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过了年，大家都开工了，可因为环境整治的事情和原材料的不足，各家的生意都比较萧条，正常生产的没几家，大家都在观望着，我也不例外，除了做成几个小单外，谈了几个月的大单因为定金又黄了，心情真郁闷！事情是这样的：
年底的时候湖南的一位客户找上我说是有一个工程，需要上万平米的文化石，发来的图片是我们那种晚霞红15*60的胶粘板文化石，因为那个时候已经是年关了，我便说没货，推到过年再谈，这不，刚过完年，对方又找我说要求寄样品，他们头儿要拍板定案了。见事情有门我答应下来，于是，样品在正月十二寄出去。
几天后，他收到样品，我们就着这个样品商谈起来，那次谈了具体的合作细节，价格是不包含税的，结果哪！等他回头和他们头儿谈的时候，头儿要求含税，而且要增/票，既然含税的那价格就得另算了，于是，又一轮的洽谈开始了，几经协商，价格谈到九十八元/平米，还要含税含运费，价格谈妥之后，他拟了一份合同发过来，我一看合同，这不是霸/王条款吗？在付款方式一栏写着：头批货款支付50%，剩余货款等货到后验货支付，以后每批货货到之后验货合格后付清余款，而且路途中的一/切损失都是我们的，对方概不承担，这让我很无语，这个价格扣除原料费、运费和税之外，每平米也就赚个三块钱，一车货三两千的利润不足/以抵挡这样的风险。于是我和他据理力争，几经洽谈才在付款方式稍微改变一些：先付30%，装车是在付50%，验货后付剩余货款。双方都同意之后，又重新修改了合同签字盖章后，头批货发走了。
几天后货到了，问题也出来了，他要求卸货后付款，我不同意，让他在车上点货，并且提醒他这是事先说好的，双方僵持一会儿后，他就把剩余的货款转过来了，不一会儿他又打电话说我把货发错了，发来的产品和样品不一样。我说：我们这边胶粘板有两种：一种是红加白，一种是粉色，当时发货的时候，给你发过两种图片确认过，你看了图片之后又转发过来说要这种我才给你装这种，而你转发过来的正是红加白，不信你可以看咱俩的聊天记录。他不高兴的说：谁知道你们是两种产品啊，在我看来两种就差不多。我看事情已经这样了，在争执下去也无济于事，总得有解决的办法才行，我说到：李总，货已经发出去了，在退回来也不现实，就算路途中一块不损坏，可还有来回运费两万多哪，来回倒腾都是钱，谁来承担？您还是和你们头好好谈谈，这两种胶粘板文化石质量都是一样的，铺贴出来的效果相比来说，红加白粘贴更好看，在我们这里卖的也比较快，至于如何去说服你们头，很简单，你先拿一盒出来给你们头儿摆放出效果来，用事实说话更有说服力。事到如今，他也没有其它的好办法，只好接受我的意见。
结果不到十/分钟，他回电话说他们头同意用这种，就这样，这个问题毫/无悬念的解决了。
在准备发第/二车货的时候，我要求付定金，因为上万平米的单子没有定金谁心里也不踏实，再加上原材料本就不足，若是人家不要了，我这边损失比较大。于是，我又拟了一份补充协议发过去（原合同中有一条说未尽事宜可以后面补充），这份补充合同发过去后石沉大海，我实在等不及，只好打电话他问啥情况，这个时候对方的说话语气变了，说我这边供应不上，他们又找了一家供应商合作。我懵了，这边形势确实不好，但也没说供不上啊，就要了个定金就成这样了？于是，我连忙问是怎么回事？他说他们找了河北人合作，今天要就过来签单的。我说：晚霞红就我们这里有，河北也是从我们这里进的货，在大环境的影响下形势都是一样的，我这个本地人说话你不信，你信一个外地人？他说：那我不管，只要人家能供上货就行，管他在哪进的货。我看事情已成定局，而且没有定/金、还要货到付款、承担大部分风险的单子，我也不想挽留，就这样，简单的和他寒暄几句就挂断了。
