不足的是，工业AI尚处在初级阶段，用AI来代替质检员，也只是工业AI化进程中的一小环。 模组，将自身质检产品服务与百度AI产品服务相结合，为客户提供基于百度AI能力的质检行业解决方案，与百度AI开放平台合力打造良性的质检领域AI生态。” 公告里，从“构建工业领域的AI生态”一言来看，百度对于AI工业是执着的。 为此，百度大脑开放了智能视频监控开发平台，可针对不同企业视频监控系统的智能化升级，强化工厂生产安全条件，降低企业开发成本。 在智能质检方面，百度大脑开放智能质检生态合作方案，为传统工业企业提供优质的算法模型和AI加速硬件模组，并搭建质检模型在线训练平台，加速向工业质检细节渗透，推动传统工业产业改造升级。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ? 除了支持NXP i.MXRT MCU系列外，更可以PORTING支持其他硬件平台，如Cortex M4。 ? 对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ? 可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向，一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品，这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式，主要根据业务领域划分单元，进行垂直拆分。 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 那我们什么时候该采用异步调用？ 其实主要看业务场景，如果业务允许延迟处理，那就采用异步的方式处理 那我们该怎么实现异步调用呢？ 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题，比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问，减少对系统的影响。 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式，那我们操作降级的时候有哪些注意点呢？
概述 “‘工业互联网平台’将成为工业制造企业的标配”的命题既是基于工业生产企业现实情况的判断，又是对工业企业未来发展的需求判断。前途是光明的，但是道路是曲折的。 前途的光明是基于工业企业现实情况的洼地比较多，证明有很大发展空间；道路的曲折是基于需求方（国企和私企）是自己赚钱自己花和整体行业的思维相对保守而形成了壁垒。 2. 评述 中国工业企业的改造升级、智能制造、数字化及智能化、工业互联网等面临的到底是技术问题、还是非技术问题？作为一名从业者，以什么样的开放心态、心胸面对甲方和市场竞争呢！ 中央提到“既不走封闭僵化的老路、也不走改旗易帜的邪路”，对应现在工业行业来讲，既不能使用所谓的技术“坑”用户，任何一项技术都会被发展无情的抛弃，一个公司不可能靠这些混的长远；又不能掌握所谓的一项技术到处忽悠 “工业互联网平台”面对工业领域，也将以一种形态在工业领域占有一席之地。 ----
1998年麻省理工学院首次提出物联网概念，这正是今天工业互联网的起点。最初，物联网几乎只包括射频识别技术——也就是俗称的“电子标签”，随后慢慢延伸至传感器、网络、应用平台。 随后 ，在二十一世纪的第一个十年里，在金融危机时期，随着经济增长的不确定性增加，工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。 大数据的概念也越来越火爆，利用大数据/IOT等新技术提升和革命传统制造业是工业客户的一致选择。 GE推出的Predix是全球第一个专为工业数据与分析而开发的操作系统，实现了人、机、数据之间的互联。 如上图，Predeix 提供一个统一的平台（软件套件，方法，安全能力），帮助工业客户开发，部署和运维工业应用到边缘侧和云端。帮助客户可靠、安全的连接设备，获取数据用于分析提高生产效率。 ?
