用AI“怜香惜玉”，百度云要解放200万质检工人
元旦回来上班，小伙伴都在吐槽假期太短——能不短吗，假期没有上午（睡懒觉）。
比假期短更惨的是压根没假期。
中国数几千万流水线上的制造业工人，周末假日加班是常态，他们的生活，就像现实版的《摩登时代》。
这部1936年上映的电影，主角名叫查理，每天在流水线上扭六角螺帽，繁重工作的高压之下，查理疯了，他在生活中看到一切六角形的东西都要去拧紧，包括大街上一位裙子上带有六角形纽扣的女士，最后查理进了精神病院。
80多年过去了，生产环节逐渐实现了无人化，但在复制系数最高的质检环节，还是离不开一线工人。
在南方的一家3C类制造工厂，每天10几个小时的工时，让90后、95后的质检女工稚嫩的脸庞呈现疲惫的菜青色。血丝密布的双眼，则要“归功于”高密度的重复工作：每天检测1万多个零部件，每个零部件的检测包含13个角度，然后挑拣、分类覆盖10大类缺陷的残次品。
这里就像现实版的《摩登时代》。
休息铃声一响，600多位质检工人齐刷刷倒在流水线的工作台上——很像他们家乡被狂风骤雨摧残倒伏的麦田，每天下午，他们可以趴在工作台休息15分钟。
百度云工程师第一次进入某3C零配件加工厂时，仿佛踏入了查理工作的车间，“特别震撼，全身发麻，特别心疼那些一线质检员。”
这位颇受震撼的工程师，在朋友圈里引用了尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》里的名言，“物种的繁衍和发展，从来不关注个体的幸福感。”
如何治愈“疯查理”，如何解放一线质检女工？
01 “解救”一线质检女工
这个工厂是生产手机数据线零件，每天产出230万个数据头，质检工人，是整个流水线的最后一环，也是对人力依赖程度最高的环节。
很多工厂都装上了自动流水线，但唯独质检环节例外——质检环节面临的环境最为复杂，不是单纯的机械作业。
比如，这个小小的数据头，可能有33项瑕疵让其沦落为残次品，有缝隙，有裂痕，有刮擦等等。
零件愈小，越考验质检员的经验、眼神和体力——尤其是在精密度要求极高的3C领域，他们必须像机器一样精密有序，高速运转。
但是，再冷静的工人也有情绪波动之时，当他们处于疲惫期或者痛苦期时，质检的精准性就会大打折扣。
这样的工作十分无趣，极大消耗工人的身体和心智，一位自杀的富士康工人，曾在诗歌里倾泻了他的痛苦：
那些低于机台的青春早早夭亡
我咽下奔波，咽下流离失所
咽下人行天桥，咽下长满水锈的生活
央视新闻频道也曾在2013年报道，去富士康质检部门实习的女大学生，因为长期的加班和高压，导致经期紊乱。
02 百度云“怜香惜玉”
但质检工厂里的女工，显然比较幸运——他们的解救者来了，怜香惜玉的不止有爱的百度码农，也包括有AI的百度云。
12月6日，百度云质检机正式亮相，这个名叫“表面缺陷视觉检测设备”的机器走进工厂后，可以帮助成千上万的一线质检工人，减轻大量高重复性、高频次的工作，提升效率，解放更多劳动力。
其实，用机器智能来代替人工智能，某些外企此前已经有所探索——这是3.0版的自动流水线，依赖的技术是传统的机器学习。
但由机器学习驱动的“质检员”，只能在比较确定性的环境下，对人类指定的单一性的两三类缺陷精确甄别，也就是说“指哪儿打哪儿”，灵活度低，普适性低，包容度低，无法做到对人工的彻底替代，只能做到“人机配合”。
举例来说，如果外部环境变了，比如光线的明暗变化，阴天和晴天不同的天气状况，都要对机器学习的质检算法进行调试，而一旦产品的外部形态、制造工艺改变了，也要重新调整算法。
“机器学习驱动的自动质检，需要匹配专业的AI人才，不断调整算法，落地门槛高，普适度很低”，百度云工程师解释说。
而百度云质检机则由深度学习驱动，能够全面检测数据头的30多类缺陷，精准度能够达到人工质检员的标准。而且，随着时间的推移和经验的积累，其准确度还会不断提升，趋近完美。
对比实验数据显示，在数据线的金属头检测中，基于灰度视觉的质检机器，只能检测出4类不良残次品，漏检率0.5-1%，与此对比，百度云质检机能检测出33种缺陷，漏检率不到0.1%；前者只能部分代替人工，后者基本能完全实现流水线要求。
不用做质检员了，女工们会失业吗？
不会。
从质检环节解脱之后，她们转换赛道，进入了人工智能领域，可以做一些人工智能标注和数据提炼的工作，重复性和疲惫性大幅降低，创造力提升——一步从制造业跨越到了人工智能产业。
也许，在AI时代，再也不会有“发疯的查理”和自杀的流水线工人了。
03 解放200万工人，一年节省3500亿
AI质检机，也颇受制造工厂老板的欢迎——昂贵的人力成本节约下来了，可以创造更大价值。
以上述3C工厂为例，其质检工人的占比，三年间从20％提升到40%，人力成本支出昂贵。
平均测算，每个质检员综合人力成本在7800元左右，600名员工一个月的人力成本就高达400多万，一年四五千万，对于宏观环境趋冷、经济增速放缓、人力成本提升、日子越来越难过的制造业来说，这笔支出的削减，可能就是生死之线，这不是锦上添花，这是雪中送炭。
