗室主任吳佳芸在8月10日舉行的HAI 2020大會暨昇騰AI新品全球發布會上表示，目前華為工廠80+產線已應用了基於Atlas的智能製造的解決方案，覆蓋伺服器、5G、終端等產品。

製造行業首個SDK，鋸掉製造業使用AI的門檻

AI賦能智能製造，就這麼簡單？其實說簡單也簡單，說難也難。要搞清楚其中的難與易，還得先從華為的Atlas系列智能計算產品說起，看看它是如何「自己雕塑自己」，實現AI在工業製造領域落地應用的化難為易的。

Atlas是華為基於昇騰310及昇騰910處理器在AI領域重點突破打造的人工智慧計算解決方案，其通過模塊、板卡、小站、伺服器、集群等豐富的產品形態，打造了面向端、邊、雲的全場景AI產品，目前包括Atlas 200、Atlas 500、Atlas 300、Atlas 800、Atlas 900等。

上述AI質檢方案中用到的Atlas 300 AI加速卡，正是華為Atlas系列智能計算產品之一。它是一種用於邊緣計算的AI推理卡，單卡算力可達64 TOPS INT8，支持64路高清視頻實時分析，可集成於伺服器、工控機等設備中，提供超強的AI推理能力。

如何釋放強大算力？不斷精進成熟的算法是一方面，讓算法與算據（數據）在不同場景密切配合，也至關重要。在上述案例中，華為Atlas智能計算的方案是邊雲協同——在中心訓練，然後通過私有雲一鍵下發更新，讓適配不同環境質檢場景的AI算法與邊緣數據高效協同，其間業務無需中斷。

邊雲協同的Atlas智能計算平臺便將這些能力發揮得淋漓盡致，實現了雲邊協同一鍵部署、端到端訓練與推理、大圖自動分割分析、自動任務調度、自動化流程訓練等。

在此基礎之上，基於對製造行業的深入理解，華為發布了針對製造行業第一個SDK——mxManufacture，該製造行業SDK包含端到端流程、訓練+推理+工控機交互等，這對於AI能力不高的製造企業來說，既簡單易用，又能發揮極致性能。

吳佳芸在HAI 2020大會暨昇騰AI新品全球發布會上透露，華為規模應用的經驗積累都會封裝到製造行業SDK裡。另外值得期待的是，視覺+製造行業SDK也將在今年10月正式對外上線。

調研顯示，當前製造等行業處於AI應用的初級階段，80%的開發者不懂AI，但製造業存在大量簡單重複的工作，亟待AI解放人力、提高精度和效率。製造行業SDK模式解決了AI開發和部署於生產環境的一攬子問題，無疑會加快AI在製造行業的落地速度。

智能製造的未來是星辰大海，華為AI全面助力

長期以來，AI被視為一種革命性技術而被「神話」或誤解，不少人認為它是特定企業、特定行業的專屬，普通企業和開發者對之束手無策。用SDK的思維和方式去推進AI在製造業的落地應用和規模普及，看上去是華為的一小步，實則是行業的一大步。

早在2018年華為大舉進入AI領域之際，便認定AI是一種通用目的技術，立志要在全場景推動普惠AI，讓智能無所不及。為此華為自下而上逐步打造了完善的AI基礎設施，包括昇騰系列晶片、Atlas系列硬體，以及異構計算架構CANN 3.0、AI計算框架MindSpore、應用使能MindX等，並廣聚合作夥伴共築昇騰計算產業生態。

參觀中我們發現，AI質檢只是AI使能智能製造的一個方面，華為還用AI使能無人物流小車，實現生產設備的自動搬運與分發復位。這意味著，在場景廣泛、市場巨大的工業製造領域，圍繞產品全生命周期的設計展示、組裝生產、巡檢質檢、遠程運維、產品服務等各個環節，AI都擁有廣闊的用武之地。

比如，通過AI與5G、雲，以及AGV、機械臂、機器人的設備的結合，大型生產車間的物料流通將變得自動智能，節省人力且降低作業風險，實現降本增效。這不是暢想，而是在多家物流園區、製造工廠真真切切發生的事實。儘管它們中AI應用的程度有深有淺，但整體趨勢不可逆轉。

可預見，當大部分工藝與流程都被注入AI而變得智慧智能，那麼企業的生產節拍將變得更加精準而高效，助推企業實現從傳統製造向智能製造的轉型升級，實現C2M反向定製等先進生產方式，邁向工業4.0下的柔性製造時代。

華為昇騰計算業務總裁許映童

面向智能製造未來大圖景，華為AI全面發力，不斷輸出「跳傘」心得。在持續三天的HAI 2020大會暨昇騰AI新品全球發布會上，華為發布了業界領先的昇騰AI全棧軟體平臺，包含異構計算架構CANN 3.0、全流程開發工具鏈MindStudio 2.0和昇騰應用使能MindX，覆蓋基礎軟體到應用使能。

華為昇騰計算業務總裁許映童在發布會上表達了華為此次發布的目標——「極簡易用，讓AI計算無處不在；極致性能，讓AI計算觸手可及。」華為希望「把簡單留給別人，把複雜留給自己」，讓AI可以在最大程度上發揮硬體性能，降低AI應用開發門檻，跨越算力和應用的鴻溝，從而惠及千行百業。

小結：

十年前，人們還在為雲計算是否是泡沫而爭論，但今天它已經不再是一個問題。數年前，AI也陷入同樣的爭論，今天它也已證明了自己的價值。當前，同樣也有人對智能製造心存狐疑，但從華為的實踐看，一場始於AI質檢的智能製造變革已經發生，並正闊步向前。

根據華為GIV全球產業展望，到2025年，100%的企業都會上雲，97%的大企業都會使用AI，77%的雲上應用都會用到AI。這意味著，不只是製造，包括安平、交通、電力、金融、醫療、教育等各行各業，都將踏上雲化、AI化的道路，深化數位化轉型，擁抱智能化升級。

站在產業變革的十字路口，與其等待，不如早行！