谷歌今天宣布推出视觉检测人工智能(Visual Inspection AI)，这是谷歌新的云平台(GCP)解决方案，旨在帮助制造商、消费品公司和其他企业减少制造和检测过程中的缺陷。谷歌表示，这是第一个专门为制造商提供的GCP服务，代表着在垂直领域方向上加倍下注。

据估计，缺陷每年会让制造商损失数十亿美元——事实上，与质量相关的成本会消耗15%到20%的销售收入。根据Vanson Bourne的一项研究，23%的制造业计划外停工是由人为失误造成的，而其他行业的这一比例仅为9%。耗资3.276亿美元的“火星气候轨道飞行器”(Mars Climate Orbiter)因计量单位之间未能正确转换而被毁；一家制药公司报告称，由于存在误解，导致一张警报票被推翻，在生产线上花费了4天时间，每天20万英镑（253,946美元）。

由GCP的计算机视觉技术提供动力，Visual Inspection AI旨在自动化质量保证工作流程，使公司能够在产品发货前识别和纠正缺陷。谷歌大胆地声称，通过在制造过程的早期识别缺陷，Visual Inspection AI可以提高生产吞吐量，增加产量，减少返工，并削减退货和维修成本。

正如GCP的制造和工业总经理Dominik Wee解释的那样，Visual Inspection AI专门解决了制造业中的两个高级用例：化妆品缺陷检测和装配检测。一旦该服务对企业产品的映像进行了微调，它就可以实时发现潜在的问题，可选择在本地服务器上操作，同时利用云的强大功能进行额外的处理。

Visual Inspection AI的竞争对手是亚马逊的Lookout for Vision，后者是一种云服务，利用计算机视觉分析图像，发现制成品中的产品或过程缺陷和异常。该公司在2020年12月的虚拟发明大会上发布了预览版，并于今年2月正式推出。亚马逊称，Lookout for Vision的计算机视觉算法可以学会检测制造和生产缺陷，包括裂纹、凹痕、不正确的颜色、从30张基线图像中得出不规则形状。

不过，虽然Lookout for Vision的用户包括通用医疗集团(GE Healthcare)、Basler和总部位于瑞典的Dafgards，但谷歌表示，雷诺、富士康和京华(Kyocera)已经选择了Visual Inspection AI来增强他们的质量保证测试。Wee表示，借助Visual Inspection AI，雷诺可以实时自动识别油漆表面的缺陷。

此外，谷歌还声称，与通用机器学习平台相比，Visual Inspection AI可以仅用300分之一的标记图像构建模型。随着服务向新产品开放，准确性会随着时间的推移自动提高。

“专用解决方案(如Visual Inspection AI)的好处在于，它基本上可以让你轻松部署，并让你安心地在车间运行它。它不需要运行在云端，”Wee说。“与此同时，它还提供了谷歌的AI和分析能力。我们基本上试图做的是让制造商拥有大规模的人工智能能力。”
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