有了百度云质检机，上述工厂，有望一年节省数千万成本。
而与市面上的其他现有机型相比，百度云设备的投资回报率是其6.5倍。
等待解脱的可不止上述600多名女工，百度云的这套方案，能广泛应用在各行各业，比如精密加工厂、液晶面板，汽车制造、电子零部件等等，分布在各行各业的200多万表面缺陷质检工人，都有可能解脱出来，粗略测算，为全行业每年节省人力成本3500亿。
04 助力“中国智造”
当百度云的AI质检机，攻克了流水线自动化的最后一个壁垒，制造工厂才算真正升级为“智造工厂”，基于深厚的技术积累，百度云为制造厂定制一套质检方案，仅需要两到三周，就可快速上线。
中国制造业最为发达的广东，已经把“机器换人”钦定为助力制造业脱困的长远规划。在广东智能制造试验区东莞，毛衫行业的工人由50万人减少到了现在的5万人——当百度云的AI质检机，攻克了流水线自动化的最后一个壁垒，离中国制造升级为“中国智造”的宏大梦想，又近了一大步。
不仅仅是制造业，教育、传媒、农业、互联网行业等等，都在享受人工智能不算释放的技术创新红利。
在农业领域，百度云与中化农业在地块信息采集处理、产业数据挖掘、遥感图像智能判断等领域进行合作，推动传统农业向智慧农业全面转型；
在工业制造领域，百度云质检云解决方案帮助宝钢建立从连接采集、存储计算到理解决策的感知认知平台；
在金融服务领域，百度云帮助农行构建金融大脑智能云服务平台，支持农业银行智能化转型；
不仅如此，当你在爱奇艺看《延禧攻略》等热播剧不再卡顿；当一片河流重新清澈一片荒漠再次被绿植覆盖；当你的拼写错误被自动监测修正；当财经、天气、热点等新闻稿不再依赖记者，源源不断的实时产出，等等——这背后可能都是人工智能、大数据和云计算再持续发力。
05 技术进化史，也是人类解放史
前文尤瓦尔·赫拉利的那句名言，对，也不对，尽管物种的繁衍和进化，常常忽略了个体幸福，但历史上每次重大技术革命，都伴随着对人类的解放，以及生产力的大爆炸。
第一次工业革命是蒸汽革命，人类的双手第一次被机器取代，机器工厂代替了手工作坊。汽车和轮船的诞生，让马夫、纤夫等重劳动力得以解放。长途远行变得快捷方便，从空间维度上，让人类摆脱了距离的束缚。
第二次工业革命则是电力革命。电器代替机器，成为补充和取代以蒸汽机为动力的新能源。灯泡让黑夜变为白昼，让人类摆脱了昼夜和时间的束缚，洗衣机、冰箱把主妇们从洗衣房、菜市场解放出来等等。
而第三次的信息革命，带来的便捷性，人人感同身受，无需一一枚举。
接下来，是人工智能、大数据、云计算驱动的智能革命——这场革命，对人类的解放尤为深远，前三次工业革命，解放的主要是体力劳动者，而人工智能，第一次让复杂的脑力劳动得以解放，上述百度云的落地案例，就是例证。
百度云是百度AI能力、百度资源、行业解决方案的对外一站式服务输出窗口。目前，百度云已为农业、工业制造业、服务业国民经济三大产业提供了更易用的解决方案，在15个细分行业的全面布局，生态版图已经覆盖金融、钢铁、煤炭、家居、汽车等领域。
而落地速度之快，来源于百度云的ABC（AI、Big Data、Cloud Computing）模式，持续推进技术开放。百度董事长兼首席执行官李彦宏对于人工智能的前景深信不疑，“今天的现代化是什么意思，我觉得就是AI化，就是人工智能化。人工智能技术的渗透率不断提升。”
随着AI技术的持续爆发，算法、算力和数据之间形成了良性循环，将在未来的几十年中为产业和经济的发展提供“新动能”，AI将像“水电煤”一样普及，未来没有任何一家企业可以宣称与 AI 无关，而以百度云为代表的AI供应商和赋能者，也将成为中国制造升级为“中国智造”的强大引擎。
从微观来看，AI解放了质检线上的一名名普通女工。
但从宏观来看，AI也成为了国家综合竞争力的较量，就像历史上的每一次工业革命，其主导国家都会顺势上位，成为全球强国一样，蒸汽革命催生的瓦特蒸汽机等，让英国成为跃居全球头号强国。电力革命时代的西门子发电机等，让美德成为世界强国。
前两次工业革命时代，中国远远落在后面；第三次工业革命时代，中国不断赶超；到了第四次智能革命时代，中国有望走在前列。
而百度，就是人工智能国家队队长之一。李彦宏曾说，“百度要作人工智能的国家队，不是国足那种，起码是女排”。
其实，早在2015年两会期间，李彦宏就发出了《设立“中国大脑”计划 推动人工智能跨越发展》的倡导，两年后，人工智能国家组建，百度成为队长，“虽然实验室没有叫中国大脑，但能由百度牵头，我觉得已经很满足了。”
而作为中国人工智能“国家队队长”的百度，有望成为人工智能革命时代的“瓦特”和“西门子”，所以，600多名女工从繁重疲惫质的检流水线上，解脱出来，尽管不过是百度云落地应用的一个普通案例，但却是中国制造升级为中国智造的冰山一角，也能管中窥豹，得见第四次智能革命正在释放的深远影响。
END