哎！好好的一个单子就败在一个定金上，郁闷之余，不得不感慨一声：市场竞争这么激烈，真是生意难做啊！
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过了年，大家都开工了，可因为环境整治的事情和原材料的不足，各家的生意都比较萧条，正常生产的没几家，大家都在观望着，我也不例外，除了做成几个小单外，谈了几个月的大单因为定金又黄了，心情真郁闷！事情是这样的：
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几天后货到了，问题也出来了，他要求卸货后付款，我不同意，让他在车上点货，并且提醒他这是事先说好的，双方僵持一会儿后，他就把剩余的货款转过来了，不一会儿他又打电话说我把货发错了，发来的产品和样品不一样。我说：我们这边胶粘板有两种：一种是红加白，一种是粉色，当时发货的时候，给你发过两种图片确认过，你看了图片之后又转发过来说要这种我才给你装这种，而你转发过来的正是红加白，不信你可以看咱俩的聊天记录。他不高兴的说：谁知道你们是两种产品啊，在我看来两种就差不多。我看事情已经这样了，在争执下去也无济于事，总得有解决的办法才行，我说到：李总，货已经发出去了，在退回来也不现实，就算路途中一块不损坏，可还有来回运费两万多哪，来回倒腾都是钱，谁来承担？您还是和你们头好好谈谈，这两种胶粘板文化石质量都是一样的，铺贴出来的效果相比来说，红加白粘贴更好看，在我们这里卖的也比较快，至于如何去说服你们头，很简单，你先拿一盒出来给你们头儿摆放出效果来，用事实说话更有说服力。事到如今，他也没有其它的好办法，只好接受我的意见。
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#商汤AI大装置落地汽车质检，演绎“质、敏、柔”工业三步曲#
随着人工智能等新一代技术的逐步成熟，第四次工业革命的浪潮席卷全球，智能制造也已成为我国的重要方略。而汽车工业作为工业的关键领域之一，其智能化转型也得到产业链上下游的重点关注。
近期，在汽车行业的“灯塔工厂”和“智能制造示范工厂”——福田康明斯发动机生产工厂的总装车间里，响起了此起彼伏的快门声。一声声的“咔嚓”，如同汽车工业在新时代的脉搏，展现了人工智能技术与汽车工业相结合而碰撞出的强大生命力。支持这份生命力的，是基于商汤SenseCore AI大装置打造的光机电软算一体化的深泉工业质检推训平台（以下简称深泉平台）。依托这套平台，福田康明斯不仅实现了对发动机关键零部件的表面缺陷和装配缺陷的自动检测，大大提升了质检效率，更是提升了工人的能力，将工人从枯燥乏味的质检工作中解放了出来从事工艺等更高水平的工作，最终提升了企业整体的竞争力，迈出了向智能制造转型升级的关键一步。
福田康明斯的高级项目经理表示：“商汤科技的深泉平台与我司生产实践相结合，实现了多个场景下AI质检能力的快速上线，提升了质检效率，也帮助我们提高了智能制造的水平，为AI质检在汽车工业制造领域的敏捷创新和应用奠定了基础。”
在今天的汽车工厂里，机器人的应用已经随处可见。但是在质检这个环节，仍然对人工目检存在巨大需求及挑战。要解决好这个问题，需要演绎好“质、敏、柔”三步曲，让汽车生产动作和音乐旋律一样准确、轻快、灵活。
“质”，即要足够的精准。衡量精准度的指标一般有两个，漏检率和误检率。漏检率影响生产的良品率，而误检率影响生产的产能，只有漏检率和误检率都足够低，才意味着质检产品可以被实际应用。
“敏”，即落地全流程要足够的高效，让工厂各个部门高效落地AI智能化应用，充分利用产线上每一寸空间，并让工人手眼与智能化应用共同协作、完美配合，“人机协同”实现高效生产。