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在网络信息技术与工业深度融合的孕育下和数字化、网络化、智能化新型工业形态的驱动下，工业互联网蓬勃兴起。 工业互联网的持续发展，也让很多企业搭建自动工业工业互联网平台为各大制造业做服务。 工业互联网平台作为工业云平台，旨在推进制造业的数字化、网络化、智能化，涵盖集海量数据采集和分析于一体的服务体系，支撑制造业资源弹性供给、广泛链接、高效配置。 我国工业互联网的发展尚处于起步阶段，工业互联网的整体推进存在阶段性挑战，不同行业、企业的各自状态不同，在需要进行工业互联网转型升级的时候都必须回答一个问题：如何根据企业的自身情况规划工业互联网的发展路径 现在工业互联网平台众多，技术产品广泛，客户也不知道怎么选择了！做得好的工业互联网平台都有哪些呢？
思谋科技最受欢迎的产品 SMore ViMo 工业平台，就是通用性设计思维的典型例子，它是针对工业场景打造的首个跨行业中枢平台，具有多场景通用性。 SMore ViMo 智能工业平台的系统架构。 这条路的重要特点是比较好地平衡了敏捷、个性化与低边际成本。 借助 SMore ViMo 平台，思谋科技已经可以同时支撑工业中不同行业的上百个项目，未来还有望再扩大十倍，同时支撑上千个项目，为 AI 的行业应用带来效率上的突破。 他们表示，工业 AI 未来可以孕育出一个主动学习 AIaaS（AI As a Service，人工智能即服务）平台，通过算法工程师和标注专家的配合，利用 RLHF 技术训练大模型，用人类知识让 AI 理解工业问题 但现在，我们可以预见在不久的将来，制造领域的从业者也可以在 AI 平台上实现自行编程，根据产线需求开发模型。这样也能帮助解决制造业 AI 人才短缺的问题。
1.3 软硬件开发平台 软件： VMware Workstation（linux OS） TCP&UDP测试工具（测试） Configure Virtual Serial Port Driver
在 GMTC 北京 2020，我们邀请到了腾讯高级工程师周俊鹏老师来分享《面向全栈的工业级 Serverless 平台成型之路》。 InfoQ：你认为工业级 Serverless 平台应该具备哪些能力？ 周俊鹏： 一门新兴技术或理念如果想令开发者摆脱玩一玩的心态，转变为真正接受它的工业价值，有很长的路要走，ToB 平台的路程则更加艰辛。 以我个人的理解，工业级 Serverless 平台有一个非常重要的基调需要在确定迭代方向之前完成，即明确用户群体。 所以我个人认为工业级的 Serverless 平台既要有高度封装的全能型能力，也要具备细粒度可组合的定制能力。
工业互联网这张大网如今已经覆盖了大半个制造业了，它以智能技术为主要支撑，通过打通设计、生产、流通、消费与服务环节，构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系，支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置 虽然在国家政策引导和企业数字化转型驱动下，我国工业互联网已经进入了快速发展期，形成了一个个平台，但其中真正有效益增长的并不是很多，那么阻碍我们发展的原因有哪些呢？ 市面上成功的平台要不就是有强大的后盾（母公司），要不就是自身有过硬的技术产品，再加上我国本身在工业基础和工业专有技术方面与领先制造强国还有一定差距，多数工业互联网平台在工业机理模型和专业技术方面沉淀不足的原因 所以要想发展好工业互联网平台，不仅仅是要强化平台建设，还要强化企业上云和平台的试点应用。平台建设是工业全要素全链条的枢纽和工业资源配置的核心，不可或缺，但一味地只发展，没有场景使用，那也是白费力气。 应该根据国家政策，大力推动企业上云，推进企业智能化改造，打造数字化车间和智能工厂，让企业能用起来，实现“造”与“用”的良好结合，才能更好的发展工业互联网平台。
导语：本篇主要介绍腾讯工业云平台WeMake首页主视觉及二级页视觉部分的设计内容，重点讲解了工业平台从1.0到2.0的视觉迭代过程和使用的方法。 在工业互联网场景中，腾讯云wemake提供了工业能力底座，构建出面向数据智能、物联网、工业AI、5G、协同办公等中台能力。 根据烟台工业云1.0的页面进行视觉探索，烟台工业云设计于2019年初，也是对于产业互联网中的工业互联网平台进行的初步探索，而此次升级则是更深入的探索工业互联网平台的视觉方向可能与视觉提升的探究。 为了塑造wemake的工业制造的平台；设立的设计目标是： 深入品牌 强化智能 突出行业 3.用户分析 工业平台的用户集中在企业决策人浏览和运营方使用人员使用。 4.设计关键词 头脑风暴 通过用户分析及结合产品功能特点，梳理设计关键词：以“智能”“制造”发散扩展，展现腾讯云技术能力“数字化”“AI”等 ；展现行业特性“安全”“稳定” 等。
芯片、传感器、模组、网路、平台、终端设备、系统集成、应用服务等整个产业链不断扩大。而素有物联网“战略要塞”之称的物联网PaaS平台，也正成为各环节参与方必争之地。 传统IT企业、通信运营商、通信设备商、互联网企业、工业方案提供商、新型创业公司等多股势力如雨后春笋般纷纷涌入，物联网平台基于IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务模型。 在垂直产业中，工业物联网PaaS占据主要的组成部分,传统自动化厂商纷纷推出了自己的PaaS平台。 工业物联网PaaS平台具有多种强大的功能，典型的工业物联网PaaS平台融合IaaS的特性，提供包含设备接入与协议解析、非结构数据库处理、分布式存储（MapReduce）、数据分析、机器学习、深度学习、可视化 工业物联网PaaS平台功能 设备接入与协议解析：设备接入是物联网应用的第一步，需要能够支持亿级并发连接和消息，支持海量设备与云端安全可靠的双向连接，用户可以快速创建物联网服务并安全可靠地连接设备与云端而不用为运维操心
