在現有業務或方案的基礎上，企業如何通過引入AI能力真正做到在降低成本的同時提升效率？質檢流水線中，檢測人員注意力與體力不支導致的低效、價格高昂的智能檢測設備、千變萬化的瑕疵形態都迫使企業投入更多成本；電網戶外巡檢中，越來越密集的電網分布、安全指標提升帶來的巡檢壓力、野外巡檢面臨的艱苦環境，僅依靠人力進行電網運維已變得不切實際；當前炙手可熱的互聯網公司雖然有創新的內容輸出與盈利模式，但在內容安全方面同樣面臨著巨大的壓力，復雜嚴格的內容審核標準、文字視頻圖片的內容形式多樣化、高并發但低時延的要求，這一系列問題顯然不能僅依賴增加審核人力來解決。

可見，無論是傳統企業或新興行業，都面臨著場景要求不斷提高、運維人力成本不斷增加的問題。此時，接入AI能力，使用AI模型完成企業智能化轉型、實現降本增效目標顯得尤為重要。百度大腦EasyDL零門檻AI開發平臺，圍繞行業痛點，面向企業開發者提供AI開發全流程支持，從數據上傳與智能標注、靈活高效模型訓練到多種形式服務部署，并且面向不同人群提供經典版、專業版、行業版三款產品。其中，EasyDL經典版支持零算法基礎的開發者，圍繞業務場景高效開發AI模型，只需少量數據，即可訓練出高精度模型。

在剛剛結束的EasyDL產業應用系列公開課中，行業專家深度解讀行業痛點難點與業務應用案例，研發工程師根據業務場景介紹產品具體實操流程，在產業與技術的緊密結合之下，助你在快速理解業務的同時，獲得模型開發的技術能力。錯過直播？莫慌！本文選取公開課三個使用EasyDL經典版的典型案例，為你精準提取案例核心內容！

核心解決問題：小型汽車零部件質檢流程從“人檢”到“AI檢”

經典案例：工業噴油嘴閥座瑕疵質檢

在汽車制造中，任何一個零部件的質量都十分重要。汽車噴油嘴中的閥座是一個關鍵部件，在傳統生產過程中，對閥座的檢測都由人工完成，這帶來了諸多問題，噴油嘴閥座體積小，檢測人員需要長時間注意力高度集中，這對人員的體力要求很高，檢測員需要間歇性休息，效率較低，且閥座的檢測率在一定程度上直接影響了噴油嘴的生產率。根據不同車型，閥座有多種類型，會出現相應的多種瑕疵，一般的檢測設備難以滿足檢測需求，而目前市場上的智能檢測設備價格昂貴，從十幾萬到幾十萬不等，一般生產廠家難以承受。這一系列人檢面臨的問題，不僅僅出現在汽車零件制造業中，在諸多行業的質檢流程中都會遇到。

關注到這一問題，廣西科技大學的李老師通過使用AI技術，幫助柳州源創電噴技術有限公司完成了智能化改造。

依托EasyDL零門檻AI開發平臺的經典版物體檢測能力，李老師創建了一個閥座檢測模型，將常見的真實瑕疵圖片進行上傳并標注后，經過幾輪迭代，成功開發出一個可以檢測出閥座瑕疵的模型。

之后，根據零件生產的流程，設計出一套可以在工廠中實際應用的機器自動檢測流程，從振料盤上料到機械臂取料，再進入通過攝像頭采集閥座圖片后將圖片上傳進行識別，隨后根據閥座的質量完成質檢分類。

整套機器檢測的流程與傳統人工檢測流程相比，正確率從75%-85%提升到95%以上，每天的檢測數量也從每天的1000-2000件提升到每天可連續工作識別10000件左右。識別正確率和識別數量都有了巨大的提升，在實際生產中，幫助傳統企業在低成本的基礎上完成了效率的大規模提升。

解決核心問題：保障安全生產，從人力巡線到“無人機+AI模型識別”

