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AI视觉赋能智造白皮书 工业互联网产业联盟（AII） 2023年11月 目 录 AI “ ” 1 一、 赋能 智 造落地 （一）新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活 力1 AI 2 （二） 是智能制造的关键支撑 （三）AI+智能制造的主要模式与场景3 二、工业视觉为智能制造打开“新世界”8 （一）工业视觉发展历程8 （二）工业视觉应用场景13 （三）典型行业应用案例17 AI 26 三、 视觉解决方案与实施 AI （一）以深度学习为核心路径的 视觉解决方案部署实 施需求26 （二）AI视觉方案技术架构30 （三）AI视觉方案部署36 AI 38 （四） 视觉赋能产业转型升级典型案例 四、挑战与建议44 （一）问题与挑战44 （二）推进建议45 一、AI赋能 “智”造落地 （一）新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活 力 人工智能技术开始买入新阶段。世界科技发展处于快速进步之中， 信息通信、先进制造、新材料和新能源等技术的创新加速和交叉融合爆 发了新力量，人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是驱动新一轮科 技革命和产业变革的重要力量。自1956年诞生以来，相关理论和技术持 续演进，直到近十年，得益于深度学习等算法的突破、算力的提升及数 据积累，人工智能得以实现从实验室向产业实践的转变。尤其，通用人 工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以大模型为 先导加速向经济社会全面渗透融合，与我国新型工业化进程历史性交汇， 孕育制造业转型升级的新手段、经济高质量发展的新引擎、抢占全球竞 争制高点的新机遇。 智能制造加速融合创新，共性赋能技术体系逐步形成。智能制造赋 能技术体系包括OT技术、ICT技术和融合类技术。OT技术聚焦智能升级， 通过数字传感器技术与数字控制等传统技术在ICT赋能下逐渐迈向智能 化；工业互联网平台等ICT技术正成为智能工厂建设的重要基础设施， 部分工厂也已经开始探索构建5G网络等基建的落地应用；融合类技术重 点围绕故障诊断、视觉识别等应用进行创新突破，聚焦典型制造场景的 数据挖掘是当前智能制造示范工厂建设关注的重点技术领域。其中，大 数据分析、视觉识别等人工智能技术已经成为智能制造赋能技术体系中 1 — — 探索最活跃、最核心的领域。据中国信通院对近年智能制造示范工厂案 例统计表明，AI技术应用占比近15%，成为赋能技术体系中最关键的技 术族之一。 （二）AI是智能制造的关键支撑 AI与制造业加速融合，引发多方面变革。一是变革技术产品研发方 式。人工智能有效利用产品研发过程中的历史数据，迅速开发出性能强 悍的产品，还通过对各类物理、化学特性与生产指标的对应关系进行建 模，优化加工流程与参数，实现工艺创新。二是提升企业生产全环节质 量与效率。人工智能基于 “数据+知识”跨越传统工艺机理依赖实现创新 优化，通过智能分析确保生产核心要素处于最优状态，打通企业上下游 数据，实现全流程的资源协同与系统性提升。三是加速变革企业资源组 织模式。通过各类制造要素的全面数字化和联网化，实现产能、设计、 技术、金融、物流及配套服务等资源的网络化集聚和基于AI的动态优化 配置。四是构建新型服务与商业模式。通过对设备或产品运行数据开展 智能分析，向用户提供增值服务，同时创造大量新需求和新盈利模式， 带动产业智能化升级。此外，大模型成为深度学习、知