5G+AI 的工业视觉解决方案， 通过端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务的协作， 将成为未来智能化工厂标配解决方案，让汽车工厂质量检查和缺陷识别、 设备增加眼睛提升灵活性和零部件高效测量变得简单和高效
市场需求持续增长
随着人工智能、 计算机视觉等技术的不断成熟， 以及德国“工业 4.0” 、 日本机器人新战略、 美国先进制造伙伴计划、中国制造 2025 等政策的不断驱动， 促使工业机器人市场持续增长， 也大大促进了机器视觉产业发展
深度学习的 AI 工业视觉
随着工业机器视觉应用越来越广泛， 被检测对象越来越复杂， 机器视觉应用从传统工业视觉向基于深度学习的 AI工业视觉过渡，深度学习算法在目前的行业普遍技术水平已经能够达到 95% 以上的判定准确率
数据孤岛， 数据不能有效共享
在典型工业视觉系统解决方案中， 图像的处理在本地完成终结， 生产中有效数据不能及时在各个系统间共享， 使得全部系统功能更新缓慢， 进而影响整个生产进度
工厂车间有线互联网建设成本过高、 容量不足
典型的工厂车间环网速率容量为 1 Gbps， 该容量为车间环网各类应用公用， 如在环网上增加一个端口， 则平均成本为超千元； 该容量不足以承载典型工业相机数应用的上行大数量需求， 且整体有线扩容成本非常高
实际应用中视觉检测准确率较低， 不可自学习， 动态优化
从算法的测试结果看，工业视觉的图像识别准确率已经能够达到极高的水平，但要实现工业上的应用，还需要保证能够快速完成批量化检测， 同时能够适应多样的环境（ 包括物体表面材质、 工厂环境、 工作距离等）
端侧算力成本越来越高
随着工业相机像素越来越高，深度学习在工业视觉检测中的应用及提升生产效率的要求， 对算力硬件性能要求越来越高， 高性能 CPU/GPU 的应用也越来越广泛， 这直接导致算力成本价格直线上升
解决方案场景
产品在线质量检测
5G+AI 的外观质量检查方案， 依托 AI 深度视觉检测技术和 5G 通信技术进行融合，用于测量汽车外观表面缺陷、汽车组装缝隙面差、汽车零部件尺寸外观等场景检测，来判断产品是否规格，是否合格
智能分拣识别分析
基于 5G+AI 的机器视觉分拣系统解决方案中集成 5G 终端的工业相机，解决频繁更换网线的痛点， 同时依托 5G 网络大带宽、 高可靠的特性， 将图像回传到云端利用深度学习 AI 检测图像方案， 提升识别的准确率和定位精度，使得能够适应更加复杂的分拣环境， 更好的完成分拣任务
安全生产环境巡检
5G+AI 视觉识别的智能安全巡检方式， 通过现场高清设备进行采集， 借助 5G 网络进行图像数据回传， 实时监控现场安全状态， 从而实现对于生产现场的自动化安全巡检
统一零部件厂商质检标准
基于 OEM 主机厂构建的 AI 质检平台和移动的标准检测 AI-Box，通过 5G 低时延、大带宽连接， 解决当前中小型零部件来料质量控制面临的问题
方案优势
实现数据互联互通、 动态闭环
通过 5G 网络连接，产线上每个工业视觉应用不再是独立的数据孤岛，带来的价值包括：工厂中央生产控制系统可实时获得每个被检测对象的结果、状态，纳入全工厂生产管理系统；云端训练平台能实时获取多个现场端的样本图像，对算法进行实时调优
提升生产效率， 减少维护成本
5G+AI 的解决方案能极大的提升生产效率，一方面对具有移动性部分工业应用场景，如后装视觉应用、不固定部署场景，无线传输的方式可以很好的解决
简单、 易部署， 支持规模应用
5G+AI 的解决方案中将复杂的样本标注、 图像处理等统一在云端平台实现，并通过 AI 算法实现智能标注、 智能闭环，降低系统应用的复杂性，使得工业视觉检测能被应用到更多的生产环节中
提升设备标准化、 智能化水平
5G+AI 的解决方案通过多点样本的实时获取， 在云端统一架构平台上实现推理训练， 支持快速的新模型迭代更新， 能使得深度学习在工业视觉应用中被广泛推广， 普遍提升视觉检测成功率
方案架构
AI 视觉云平台通过 5G 网络连接，实现设备状态和软件版本的在线可视化管理， 同时将瑕疵、 误杀、疑似等图像上传到视觉 AI 云平台， 快速迭代模型并自动下发，让本地侧的设备越来越聪明，提高生产效率，降低企业成本
架构优势
多终端多维度数据展示
车辆缺陷检测结果以九宫格方式展示在移动端和大屏端，同时支持多种的多级数据展示
多功能模块质检系统平台
实现工业视觉经检流程管理，参数配置，系统监控、设备运维，数据统计，结果展示，系统管理功能
5G+多网络接入能力
灵活对接多种网络接入，同时基于网络构建企业云服务系统并搭建整个平台系统
边缘设备识别能力
封装多种类型设备接入，提供标准化平台接入，建立云网互通连接
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