近日，广域铭岛参编的《AI工业质检应用发展白皮书》（下称《白皮书》）正式发布。《白皮书》详细阐述了AI工业质检的发展阶段、存在问题、应用趋势及实践案例等，为AI技术在工业质检中的应用提供示范和指引。
2016年起，达沃斯论坛将主题锁定在了“第四次工业革命”——一场由大数据、云计算、智能机器人和3D打印等技术掀起的创新浪潮，数字经济的关注度被推向了高点。作为国家经济竞争力的关键所在，工业经济数字化、网络化、智能化成为各国发展的重中之重，其中的首要任务就是推进现有工业系统向智能制造方向转变。
3月20日，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模智能模型系统“悟道1.0”。“悟道1.0”由智源研究院学术副院长、清华大学唐杰教授领衔，带领来自北京大学、清华大学、中国人民大学、中国科学院等单位的100余位AI科学家团队联合攻关，取得了多项国际领先的AI技术突破，形成超大规模智能模型训练技术体系，训练出包括中文、多模态、认知、蛋白质预测在内的系列模型，勇闯通用智能发展前沿，构建我国人工智能应用基础设施。同时，与龙头企业共同研发工业级示范性应用，加快大规模智能模型应用生态建设。
如此一来，巡检员就能避免误入带电危险区域，还能全程记录工作过程和数据，事后还能自动分析处理，一键生成报告。
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。
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
凭借前沿技术与应用实践，腾讯云TI平台获得钛媒体“年度前沿科技产品最佳技术突破奖”。
机器之心原创 作者：蛋酱 「当人工智能的发展走入深水区的时候，我们面临的不是 AI 解决不了问题，而是 AI 解决一个问题自身所花费的成本和代价，可能比带来的好处更多。这就是我们要解决的问题，商汤也给出了自己的答案。」在近日召开的 2022 中国算力大会上，商汤科技联合创始人杨帆说道。 过去十年，人工智能经历了第三次发展浪潮。这个由 1956 年达特茅斯会议提出的概念，终于等到了春天，在大数据和高性能算力的支撑下迎来了跨越式发展。但随着人工智能技术的产业化落地，一系列新的挑战逐渐浮现。 作为人工智能黄金十
前两天海康的VM4.4官方发布了，这是继去年VM4.3之后的最新版本，作为机器视觉行业的明星产品，来带大家剖析一下这个版本的更新内容。
飞桨社区特殊兴趣小组（PPSIG）旨在通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的生态体系，以开源理念和技术实践为驱动，让全球开发者更紧密的协作起来，构建更好的开源世界。
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力，实现高质量发展。
第一次工业革命是蒸汽革命，机器工厂就此诞生，蒸汽机器取代了手工劳动；第二次工业革命是电力革命，电器代替蒸汽机器，电力新能源大大的提高了劳动效率；第三次工业革命是信息革命，计算机技术和通信技术不断引领社会生产新变革，打破了距离、空间的限制。
产业链、供应链周期变短，不确定因素增加。数字化转型呼之欲出，AI落地的需求越来越明显。
作者丨王维强 编辑丨陈彩娴 随着人工智能应用的大规模普及，AI安全变得越发重要，推广可信AI已经逐渐成为产学界的共识。 9月1日下午，在2022 世界人工智能大会的“可信AI论坛”上，蚂蚁集团联合信通院、清华大学发布了行业首个面向工业场景全数据类型的AI安全检测平台“蚁鉴”，并发表演讲，首次体系化梳理了蚂蚁可信AI的工业化应用落地过程。 在该论坛上，蚂蚁集团大安全机器智能部总监、蚂蚁技术委员会可信AI联合工作组组长王维强发表了题为《可信人工智能创新、共建、共生》的演讲。 他认为，在定义了可信AI的技术框架之