当下，以机器视觉为代表的AI技术，正在被广泛的应用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域，包括缺陷瑕疵检测、生产环境安全等多项功能，AI在工业智能化转型过程中也被寄予厚望。 本期飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程，将重点分析工业质检、安全巡检、可预测维护等行业场景，助力工业企业AI技术的引入，让工业生产变得越来越智能。 3月8日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业能源消耗预测和优化》将给您带来一种AI驱动的节能方式——“预测性节能”，即多设备组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能方法 3月15日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业轴承质检》将结合轴承企业客户一线应用场景，分析飞桨EasyDL机器学习检测算法如何赋能轴承质检。 3月22日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《厂区24H安全管理、异常监测》将分析AI助力厂区安全的全要素管理，并以某生产环境现场为案例，讲解AI如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警，
在我国的能源消耗中，工业企业是能源消耗的主要群体，能源消耗量占全国能源消耗总量的70%左右，传统方式进行各类工厂能耗的计量，造成能耗数据不完整、不准确、不全面，因而无法进行能耗分析与诊断，造成普遍在各种能耗计量不全面 ECM工业能耗管理创新地依托于物联网、大数据和智能云计算等技术，将环保设备、生产设备用电和其他用电设备纳入云平台监控，通过关联分析、停电分析、能耗分析、AI技术等手段，及时发现环保治污设备未开启、停电、 针对这些问题，ECM工业能耗管理平台有相应的功能解决上述问题，帮助工厂实现更高效的节能管理工作，让能源支出成本可控，提高工厂的经济效益。 三、系统组成图片四、平台界面图片图片五、方案价值对设备等重要特性数据进行采集，实现在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好 ，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 四大系统 交付快捷 打造4大系统覆盖从数据到应用服务的端到端需求，实现模型全生命周期管理，帮助企业快速搭建工业智能平台的一站式解决方案，算法模型交付即可用。
作者：maopengwang 伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI 智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 四大系统 交付快捷 打造4大系统覆盖从数据到应用服务的端到端需求，实现模型全生命周期管理，帮助企业快速搭建工业智能平台的一站式解决方案，算法模型交付即可用。
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力，代替了人工目检和传统的机器视觉，成为了工业缺陷检测的新利器。然而，基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。 本文先对比自然场景下的语义分割，概述了工业缺陷检测背景下语义分割技术的特点；接着，对于工业缺陷检测的常见难点，对常见的解决方案进行介绍。最后，作者提出了关于工业缺陷检测实际应用中一些问题的思考。 工业缺陷检测相比于自然场景，类别更少，而且工件表面一般背景干扰小，变化更少，而且可以通过硬件（如打光）等方式去改良光照等条件以获取更好的数据集。那么是否意味着工业缺陷检测中的语义分割更为简单呢？ 一些思考 工业缺陷检测的指标需要具体情况具体分析。有些场景下的工业缺陷检测并不需要逐像素分类准确，需要知道缺陷种类和大致位置即可，更倾向于“目标分类”这样的任务。 很多工业缺陷检测的评价以计算机视觉领域常用的指标来判别模型的优劣，如mAP（Mean Average Precision，均像素精度）等等，把其看成“目标检测”或者“目标分割”问题，脱离了实际的工业应用
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。 工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。 更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款，你get 腾讯云慧眼人脸核身通过信通院可信AI人脸识别评估 | 硬核！腾讯云慧眼完成NFEC首款移动金融客户端人脸识别技术检测 | 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？ | 点击下图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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