当下时局艰难，追求降本增效无疑成为企业的重要命题。
在这个节点上，假如通过部署一项技术，让你的开发成本相较于传统的方式降低90%，人力成本大幅降低，并且准确率同时得以提高，你会愿意接受吗？
如果是真实且可靠的，相信但凡是有远见的企业管理者，没有人会拒绝，也没有理由会拒绝。
这样的机会尤为宝贵，但也真实的发生着。
工业质检领域的老牌系统集成商韦士肯（厦门）智能科技有限公司（以下简称韦士肯），遇见了百度飞桨企业版零门槛AI开发平台EasyDL。后者的AI能力应用到前者开发的汽车轴承生产质检场景中，经过验证跑通后，降本增效的效应随机显现，超出预期。
最近颇有影响力的咨询机构凯捷公司发了一份报告，叫《TechnoVision 2022》（《科技愿景2022》），其中提到这样两个观点：“我们对技术的依赖呈指数级增长。”“技术领域继续以惊人的速度扩展、增强和适应。”
很显然，以AI为代表的产业智能化技术成为和业务同等重要，且考量一个公司竞争力、促成企业发展的核心要素，成为大势所趋。
韦士肯和百度飞桨EasyDL的合作，成为当下传统企业拥抱AI和数字化进程中的典型，我们试图做一个深入的探寻和分享，希望对正在苦苦寻求转型和AI赋能的企业有所启发。
韦士肯是怎样接触到飞桨的呢？
“机缘巧合，是我们深圳的同事在聊天的时候推荐的。”
韦士肯（厦门）智能科技有限公司仪器事业部负责人李水涵，苦于寻求检测汽车轴承“磨削烧伤”问题的解决之道：磨削烧伤是工件在磨削加工后出现的一种不良现象，属于发生在工件表面的一种隐性缺陷。检测难度高、对工件表面质量要求极严，哪怕在技术研发领域已有20年经验，李水涵依然感受到任务艰巨。
“同事有用过飞桨，让我们也去试试看。我们就联络到厦门本地的飞桨负责人，打算看看是否能推动落地。”
一切始于偶然的推荐，促成了两家合作的完美开始，最终推动了双方彼此期待的发展样貌。
这个偶然的背后，有其必然的成分，是政策使然，也是趋势所趋。
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。
此外，在一份来自德勤的报告调查显示，83%的采用者表示，他们认为人工智能技术是整个数字化过程中的首要业务优先事项之一。
百度飞桨，作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台，已服务18万企事业单位，不仅深度契合企业应用需求，且拥有活跃的开发者社区生态，是通过AI实现产业智能化转型的不二之选。
韦士肯，则有强烈的定制AI模型诉求。虽然搭建了自有算法团队，持续1-2年时间里投入近百万研发成本，但轴承配件生产质检方向要求极高，最终受限于技术和算法开发的效果，没能满足客户要求、在产线落地。
这样一来，耗费了宝贵的时间又进行了大量的投入，还没有相应的产出，企业急需及时止损，找到行之有效的解决方案。
有了高昂的试错成本和积累的经验，抱着真切的需求，兜兜转转，韦士肯最终遇见并启用飞桨成为一种必然，甚至可以形容为“相见恨晚”。
轴承，是生活中随处可见的零件：自行车、汽车、电动玩具都离不开它。一辆汽车里通常有30种左右轴承，分布在汽车的各个位置，关乎汽车的寿命和质量。
轴承生产的质量检测显得尤为关键。传统的方式中每个轴承检测都依赖于人，伤眼睛、精力无法长期集中，白班加夜班轮番倒也满足不了大量的生产需求，很容易导致漏检和误检的情况，带来质量安全隐患。
在AI的实践中，一切没有产出或得不到验证落地的都可以视为“纸老虎”。不妨来看韦士肯和百度飞桨在汽车轴承检测智能化打造上，究竟擦出了怎样的火花？
一个作为工业质检领域的老牌系统集成商，服务于波音、空客、商飞等巨头公司，质检业务场景足够充足，需要新的AI能力来加持创新；一个是坐拥世界级AI能力，定调源于产业实践的开源深度学习平台。两者的深入实践合作，决定通过创造性方案来识别和解决复杂的挑战。
在视觉方向，韦士肯开始从传统的涡流检测方式转型视觉检测技术，基于百度飞桨EasyDL平台的技术能力打造了成品轴承视觉检测系统。
积累了丰富的百度大规模预训练模型和自动化模型优化机制，能够实现一站式智能标注、模型训练、服务部署，飞桨EasyDL平台的优势便是“零算法基础也可定制高精度AI模型”。