“柔”，即缺陷检测要具备足够的柔性，随着时代的发展，大规模生产的定义已经从单件大批次已经变为多件小批次。要求在有限的产线空间内，能够支持多种零件的生产。
可以说，深泉平台在“质”、“敏”、“柔”三个方面都表现出色，这也保证了深泉平台能在福田康明斯诸多工位形成真正的落地实践。
工业场景往往面临零部件种类多、型号多、缺陷种类多的“三多”难题。一是零部件种类多，据统计一辆汽车上的零部件多达上万种；二是零部件型号多，哪怕是同一种零部件，用到不同汽车上的型号往往千差万别；三是零部件缺陷多，不同的生产工艺就会产生不同的缺陷。要想针对每种缺陷检测的场景，均达到“质”的要求，就变得极为困难。
为了解决这个问题，深泉平台从多光学方案支持、多零部件形态支持、多重质检支持三个角度提供了解决方案。在多光学方案支持方面，平台里支持了十余种不同的图像处理方案，从明视场到暗视场，从同轴光到穹顶弥散光，都可以很好的完成图像的质量检测、数据预处理、数据增强等。工业成像特点是，整张图像素范围较大，但缺陷通常都较小。为了对这类缺陷进行检测，在深泉平台提供了高精度的图像分割能力，可以在上亿级像素分辨率的极端场景下，对仅有3-5个像素的缺陷实现精准检出，让缺陷位置一目了然。
在多零件形态支持方面，平台里支持凹型件、拱形件、多面体等多种零部形态。在复杂零部件拍摄时也会出现判断是否是缺陷标准不清晰的问题，标注出现错误的情况较难避免。针对这一情况，深泉平台提供了诸如Auto Denoise等技术，能够保证训练数据集件在有噪声的情况下也能收敛到最优点。
在多重质检支持方面，针对工业生产中的装配类缺陷、生产工艺类缺陷，提供了无监督、半监督、强监督完整的模型训练体系进行了支持。并在推理时综合使用，确保最低程度的漏检和最高质量的检出。
每一个AI质检的项目，都是一套系统化的工程，涉及光机电软算的多个系统，也会涉及原有质检流程的更新和重组，如何将智能化技术和产线完美融合提升产线效率，深泉平台提供了完善的解决方案，将工艺的迭代从“月”为单位改变为“周”为单位。真正践行“敏”。
深泉平台针对生产前-轻量化产线、生产中-软硬一体高效推理、生产后-工艺快速迭代提供了多方面解决方案：
轻量化产线，深泉平台提供了云化和轻量边缘侧两种推理产品形态，助力产线云化、轻量化、无线化。减少产线上繁杂的各种设备。让工人生产时有一个一目了然的生产视野。打造智慧“生产舱”，为更快的生产节拍奠定基础。也为产线未来换型等各种变化时夯实了基础。
软硬一体高效推理，结合公司自研AI芯片形成了软硬一体高效推理方案，确保了商汤的学术和工业实践成果可以最大化利用AI算力，实现最优的算法精度和速度。深泉平台还打通了工业相机、PLC、机械臂等生产线上的端设备，实现了多个设备的协同工作，从而保证AI质检能满足生产线上几百毫秒甚至几十毫秒的极限节拍。
工艺快速迭代，通过对工艺生产缺陷进行实时数据分析，将缺陷数量、类别、等级等信息以报表形式提供给企业生产管理者，使其对生产质量一目了然，实现以量化数据指导生产工艺改进，大大提高生产质量管理效率。
在福田康明斯的工位，随着缺陷的精准识别和缺陷汇总分析，让工厂更快的区分关键缺陷和一般缺陷。关键缺陷的工艺迭代依托数据，已经在按周为单位在进行工艺优化。真正演绎了深泉平台的效果之“敏”。
传统的汽车工业生产模式是“刚性”生产，即以实现单一产品的大批量生产为主。但随着生产理念和技术的发展，现在的工业企业开始转向“柔性”生产，强调要高质量的生产小批量的产品，这无论对生产制造还是对质量检测，都提出了更高的要求。