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 我有个胖友，在学校里搞自动驾驶的那一种。 常听他吐槽，穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的： 和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党，我还就不信了，学生胖友们搞自动驾驶就没啥福利可享？ 拽着这位胖友一通折腾，还真发现了一些好康的。 现在，有一款“学生版”自动驾驶仿真系统，模拟起物理碰撞是这样的： 传感器仿真环节则是这种feel： 虽说是“学生版”，但其实这么一套仿真系统，“母体”正是工业级仿真系统—— 就在最近的“TechoDay腾讯技术
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） “有了大算力，就能够产生系列大模型，应用创新就有了坚实基础。” 刚刚举办的世界人工智能大会（WAIC）上，华为轮值董事长胡厚崑做主旨发言时，对当下以及未来的人工智能产业落地做了如此表述。 过去一年，人工智能基础设施以肉眼可见的速度快速铺设，成为最显眼的新基建领域，全国20多个城市规划和建设人工智能计算中心，其中，深圳、武汉、中原、西安、成都、南京、杭州等多地的人工智能计算中心已相继上线。 在人工智能计算中心成为领先城市“标配”的同时，大模型
我国是制造业第一大国，2018 年制造业增加值达 26.5 万亿元，占 GDP 总量的 29.4%，占比近三分之一。同时我国又是人工智能第二大国，拥有全球第二多的 AI 企业。然而一道「鸿沟」将它们分隔两地。
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上，阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
一口气10+个大模型联手登场，能写诗、写作文、写代码，还能画画、做视频、看图说话。
随着中国制造 2025 计划的提出，新一轮的工业改革拉开序幕。大数据积累的指数级增长为智能商业爆发奠定了良好的基础，传统制造业高污染、高能耗、低效率的生产模式已不符合现代工业要求。
短短几个月的时间里，两次登上 GitHub Daily 全球趋势榜，迅速获得 1.4k Star，宁德时代、广东电网电科院、机科院等等巨头都在用的 AI 算法开发神器到底是什么！！！
在一些制造业工厂产线上，以AI视觉检测缺陷已经开始代替人力，改变了传统只能通过人的眼睛及经验来检测缺陷的方式。
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
如何将研究转化为实际的生产部署，很多公司和研究团队都经历过艰苦挣扎。李飞飞在斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI) 的 live seminar 中连线吴恩达，吴恩达发表了主题为“搭建 AI 的概念验证与生产的桥梁”的演讲，其中分享了一些有趣的观点。
4月24日，浙江大学召开OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目发布会，宣布浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎取得重大进展。中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
微软近日推出了一款名为NaturalSpeech2的语音模型，该模型采用“潜在扩散”式设计，在零样本语音合成层面效果出众，微软宣称该模型提供了“商业级”的语音和歌唱解决方案，能够给予用户高质量、多样化的语音合成体验。
过去的2022年，AI 发展速度惊人，迭代速度呈现指数级递增。 作者 | 黄楠、王永昂 编辑 | 陈彩娴 随着算法、算力、数据等要素持续迭代，AI 迈入到更广泛的行业领域，与行业的结合，AI 作为基础设施，为多元需求和复杂场景落地提供针对性解法，解决了许多产业落地的全链路命周期问题。 人工智能场景分工趋向细化，产业落地成为备受瞩目的核心命题，如何穿越迷雾，找到 AI 技术创新和产业落地的最佳路径？各方都在摸着石头过河，教训与成效并存。 得益于深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、商业化的大规模探索，技术革
