大模型时代的工业质检方法论

报告总结如下：

腾讯优图团队在工业视觉领域积累了丰富的AI技术，包括但不限于人脸识别、人体识别、图像识别、OCR等，这些技术在多个行业中得到广泛应用。自2014年以来，团队已申请超过1000项专利，每天服务调用量高达30亿次。在视觉AI领域的研究和应用中，团队取得了多项国际领先成果，如在人脸检测、人体检测、目标检测等任务上的世界记录。

在实践中，腾讯优图将这些AI技术应用于复杂缺陷外观检测领域，通过整合光、机、电、软、算的解决方案，服务于光伏、3C、汽车、锂电、轴承、刹车片、半导体、PCB、电池、手机、平板电脑、笔记本电脑、手表等行业的外观质检需求。通过使用计算光学技术，团队能够满足高精度和多机型的需求，确保缺陷检测的准确性。

腾讯优图的AI质检产品具备以下优势：

1. 标准恒定，提质提效降本：通过AI技术实现缺陷的精确检测，确保产品质量，同时提高生产效率，降低成本。
2. 检测能力：能够准确识别和定位缺陷，判断是否为良品。
3. 使用效率：提供快速、高效的检测服务，缩短数据收集和模型训练周期，降低模型推理时间。

面对工业AI质检的挑战，腾讯优图提出了基于“Scaling Laws”的新范式，即利用通用大模型支持多模态提示的下游应用，包括缺陷感知、文字生成和图片生成。通过采用基于LLM（大型感知器模型）的架构，该模型能够在不同场景下提供高质量的视觉感知服务，同时支持小样本学习和快速模型迭代。

为了应对不同难度级别的项目，腾讯优图提供了一套灵活的解决方案，包括支持数百至数万张图片的数据集训练、快速迭代模型的策略，以及针对难度不高项目的快速模型开发流程。这种“矩阵式”方法允许企业在不同复杂度的场景下灵活选择最适合的解决方案。

腾讯优图还提供了一体化的工业AI质检交钥匙方案，涵盖数据采集、标注、训练、封装和部署全链路。该方案采用公有云或私有化集群，通过多场景数据打造质检通用大模型，实现模型的快速优化和应用。此外，腾讯云还提供了TIAOI工业质检平台，支持公有云、Windows单机和Linux集群等多种部署模式。

在技术方面，腾讯优图在过去三年内发表了100多篇计算机视觉会议论文，涉及成像算法、基础视觉学习、通用视觉模型等多个领域。这体现了其在AI质检领域的深厚技术积累和创新能力。

腾讯优图还积极参与行业标准建设，与合作伙伴共同推动工业AI质检领域的标准化进程。通过与宁德时代等企业的合作，发布了《工业AI质检标准化研究报告》，并在工业互联网研究院的支持下，入选了《大数据融合创新赋能新型工业化优秀案例集》。此外，腾讯云在AI工业质检领域的技术创新和应用实践得到了认可，实现了在该领域的领先地位。

腾讯优图与30多家生态合作伙伴建立了合作关系，共同推动工业质检设备和解决方案的发展，旨在为客户提供定制化服务和培训，促进技术交流与合作，共同推动产业进步。