每一塊廢鋼的價值,用友智能判級系統都看得見
一塊廢鋼價值幾何?在不同的鋼廠可能有不同的標準。
(資料圖片)
過去工人們需要頂著超過60分貝、30度高溫或零下10度的低溫,在充滿刀尖利刃等危險品的工廠環境中爬上爬下,用肉眼判斷每塊廢鋼的等級。這種判斷方式既不安全,準確率和效率也都很低。
廢鋼再利用是鋼鐵企業實現降本增效的重要手段?！翱蛻粲型袋c,市場有需要,我們有技術”,用友解決方案專家班澤宇表示。用友是較早進入廢鋼智能判級領域的廠商之一,通過人工智能技術實現了對復雜廢鋼的精準分級、科學驗質、實時預警。目前用友智能判級系統的行業成功率是100%。
廢鋼不“廢”,全靠AI
廢鋼作為唯一可大量替代鐵礦石的戰略資源,其回收再利用產生的交易額高達9000億。據了解,我國有超過80%以上的企業廢鋼需要依靠人工判定。隨著新興技術的興起,廢鋼智能化判定成為趨勢。
廢鋼智能判定屬于圖像識別類AI應用的一種,卻幾乎比市場上所有的圖像識別都要復雜。生活廢鋼、拆車廢鋼、拆船廢鋼、拆機械廢鋼,統稱為廢鋼,散落的廢鋼如何精準識別、被壓住的廢鋼怎么處理等等,都是需要解決的問題。
用友公司組建專業的廢鋼智能判級團隊,對鋼鐵行業的痛點、難點深入調研,通過先進的AI技術手段,打造了“廢鋼智能判級系統”。該系統集合物聯網、深度學習等多種先進技術,并憑借標準的廢鋼數據庫以及成熟的多種料型的智能算法,實現了廢鋼檢驗的遠程監控、智能判級、危險物報警、超大尺寸廢鋼報警、廢鋼種類分析等功能,并可形成精準高效的判定結果。
以判級準確性的提高來說,算法從0到1相對容易,但后期哪怕提高一個百分比,都要付出之前數倍的努力,用友采用了業界先進的單體實例分割技術,可實現像素級分割以及對每個單體進行有效區分,相較于業內普遍使用的目標檢測或語義分割技術有顯著優勢。目前用友智能判級3.0版本在判級準確性、產品成熟性和場景多樣性方面都有顯著提升,達到行業領先水平,并且推廣到了日本、印尼等國外市場。
海光夯基,智能無憂
人工智能離不開AI算力,基于海光芯片的高性能、算法支持和社區友好等優勢,用友早早與海光建立了合作關系?！皬倪m配角度看,海光異構加速卡與百度飛槳平臺完美適配,讓我們的模型遷移過程簡單了很多。比如用友廢鋼智能判級算法是使用百度飛槳框架研發,得益于海光異構加速卡自身的生態友好,我們無障礙地跑通了算法;同時,海光的工程師與我們推動了算法的性能優化,極大降低了適配和遷移的工作量”,用友高級算法工程師余丹表示。
余丹還提到,海光有完善的開發者社區,詳細的產品文檔,在適配和使用過程中遇到的問題,海光都能及時響應,用友可以較為順利地把整套系統跑起來。
據了解,用友圖像分類、目標檢測、實例分割、語義分割、人臉識別等算法,100%適配海光產品;測試結果上,產品側推理時間較使用前降低9.5%;相較于其他國際廠商的同檔產品,海光在圖像算法場景性能超出80%。
而在第二屆光合組織AI解決方案中,用友更是依托海光芯片,憑借廢鋼智能判級系統,獲得了大賽三等獎。
談及參加光合組織解決方案大賽的緣由,班澤宇表示,其一,用友希望借助大賽檢驗產品在專業視角下的競爭力;其二,也是為了和海光一起繁榮國產化生態。
廢鋼再利用是朝陽產業,廢鋼的智能判級尚沒有行業統一標準,用友希望重新定義技術路線,提升行業基準水平,與海光和光合組織的合作,讓用友更進一步。
目前,第三屆光合組織解決方案大賽正如火如荼的進行中,歡迎點擊閱讀原文報名參加。
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