如今，数字孪生的应用越来越广泛。数字孪生可以表示物理对象的历史和实时状态，使用特定应用程序，可以生成物理对象的实时可视化，将3D模型与实时数据相结合，以现有仿真模型或数字孪生新模型来执行不同的仿真。产线可与虚拟世界中1:1，通过数字孪生体+AI能力+物联网，提供设计、验证和优化一个零件、一件产品、一套制作工艺或一套生产设备的方法。通过快速迭代持续优化产品技术性能；帮助公司变得更加灵活，降低成本，提高质量，提高公司各层次的生产力；支持新的商业模式，创造颠覆性机会。
当一批类ChatGPT的通用大模型层出不穷时，另一批参与者着眼于“更容易落地”的行业垂直大模型，也走到了舞台中央。
当时它向世界展示的能力是，“不仅会写短文，而且写出来的作文挺逼真的，几乎可以骗过人类，可以说几乎通过了图灵测试。”
腾讯云原生 腾讯云原生产品体系和架构已非常完善，涵盖了软件研发流程、计算资源、架构框架、数据存储和处理、安全等五大领域的多个场景。依托这些云原生产品，我们正在为不同行业、不同规模和不同发展阶段的数十万家客户提供云原生服务。 让用云“更简单” 在服务这些客户的同时，我们进一步明确了腾讯云原生的定位，就是成为企业数字化的助推器，让用云“更简单”。 企业用云的目的归根到底，还是在于利用云厂商在技术和资源这里的规模化效应，降低企业成本，提高企业的效率。 企业为什么要用云？企业用云之后，对企业有什么改变，产生了
机器之心报道 作者：杜伟 清华大学联合阿里安全、瑞莱智慧 RealAI 等顶尖团队发布首个公平、全面的 AI 对抗攻防基准平台。AI 模型究竟是否安全，攻击和防御能力几何？只需提交至该平台，就可见能力排行。 从发展的角度来看，人工智能正在从第一代的知识驱动和第二代的数据驱动转向第三代的多元驱动，知识、数据、算法和算力成为四大因素。安全可控也成为第三代人工智能的核心发展目标，数据与算法安全成为学界和业界人士重点关注的研究主题之一。其中，在数据安全层面，数据泄露和投毒是造成数据安全风险的两个重要根源；在算法安全
8月18日，CCF TF 第71期《产业变革中的工业互联网安全》线上活动成功举办。活动邀请了国家工业信息安全发展研究中心、工业互联网安全工作组负责人王冲华博士，中国移动信安中心处长张峰博士和北京双湃智安科技有限公司首席科学家陶耀东博士3位重量级嘉宾。安全SIG本年度还有一场活动，欢迎阅读文末查看。 在2021年美国东部石油输油管道遇到勒索攻击，造成大面积的能源危机；美国肉类加工厂JBS遭到勒索攻击造成食物供应危机等大背景下，本次研讨会重点讨论了工业互联网的安全问题，并与参会者互动交流。本次会议由CCF TF
2024年政府工作报告明确提出，要“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。近年来，大模型成为人工智能领域的最大热点。如何有效将大模型技术融入各行各业的实际应用，助力生产力革新和产业升级，成为业界越来越关注的核心问题，也促进了行业大模型的发展。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
2023 年，大模型与生成式 AI 的崛起无疑成为了技术领域的焦点。在这一年里，大模型和生成式 AI 的讨论持续“破圈”，各类商用大模型和开源大模型的发布和更新将技术创新推向了新的高峰，相关产品不断发布。
所需环境：64 位的 Windows10，Windows8/7 64 位下也能安装。机器要有至少 30G 的硬盘空间。
“技术型公司创业前必须考虑三个要素，团队、时机和资源，三者缺一不可。”睿视智觉创始人&CEO龚纯斌说，“而睿视从一开始，就独具团队优势。”
“ AI大模型为企业带来三大价值：一是提升效率。通过语音交互、图像处理等技术，辅助企业内部运营。二是创造增长。基于用户需求，开发新产品新业务。如广告、电商等。三是赋能决策。分析大量数据，给出洞察和建议,帮助企业决策。AI是新基建和新动能，明确目标用户和业务场景，释放AI的潜力，助力企业转型升级。”
