潮新聞記者周琳子

AI行業(yè)翻譯官在車間工作。記者周琳子攝

企業(yè)想用AI，卻說不清需求；技術團隊來了，又聽不懂車間的“行話”，怎么辦？如今，活躍在溫州制造企業(yè)車間的563名AI行業(yè)翻譯官，正將這些難題一一破解。

日前，在浙江洲一鋁業(yè)有限公司的車間里，彩涂鋁卷正快速轉(zhuǎn)動。質(zhì)檢員老陳盯著反光的鋁卷不敢眨眼，因為瑕疵稍縱即逝。記者試盯了兩分鐘，眼前就開始發(fā)白。“這條線24小時不停機，到下半夜更熬人，漏檢會變多。”老陳說，但這不是機器運轉(zhuǎn)的極限，如果質(zhì)檢跟得上，產(chǎn)線速度能達到每分鐘60米，產(chǎn)能提升25%。

老陳的煩惱，正是幾個月前溫州首批AI行業(yè)翻譯官、來自中國移動溫州分公司的項目經(jīng)理吳中政聽到的“痛點”。

AI行業(yè)翻譯官在車間工作。記者周琳子攝

當前，AI正加速走向生產(chǎn)線，但溫州制造業(yè)在向智造轉(zhuǎn)型中，存在供需對接“兩張皮”現(xiàn)象。今年初，溫州組建了一支由三大運營商、高校院所、軟件企業(yè)等組成的“AI行業(yè)翻譯官”隊伍，首批走進產(chǎn)值億元以上制造企業(yè)，通過入企診斷、供需對接、落地跟蹤“三步走”，加快AI應用賦能制造進程。

洲一鋁業(yè)是首批受益者。這是一家專注高端彩涂鋁卷制造研發(fā)的外貿(mào)企業(yè)。走進產(chǎn)品展示間，記者發(fā)現(xiàn)木紋、石紋、亮面等各種紋路的裝飾面板鋪了一整墻，伸手一摸才發(fā)現(xiàn)都是鋁做的。“品類達到80種，幾乎都是定制的，質(zhì)檢很難。”企業(yè)信息主管高俊杰介紹，企業(yè)現(xiàn)有質(zhì)檢員36人，占一線員工的四分之一，即便人多，依然難免漏檢。此前，一卷2噸的鋁卷產(chǎn)品因在末端才發(fā)現(xiàn)大片瑕疵導致整批報廢，損失十多萬元。

吳中政在車間蹲了幾天，把企業(yè)的煩惱翻譯成一份“需求說明書”：質(zhì)檢以人工目視為主，膜厚、色差、針孔、劃傷等缺陷難精準把控，建議用視覺識別替代人工質(zhì)檢。同時，迅速對接公司此前在紡織印花、電池智造等領域有豐富視覺質(zhì)檢經(jīng)驗的技術團隊。

為加快精準攻克難題，吳中政帶著技術團隊干脆把工位搬到了生產(chǎn)線旁，搭建專門的模擬產(chǎn)線，采集上千份瑕疵樣本開展精準標定、瑕疵特征識別、AI圖像識別模型訓練等工作，經(jīng)過幾個月的模型訓練和迭代，視覺質(zhì)檢系統(tǒng)已上線測試。

記者在車間見到吳中政時，他正在查看實時檢測畫面。突然，屏幕閃動黃色標識，提示“1782米處有異常”，還提供了3臺30萬像素的高速攝像頭從不同角度拍下的照片。

“缺陷圖片會生成報告給客戶，告知使用時避開；大面積缺陷則會通知工人裁剪。”高俊杰翻出過去一周的檢測記錄：缺陷檢出率超90%，基本可替代人工目檢。

溫州AI行業(yè)翻譯官培訓會現(xiàn)場。溫州市人工智能局供圖

“翻譯官不是做完調(diào)研就走的‘過客’，項目不落地，人不收工。”吳中政說。前不久，他帶著細線、暗線等難以識別的缺陷樣品到慕尼黑上海電子生產(chǎn)設備展上尋找進一步解決方案，還聯(lián)系了十多家高校和科研機構測試。“有翻譯官幫忙對接資源，我們省心很多。”高俊杰說。

“解決一家企業(yè)的困難，最終是為了撬動一個行業(yè)的升級。”溫州市人工智能局算力與模型處相關負責人說。截至當前，AI行業(yè)翻譯官已完成320家企業(yè)入企調(diào)研及就緒度分析。