經典案例：電網巡檢

在“新基建”加速賦能各行各業高速發展的背景下，傳統電力電網也在快速發展。當前，電網設備的數量在不斷高速增長，可靠性要求逐年提升，對輸電通道的安全管理問題壓力也不斷增大，但與此同時，卻面臨著運維人力短缺、人力作業效率低、流程長、流程復雜、對野外工作風險大、設備狀態的信息獲取不足等問題，僅僅依靠人力對電網設施進行巡檢已經難以滿足需求。

為此，上海電網突破了人工智能+大數據應用的關鍵技術難點，建成了電力人工智能應用開發和展示平臺，全面支持基于人工智能和大數據的電網運營優化。從完全依賴人力巡線，向“機器人無人機采集數據+大數據分析+人工智能平臺處理+自主判斷決策”轉變。其中，上海電網使用飛槳企業版EasyDL經典版定制的巡檢模型，賦能電力巡檢的挖掘機識別與鳥巢識別兩大場景。

在挖掘機侵入識別場景中，基于EasyDL經典版開發的物體檢測模型，能夠及時發現基建工地上的叉車、吊車、挖掘機等隱患，避免了對電纜的外力破壞。通過模型的識別結合人工檢驗進行二次篩選，這種“模型判定+人工復核”的方式，將輸出圖片的準確率與精準率提升到了100%，效果突出。

鳥巢對輸電鐵塔而言是一個巨大的隱患，它可能會導致輸電線路短路與電網故障，但傳統人力巡線的過程中，鳥巢位置較高，肉眼巡查較為困難，且輸電鐵塔數量多，人力難以完全覆蓋。

通過EasyDL經典版定制的鳥巢識別模型，采用“無人機拍攝+AI模型檢測”的模式，能夠及時發現鳥巢、樹枝等隱患。并且在實際業務中，考慮到對檢測實時性的要求，通過離線SDK的部署方式，在大大降低了巡檢難度的同時，提高了識別效率，降低了電網短路、故障的風險。

解決核心問題：人力審核高成本低效率，開放審核能力+定制AI模型簡單高效

經典案例：互聯網內容安全審核

互聯網內容安全問題現在越來越成為更多企業關心的重點問題，隨著相關管理規范的愈加健全詳細，企業開始投入越來越多的人力財力加強對內容的審核。但在完全依賴人工的審核中，效率低、成本高、時延高等問題也困擾著企業。除此之外，不同用戶與業務部門的審核規則完全不同，針對不同業務需要有相應的審核規則與配套的培訓，對于企業的要求高、實現難度大。針對互聯網內容安全審核問題，在行業中卻難以找到能夠提供較全面的審核方案或能力完備的服務商，對基礎審核能力之外的細粒度審核能力缺失較為嚴重，例如與自定義人臉庫、新增審核內容等方面，服務商通常難以及時做出反應。

為此，百度內容審核平臺為用戶提供了足夠全面的審核能力、靈活的規則配置與精準的審核模型，覆蓋超過14項圖像審核、超過8項文本審核服務與超過9項語音審核能力。以足夠精準的自動化審核能力提升審核效率，減少人審工作量。

另外，針對一些企業面對的特殊業務審核需求，如緊急剎車聲識別、槍擊聲識別或是定制圖片類型識別，可以通過EasyDL零門檻AI開發平臺進行訓練，通過數據的上傳與標注、模型訓練、服務部署的簡單步驟，即可最快5分鐘定制內容審核模型。EasyDL目前已支持圖片、聲音、文本、視頻四種數據集格式，用戶可以根據自己的場景需求自行選擇，自主定制業務審核模型，提高審核效率，降低審核成本。

看過這三個案例，你是否對AI落地行業應用有了更多理解與思考？企業AI落地看似高深，但經過課程中詳細講解行業痛點解決方案和對AI技術實戰技巧的掌握，轉型最懂業務的AI工程師，幫助實現企業智能化轉型，通過EasyDL零門檻AI開發平臺，少量數據定制高精度AI模型，你也可以！

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