AI大模型在國內風起云涌的時候，大模型如何在行業內落地，成為了持續探討的話題。
在機器視覺行業，AI大模型的應用已經逐步成形。2023年上海慕尼黑機器視覺展，芯歌智能帶來了機器視覺行業的首款AI大模型——知己大模型。
這款產品能為機器視覺行業帶來哪些改變？張通社帶您一探究竟。
一 知己AI大模型首次公開亮相
在剛剛閉幕不久的2023上海慕尼黑機器視覺展上，芯歌智能帶來了多款主打產品，展臺上人頭攢動，展示出芯歌智能的軟硬件技術實力，以及企業的行業影響力。
本次展覽上，芯歌智能帶來了多款產品，包括第三代激光3D輪廓相機sG57N和sG58系列，激光位移傳感器tG51HZ和BZ系列，機器視覺缺陷檢測軟件AIAP極智算法平臺以及知己大模型1.0。
這幾款產品分別體現出了芯歌不同的市場競爭力及獲客抓手。3D輪廓相機主打高速率和高精度精密測量檢測；位移傳感器主打性價比高精密測距及自動化；AIAP算法平臺賦能相關硬件產品，使芯歌軟硬全棧能力可以高效學習，快速部署，完美解決客戶需求及行業痛點。
在這些產品之中，芯歌智能硬件優勢已被業內認可，自研感算一體CMOS的工業相機為客戶精密測量檢測提供了最優國產替代產品；視覺檢測方案生成機器人則是其一款新產品，基于知己AI大模型，它能根據具體場景實現可落地的視覺檢測方案。
在實際場景中，如要想檢測出一個直徑約為0.5厘米的黑色斑點，知己機器人可根據情況，輸出最佳的機器檢測方案，并且生成方案的時間不超過5分鐘。要知道，以往一個項目的視覺方案設計時間往往需要一兩個工作日的時間。
二 知己大模型：專注于工業檢測的AI大模型
目前，中國已經發布了幾十款AI大模型產品，絕大部分都致力于解決通用型的問題，比如百度文心一言和阿里巴巴通義千問等等。與他們不同的是，芯歌智能的知己大模型主要應用于工業領域，尤其是機器視覺領域。
芯歌智能的AI視覺負責人霖總告訴張通社，客戶可將文字、圖片、3D點云等格式輸入大模型中，‘知己’就能生成關于特定工業檢測項目的文字版本以及代碼版本。“這些方案非常完善，僅僅通過簡單調整就能向客戶展示”，霖總說。
具體來說，芯歌知己大模型有什么特點？
無樣本推理：由于有了大模型作基底，僅僅需要少量數據樣本，就能完成常見的缺陷檢測。
輸入多模態：支持文字、圖像、3D點云、非可見光數據的輸入。
形態學分析：集成形態學分析功能，保證輸出結果真實有效。
本地化部署：擁有17B參數，單臺服務器即可部署，擁有邊緣端自研推理控制。
本地知識庫：支持構建安全保密的本地知識庫，可通過word，pdf等多種方式輸入信息。
安全可控：芯歌智能擁有多項專利，保證行業大模型的使用安全。
除了供芯歌智能內部的團隊使用之外，該服務已經被數家芯歌智能的客戶所使用。
例如，原來一家企業需要通過‘做庫’方式，為不同的缺陷構建單獨的影像數據庫，通過芯歌知己大模型，這家企業可直接完成工業檢測的任務，無需花費大量成本去‘做庫’。
“我們的知己機器人可以識別肉眼可見的裂紋，就算是肉眼不可見的缺陷，我們也能通過特殊光譜的手段輕松識別”，霖總說。
三 提升項目執行效率，做有感知會決策的大模型
長期以來，機器視覺產業往往被認為是高速發展的行業，覆蓋面廣，客戶也多。但是，這行業高速發展的另一面卻是產品難以標準化，規模效應難以顯現。
對于產品非標準化以及規模效應難出現，這個痛點本身可以通過大模型技術解決。
傳統情況下，一位負責工業缺陷檢測項目的人員需要與客戶進行反復溝通，了解具體客戶需求，并逐步形成具體解決方案，拿到具體數據并落地執行。“一個項目開展下來十分費時費力，導致成本高企，影響到公司發展。”
霖總表示，“如果有一個系統可以把過去項目的經驗積累下來，而且新項目可以使用過往項目的經驗，那么這個項目落地就會變得更加高效。”
芯歌知己大模型是為加速項目的執行速度而研發的。“目前的大模型技術讓AI有了非常出色的因果涌現能力，它能快速找到圖像與數學模型的關聯。這樣的話，機器檢測工業缺陷的效率會提升很多。”
芯歌智能的知己大模型仍在持續完善的過程中，他的目標是做一個有感知會決策的AI。
例如，當AI發現工廠的缺陷率比平時多了30%，它會自動排查問題發生的原因，并給出相應的解決方案：由于特定工藝段的溫度沒有控制好，導致溫度上升0.2度，影響了產品的良率，那段工藝段的溫度失控是因為機器老化導致的。
霖總透露，芯歌智能目前正在服務一位客戶的智慧工廠項目，正為它打造一個這樣的AI系統，稱為‘工廠大腦’。
知己大模型已經被芯歌智能的團隊進行廣泛應用，原來需要140人執行的工作量，現在僅僅需要40人就可以搞定。“這只是知己的初步階段，未來它會走向商業化，有著更廣闊的應用空間。”