为了解决解决这个问题，深泉平台提供了工业模型训练组件、推理工作流调度组件、报表配置组件。工业模型训练组件可以充分利用商汤SenseCore AI大装置的能力，如同流水线工厂一般，实现不同场景的算法模型的底层抽象。深泉平台不仅集成了SenseCore AI大装置，更是在其之上打造了零代码的工业模型生产平台，使用“授人以渔”的方式，将AI模型生产的能力全面赋能给工业开发者。深泉平台中还集成了AutoML技术，与常规AutoML不同，该技术专门针对工业小数据集设计，以在工业质检这类细分场景中达到算力与精度的最佳平衡，以做到真正的不调一个参数。实践表明，在福田康明斯的多个工位上，通过超参自动搜索得到的AI模型，其漏杀率和误杀率都明显优于普通模型。
推理工作流调度组件可以在完成 AI模型自由定制后，对质检工艺进行灵活调整。质检工艺依赖于光机电软算各部分的紧密配合，要实现有效调整，就需要统筹考虑。深泉平台集成了业内主流厂商的工业相机，无论是百万像素还是千万像素，无论是面阵相机还是线阵相机，均能即插即用。同时，深泉平台还支持多款PLC主流协议，可以实现与几十款PLC的互联互通。当光机电设备充分连接之后，作为质检产线的中枢，深泉平台将通过低代码平台来灵活设计质检工艺，从而实现对流水线、机械臂等各类机械自动化设备的控制，确保多设备的高效协同工作。在这套低代码平台中，工业相机、PLC、机械臂等均被抽象为一个个的节点，用户只需要通过可视化配置的方式，即可对节点进行不同的排列组合，从而轻松实现质检工艺的再定义。通过几分钟的重新配置，就可以实现质检工艺的快速切换，确保了对“柔”的支撑。
在报表配置组件中，深泉平台提供了灵活的报表配置，采用横纵表的设计，确保了产线生产不同类型的设备，系统可以采用插件式装载，报表会自动显示生产零部件的质量情况，真正做到全方面的柔性生产。
以福田康明斯的质检场景为例，在轴瓦检测工位，一次需要完成对两片轴瓦表面的缺陷检测，由于轴瓦形状为拱形，因此每个轴瓦需要两个相机进行拍摄，一个工位则会包含4个工业相机。这4个工业相机的工作模式、拍照顺序、结果整合方式，都会影响给到PLC最终的质检结果，最终影响质检工艺。深泉平台将各种设备和AI模型均抽象为节点，用户可以自行定义节点的工作顺序和流程，从而实现对质检业务流程的自定义。当客户的场景从使用4个相机的轴瓦检测工位，变更为使用1个相机的飞轮壳涂胶工位时，用户只需要重新拖动节点，设计一个符合飞轮壳涂胶工位的质检业务流程，整个流程即可生效。
目前，基于商汤SenseCore AI大装置打造的光机电软算一体化的深泉平台，已经在福田康明斯的多个工位落地。让AI质检在百年汽车工业中找到了自己发光发热的空间。随着被评为“灯塔工厂”和“智能制造示范工厂”，福田康明斯也将持续推动发动机生产向智能制造的转型升级，而商汤科技也将持续通过强大的深泉平台，让智能化助力汽车工业的发展，让汽车工业的生产像华尔兹一样优美和轻快，助力汽车行业在工业4.0的浪潮中不断前行。
随着人工智能等新一代技术的逐步成熟，第四次工业革命的浪潮席卷全球，智能制造也已成为我国的重要方略。而汽车工业作为工业的关键领域之一，其智能化转型也得到产业链上下游的重点关注。
近期，在汽车行业的“灯塔工厂”和“智能制造示范工厂”——福田康明斯发动机生产工厂的总装车间里，响起了此起彼伏的快门声。一声声的“咔嚓”，如同汽车工业在新时代的脉搏，展现了人工智能技术与汽车工业相结合而碰撞出的强大生命力。支持这份生命力的，是基于商汤SenseCore AI大装置打造的光机电软算一体化的深泉工业质检推训平台（以下简称深泉平台）。依托这套平台，福田康明斯不仅实现了对发动机关键零部件的表面缺陷和装配缺陷的自动检测，大大提升了质检效率，更是提升了工人的能力，将工人从枯燥乏味的质检工作中解放了出来从事工艺等更高水平的工作，最终提升了企业整体的竞争力，迈出了向智能制造转型升级的关键一步。