便于上手，数据标注和模型训练都非常顺畅——很快，韦士肯便通过百度飞桨EasyDL打造出一套AI视觉检测系统，不仅可以处理复杂多样的轴承瑕疵，如端面、外径划痕，更重要的是，此前一直困扰的磨削烧伤问题得到了很好解决。
“准确度比以前尝试的方法都要高。”在开发与测试过程中，让韦士肯技术团队印象最为深刻的是百度飞桨EasyDL实现的AI模型精度。“之前开发的模型经常需要进行调参，但基于飞桨打造的瑕疵检测系统在迭代后，能够对不同类型的缺陷检测都实现很好的效果。”
这样一来，无论是对汽车零部件（轴承等）进行裂纹、气孔、疏松、硬度、软点等检测，还是对零部件的尺寸、形位公差、外观、加工工艺的检测，这套质检系统都提供了强有力的保证，解决零部件的原材料及在机加工、热处理、精加工过程中可能存在的产品质量问题，为动力系统、传动系统等提供安全保障。
短短三个月内，韦士肯成品轴承视觉检测系统实现了业务上线，不仅在100ms内就能完成一次检测，还让误报率维持在3%左右，真正实现了降本增效。“相较传统开发方式，我们项目使用EasyDL进行模型开发，促使整体开发成本也降低了90%。”
这套轴承视觉检测系统也顺利帮助韦士肯拿到了国内轴承领域排名第一、世界第七“人本集团”的超级大单，在实际生产中，帮助人本集团快速提升产线质检效率。由此可见，韦士肯已经迈出智能化转型升级的步伐，并取得了业务上进一步的拓展。
当然，即便是飞桨已经积累了众多的产业智能化落地案例和经验，在和韦士肯合作过程并不是一蹴而就，中间经历了从0到1的验证探索期。
“对整个工艺一定要很了解。我们在轴承行业虽然做了这么久，但是跟飞桨合作以来又发现了很多新的坑，以前是没有踩过的，这次重新再踩了一遍。”韦士肯方面坦言，其中涉及到数据质量、检测环境等因素。
但这又何妨？相较于此前百万投入打水漂、耗费很长时间都没办法达到预期，与飞桨的合作真切地取得了成绩、拿到了结果。
“ 飞桨在这块真的做得非常好。”
在推进过程中，韦士肯也充分感受到飞桨对赋能产业智能化转型升级的诚意和用心。“技术团队给予了很大支持，不论是各种问题的沟通与调整，还是对需求的定制化开发。”
在产业实践中，不同的场景都会为AI的落地带来不同的考验。双方深入产业场景一线挖掘问题、寻找本质，不仅是在解决自身的问题，更是为行业领域“探路”范本、积累更多行之有效的经验。
目前，在良好的效果和成绩之下，韦士肯基于百度飞桨EasyDL开发的成品轴承视觉检测系统已经在厦门、宁波、青岛等落地。
飞桨定位于产业级深度学习平台，源于产业实践是其重要特性之一。和韦士肯的合作，也将这种特性表现的淋漓尽致。
飞桨始终致力于与产业深入融合，和众多行业合作伙伴携手，以AI技术赋能，锚定行业痛点、难点，不断形成优质可用的解决方案。截止今年5月，飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等，服务 477万开发者，创造56万个模型，服务18万企事业单位，在工业质检、智慧能源、智慧城市、金融、医疗等众多领域场景中大放异彩，沉淀了许多如服务韦士肯一样的产业落地案例。
大数据和分析资源TDWI指出，组织正在采用 AI/ML 技术来做出更明智的决策并提高竞争优势。它说，“人工智能是分析领域数字革命的核心”，它“承诺帮助组织改善运营，并带来新的收入机会。”
凯捷公司在发布的“2022年科技愿景”报告中指出，数据、人工智能、数字孪生技术被大量广泛应用到业务流程中，以全新的方式，数字化和重新构想技术企业如何识别、衡量和优先考虑新想法流程改进，开创新模式、新业态、新道路。
企业创新发展和进化，本质上要看格局，要看价值，要升维思考，从更大的框架、更广阔的视角去看给消费者创造怎样的价值。
韦士肯凭借自身对产业智能化转型的判断和坚持，与百度飞桨EasyDL的合作可以说已经转型成功，业务的持续发展势必会更加从容和高效，同时为更多产业的企业打下了一个精彩样本：高效、易用、深入产业实践的AI，值得拥抱。
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