智能时代，传统质检成为瓶颈
随着智能制造技术的成熟，传统依赖人工和常规机器视觉的生产质量检测领域正在通过引入AI、大数据等技术实现质检的自动化、智能化，但在规模化推广中遇到了诸多新问题，如：
准确度低
工业场景复杂，通用模型适应性差，有效样本数据获取困难、覆盖低、类别数量少，缺陷检出率低
开发难
工业机理复杂，对业务需求理解以及行业Know-How积累要求高，算法开发投入高、周期长
运维难
生产换线频繁、工艺升级快，算法调试慢无法使用快速上线需求，影响生产效率
方案价值
识别更精准
基于华为自身200+条产线AI质检实践经验，提炼800+工业级图像处理算子，全面覆盖工业领域行为规范性检测、缺陷检测、定位、测量等场景，识别准确度达到98.5%以上
开发更简单
华为提供低代码开发平台，封装典型工业应用场景算子工具，针对不同业务场景可视化编排，大幅提升AI质检应用开发效率
运维更高效
华为提供的端边云协同方案，在线获取场景数据、在线调试，快速实现模型的迭代优化、实时下发至端侧实时应用，极大提升运维人员的AI模型迭代效率