福田康明斯的高级项目经理表示：“商汤科技的深泉平台与我司生产实践相结合，实现了多个场景下AI质检能力的快速上线，提升了质检效率，也帮助我们提高了智能制造的水平，为AI质检在汽车工业制造领域的敏捷创新和应用奠定了基础。”
在今天的汽车工厂里，机器人的应用已经随处可见。但是在质检这个环节，仍然对人工目检存在巨大需求及挑战。要解决好这个问题，需要演绎好“质、敏、柔”三步曲，让汽车生产动作和音乐旋律一样准确、轻快、灵活。
“质”，即要足够的精准。衡量精准度的指标一般有两个，漏检率和误检率。漏检率影响生产的良品率，而误检率影响生产的产能，只有漏检率和误检率都足够低，才意味着质检产品可以被实际应用。
“敏”，即落地全流程要足够的高效，让工厂各个部门高效落地AI智能化应用，充分利用产线上每一寸空间，并让工人手眼与智能化应用共同协作、完美配合，“人机协同”实现高效生产。
“柔”，即缺陷检测要具备足够的柔性，随着时代的发展，大规模生产的定义已经从单件大批次已经变为多件小批次。要求在有限的产线空间内，能够支持多种零件的生产。
可以说，深泉平台在“质”、“敏”、“柔”三个方面都表现出色，这也保证了深泉平台能在福田康明斯诸多工位形成真正的落地实践。
工业场景往往面临零部件种类多、型号多、缺陷种类多的“三多”难题。一是零部件种类多，据统计一辆汽车上的零部件多达上万种；二是零部件型号多，哪怕是同一种零部件，用到不同汽车上的型号往往千差万别；三是零部件缺陷多，不同的生产工艺就会产生不同的缺陷。要想针对每种缺陷检测的场景，均达到“质”的要求，就变得极为困难。
为了解决这个问题，深泉平台从多光学方案支持、多零部件形态支持、多重质检支持三个角度提供了解决方案。在多光学方案支持方面，平台里支持了十余种不同的图像处理方案，从明视场到暗视场，从同轴光到穹顶弥散光，都可以很好的完成图像的质量检测、数据预处理、数据增强等。工业成像特点是，整张图像素范围较大，但缺陷通常都较小。为了对这类缺陷进行检测，在深泉平台提供了高精度的图像分割能力，可以在上亿级像素分辨率的极端场景下，对仅有3-5个像素的缺陷实现精准检出，让缺陷位置一目了然。
在多零件形态支持方面，平台里支持凹型件、拱形件、多面体等多种零部形态。在复杂零部件拍摄时也会出现判断是否是缺陷标准不清晰的问题，标注出现错误的情况较难避免。针对这一情况，深泉平台提供了诸如Auto Denoise等技术，能够保证训练数据集件在有噪声的情况下也能收敛到最优点。
在多重质检支持方面，针对工业生产中的装配类缺陷、生产工艺类缺陷，提供了无监督、半监督、强监督完整的模型训练体系进行了支持。并在推理时综合使用，确保最低程度的漏检和最高质量的检出。
每一个AI质检的项目，都是一套系统化的工程，涉及光机电软算的多个系统，也会涉及原有质检流程的更新和重组，如何将智能化技术和产线完美融合提升产线效率，深泉平台提供了完善的解决方案，将工艺的迭代从“月”为单位改变为“周”为单位。真正践行“敏”。
深泉平台针对生产前-轻量化产线、生产中-软硬一体高效推理、生产后-工艺快速迭代提供了多方面解决方案：
轻量化产线，深泉平台提供了云化和轻量边缘侧两种推理产品形态，助力产线云化、轻量化、无线化。减少产线上繁杂的各种设备。让工人生产时有一个一目了然的生产视野。打造智慧“生产舱”，为更快的生产节拍奠定基础。也为产线未来换型等各种变化时夯实了基础。
软硬一体高效推理，结合公司自研AI芯片形成了软硬一体高效推理方案，确保了商汤的学术和工业实践成果可以最大化利用AI算力，实现最优的算法精度和速度。深泉平台还打通了工业相机、PLC、机械臂等生产线上的端设备，实现了多个设备的协同工作，从而保证AI质检能满足生产线上几百毫秒甚至几十毫秒的极限节拍。
