日前，在内蒙古包头稀土应用产业园区包头永真静平磁性材料科技有限公司（以下简称“永真静平”）车间内，一台AI智能质检机器人正在紧张工作，随着光电的闪烁，AI智能质检机器人将该公司生产的稀土扁平磁钢成品分为合格、不合格两类，分传到不同区域，一批产品的检测很快完成。

对于人工智能检测效果，永真静平总经理刘静相当满意，“我们经过测试，发现比起其他机器设备，AI智能质检机器人完全可以跟人眼媲美。这样的话，机器挑完了我们就可以直接发货了。”

科学界2012年~2016年发生了一场革命，基于深度学习的AI技术获得了重大突破，引领全球进入了第四次工业革命。人工智能对工业的主要作用是使生产力倍增，也就是经常说的“赋能”概念。

AI赋能工业从2016年之后，一直是全球高科技竞争的热点，谁赢得了AI，谁就赢得了未来的竞争。

“AI赋能工业，必须突破算法精度问题和光学成像问题。”崔忠伟说。在AI算法精度方面，过去的计算机视觉属于自动化技术，是基于程序和逻辑的，面对工业外观质检任务，存在技术不通用、检测精度严重不足等两大不足。

工业质检追求零缺陷，通常我们理解为万分之一或十万分之一的精度要求，那么AI算法怎么才能突破精度这个难点技术呢？“寻找容量合适的非线性模型是关键。”崔忠伟说。所谓的容量就是神经网络的深度（层数或阶数）和宽度（卷积核数量），以便AI模型高精度地表达工业质检任务。同时，受现有算力GPU的限制，他还突破了“模型的效率优化瓶颈”，最终让AI大脑具备了高精度和强大的生产力。

光学成像方面，工业成像不同于自然界成像，自然界成像大多为材料吸收率或者反射率成像，根据材料表面反射的光线不同，像的灰度就会不同。工业品通常由同一种材料组成，对光的吸收率相同，无法对工业表面缺陷成像，必须在专门设计的光线下才能完整地体现众多种类的缺陷，“这就是我们经常说‘工业视觉靠AI起飞，但却要靠光学技术落地’。”崔忠伟笑着说道。

崔忠伟博士带领团队通过对各种工业表面进行深入的科学分析，抽象出工业表面的共同特征，即表面地貌的统计规律，并根据统计学结论进行精确打光的科学研究，最终研发出适用于所有工业表面的精确照明技术，同时也深入研究了成像光学，设计采像打光二合一光学方案，最终把所有缺陷都表现出来，再利用AI大脑的能力，请AI视觉真正追上人类，通过机器换人，实现生产力倍增。

“我们团队在AI大脑和通用光学两个关键技术上取得了成就，并申请了核心专利，尤其是我们AI工业视觉技术至少领先全球同行两年时间。”崔忠伟自豪地说。

目前，AI视觉技术已经落地，广泛应用于稀土永磁产品、3C壳体等等工业领域，值得高兴的是，包头作为稀土永磁产业聚集地，率先应用了AI质检技术，已有永真磁业、天和磁业、恒宇磁源三家企业引入AI技术，实现了质检生产力倍增，引领了全国的AI应用。

(李宝乐)