工信部联合国家发展改革委、教育部、科技部等部门发布了十四五智能制造发展规划。规划中提出：到2025年70%规模以上的制造业企业基本要实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 36岁的联想，“转行”干起了服务业。 刚刚结束的联想Techworld 2020大会，第一日主题是“行业智能日”，只字未提人们熟悉的PC等个人电子消费品。 纵观整个大会日程，联想无时不在向外界传达：我们早已转型搞起了服务业。 联想要服务的，是工业互联网、5G、企业AI方案； 而服务的具体内容，总结一下，是以联想优势的边缘AI技术为基础，帮助企业再生产中实现5G、AI、物联网的高效融合。 对了，“行业智能日”还有一款亮点硬件设备，那就是首次亮相的
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
根据 GitHub 活跃数、开发人员使用人数、在招聘描述中出现的频率等综合数据分析，Google的 TensorFlow 仍稳居第一，被广大网友一致认为非常适合入门学习的 Keras 、人气涨势迅速的 PyTorch 、还有 Caffe 、Theano、MXNet 、CNTK 、Caffe 2.0、FastAi 等框架都紧随其后，受到越来越来多开发者和企业的关注。
近日，图像修复领域最具影响力的国际顶级赛事——New Trends in Image Restoration and Enhancement（NTIRE）结果出炉，网易互娱 AI Lab 包揽了高动态范围成像（HDR）任务全部 2 项冠军。NTIRE 比赛每年举办一次，目前已是第七届，主要聚焦图像修复和增强技术，代表相关领域的趋势和发展，吸引了众多来自工业界、学术界的关注者和参赛者，有着非常大的影响力。今年 NTIRE 比赛在计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 2022（Computer Vision and Pattern Recognition）上举办。
大语言模型和传统AI的区别是，传统AI模型针对的特定的目标训练，只能处理特定问题。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 腾讯最新Q1财报公布，哪些细节值得关注？ 大模型正热的当下，首先值得关注的，便是云计算业务： 从腾讯这一季度的财报来看，腾讯云等ToB业务已经成为了腾讯重点收入来源之一，占据收入30%以上。 同时研发力度也在加大，就在今年，腾讯还刚搭建了一套HCC算力集群。 嗯，热潮当下的大算力，是真的很火。 此外，员工数目也是引人瞩目，去年一整年里，腾讯蒸发了接近10000名员工。 而值得一提的是，虽然腾讯视频今年推出了爆火的《三体》科幻电视剧，不过长视频整体付费会员
机器之心发布 作者：网易互娱 AI Lab 近日网易互娱 AI Lab 获得第七届 NTIRE HDR 比赛的全部两个赛道的冠军。网易互娱 AI Lab 一直致力于利用 AI 提升美术生产效率，助力游戏贴图资源自动升级，目前相关技术已应用于贴图、UI 等游戏资源的精度和细节的提升，为多个游戏提供技术支持。本文将详细解读他们的双冠比赛方案。 近日，图像修复领域最具影响力的国际顶级赛事——New Trends in Image Restoration and Enhancement（NTIRE）结果出炉，网易互
小模型的福音。 1 算力在制造业的落地 第一个案例就是算力发展在制造业的体现。 不论是手机还是电脑，各类电子设备都有一个非常重要的人机交互元件：屏幕。屏幕相关的产品线涵盖了TF T-LCD、AMOLED等一系列先进显示和传感器件，这些产品无一不对质量有着严苛的要求。随着产业规模的不断扩大，基于人工的缺陷检测和不良根因分析，在效率上已经难以满足进一步提升产能和品控的要求。现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。 英特尔® 至
视频AI智能分析已经渗透到人类生活及社会发展的各个方面。从生活中的人脸识别、停车场的车牌识别、工厂园区的翻越围栏识别、入侵识别、工地的安全帽识别、车间流水线产品的品质缺陷AI检测等，AI智能分析技术无处不在。在某些场景中，重点区域的人数统计与人员超限算法非常重要。今天我们以TSINGSEE青犀智能分析网关为例，来详细介绍人员超限AI算法的工作原理以及应用场景。
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