工艺快速迭代，通过对工艺生产缺陷进行实时数据分析，将缺陷数量、类别、等级等信息以报表形式提供给企业生产管理者，使其对生产质量一目了然，实现以量化数据指导生产工艺改进，大大提高生产质量管理效率。
在福田康明斯的工位，随着缺陷的精准识别和缺陷汇总分析，让工厂更快的区分关键缺陷和一般缺陷。关键缺陷的工艺迭代依托数据，已经在按周为单位在进行工艺优化。真正演绎了深泉平台的效果之“敏”。
传统的汽车工业生产模式是“刚性”生产，即以实现单一产品的大批量生产为主。但随着生产理念和技术的发展，现在的工业企业开始转向“柔性”生产，强调要高质量的生产小批量的产品，这无论对生产制造还是对质量检测，都提出了更高的要求。
为了解决解决这个问题，深泉平台提供了工业模型训练组件、推理工作流调度组件、报表配置组件。工业模型训练组件可以充分利用商汤SenseCore AI大装置的能力，如同流水线工厂一般，实现不同场景的算法模型的底层抽象。深泉平台不仅集成了SenseCore AI大装置，更是在其之上打造了零代码的工业模型生产平台，使用“授人以渔”的方式，将AI模型生产的能力全面赋能给工业开发者。深泉平台中还集成了AutoML技术，与常规AutoML不同，该技术专门针对工业小数据集设计，以在工业质检这类细分场景中达到算力与精度的最佳平衡，以做到真正的不调一个参数。实践表明，在福田康明斯的多个工位上，通过超参自动搜索得到的AI模型，其漏杀率和误杀率都明显优于普通模型。
推理工作流调度组件可以在完成 AI模型自由定制后，对质检工艺进行灵活调整。质检工艺依赖于光机电软算各部分的紧密配合，要实现有效调整，就需要统筹考虑。深泉平台集成了业内主流厂商的工业相机，无论是百万像素还是千万像素，无论是面阵相机还是线阵相机，均能即插即用。同时，深泉平台还支持多款PLC主流协议，可以实现与几十款PLC的互联互通。当光机电设备充分连接之后，作为质检产线的中枢，深泉平台将通过低代码平台来灵活设计质检工艺，从而实现对流水线、机械臂等各类机械自动化设备的控制，确保多设备的高效协同工作。在这套低代码平台中，工业相机、PLC、机械臂等均被抽象为一个个的节点，用户只需要通过可视化配置的方式，即可对节点进行不同的排列组合，从而轻松实现质检工艺的再定义。通过几分钟的重新配置，就可以实现质检工艺的快速切换，确保了对“柔”的支撑。
在报表配置组件中，深泉平台提供了灵活的报表配置，采用横纵表的设计，确保了产线生产不同类型的设备，系统可以采用插件式装载，报表会自动显示生产零部件的质量情况，真正做到全方面的柔性生产。
以福田康明斯的质检场景为例，在轴瓦检测工位，一次需要完成对两片轴瓦表面的缺陷检测，由于轴瓦形状为拱形，因此每个轴瓦需要两个相机进行拍摄，一个工位则会包含4个工业相机。这4个工业相机的工作模式、拍照顺序、结果整合方式，都会影响给到PLC最终的质检结果，最终影响质检工艺。深泉平台将各种设备和AI模型均抽象为节点，用户可以自行定义节点的工作顺序和流程，从而实现对质检业务流程的自定义。当客户的场景从使用4个相机的轴瓦检测工位，变更为使用1个相机的飞轮壳涂胶工位时，用户只需要重新拖动节点，设计一个符合飞轮壳涂胶工位的质检业务流程，整个流程即可生效。
目前，基于商汤SenseCore AI大装置打造的光机电软算一体化的深泉平台，已经在福田康明斯的多个工位落地。让AI质检在百年汽车工业中找到了自己发光发热的空间。随着被评为“灯塔工厂”和“智能制造示范工厂”，福田康明斯也将持续推动发动机生产向智能制造的转型升级，而商汤科技也将持续通过强大的深泉平台，让智能化助力汽车工业的发展，让汽车工业的生产像华尔兹一样优美和轻快，助力汽车行业在工业4.0的浪潮中不断前行。
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