企业想用AI，却说不清需求；技术团队来了，又听不懂车间的“行话”，怎么办？如今，活跃在温州制造企业车间的563名AI行业翻译官，正将这些难题一一破解。
AI行业翻译官（中）在车间工作。周琳子摄
日前，在浙江洲一铝业有限公司的车间里，彩涂铝卷正快速转动。质检员老陈盯着反光的铝卷不敢眨眼，因为瑕疵稍纵即逝。记者试盯了两分钟，眼前就开始发白。“这条线24小时不停机，到下半夜更熬人，漏检会变多。”老陈说，但这不是机器运转的极限，如果质检跟得上，产线速度能达到每分钟60米，产能提升25%。
老陈的烦恼，正是几个月前温州首批AI行业翻译官、来自中国移动温州分公司的项目经理吴中政听到的“痛点”。
当前，AI正加速走向生产线，但温州制造业在向智造转型中，存在供需对接“两张皮”现象。今年初，温州组建了一支由三大运营商、高校院所、软件企业等组成的“AI行业翻译官”队伍，首批走进产值亿元以上制造企业，通过入企诊断、供需对接、落地跟踪“三步走”，加快AI应用赋能制造进程。
洲一铝业是首批受益者。这是一家专注高端彩涂铝卷制造研发的外贸企业。走进产品展示间，记者发现木纹、石纹、亮面等各种纹路的装饰面板铺了一整墙，伸手一摸才发现都是铝做的。“品类达到80种，几乎都是定制的，质检很难。”企业信息主管高俊杰介绍，企业现有质检员36人，占一线员工的四分之一，即便人多，依然难免漏检。此前，一卷2吨的铝卷产品因在末端才发现大片瑕疵导致整批报废，损失十多万元。
吴中政在车间蹲了几天，把企业的烦恼翻译成一份“需求说明书”：质检以人工目视为主，膜厚、色差、针孔、划伤等缺陷难精准把控，建议用视觉识别替代人工质检。同时，迅速对接公司此前在纺织印花、电池智造等领域有丰富视觉质检经验的技术团队。
为加快精准攻克难题，吴中政带着技术团队干脆把工位搬到了生产线旁，搭建专门的模拟产线，采集上千份瑕疵样本开展精准标定、瑕疵特征识别、AI图像识别模型训练等工作，经过几个月的模型训练和迭代，视觉质检系统已上线测试。
AI行业翻译官（左 一）在车间工作。周琳子摄
记者在车间见到吴中政时，他正在查看实时检测画面。突然，屏幕闪动黄色标识，提示“1782米处有异常”，还提供了3台30万像素的高速摄像头从不同角度拍下的照片。
“缺陷图片会生成报告给客户，告知使用时避开；大面积缺陷则会通知工人裁剪。”高俊杰翻出过去一周的检测记录：缺陷检出率超90%，基本可替代人工目检。
“翻译官不是做完调研就走的‘过客’，项目不落地，人不收工。”吴中政说。前不久，他带着细线、暗线等难以识别的缺陷样品到慕尼黑上海电子生产设备展上寻找进一步解决方案，还联系了十多家高校和科研机构测试。“有翻译官帮忙对接资源，我们省心很多。”高俊杰说。
温州AI行业翻译官培训会现场。温州市人工智能局供图
“解决一家企业的困难，最终是为了撬动一个行业的升级。”温州市人工智能局算力与模型处相关负责人说。截至当前，AI行业翻译官已完成320家企业入企调研及就绪度分析。
来 源：潮新闻
记者 周琳子
本文转自：温州新闻网 66wz.com
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