以下為演講內(nèi)容摘要

從安防到智能物聯(lián)，?？低暶鎸Φ目蛻粜枨笫冀K呈現(xiàn)碎片化、場景化特征。公司為100多個子行業(yè)、數(shù)百個細分場景提供服務，每一個細分行業(yè)都有自己的需求和特點。面對這樣的挑戰(zhàn)，?？低晫⒆灾餮邪l(fā)的物聯(lián)感知、AI和大數(shù)據(jù)技術應用到質(zhì)量管理中，進而實現(xiàn)質(zhì)量管理的數(shù)字化、智能化，打造了“數(shù)智質(zhì)量”質(zhì)量管理模式。

分享中，石炎明表示，海康威視在AI和大數(shù)據(jù)領域有著深厚積淀，2006年海康威視就成立了智能算法團隊，2012年于業(yè)內(nèi)率先推出了基于深度學習的前后端嵌入式產(chǎn)品，2021年開始啟動大模型相關的研發(fā)工作，2023年推出海康觀瀾大模型，并在2024年開始規(guī)模化的應用和落地。

基于?？低曌杂械?a target="_blank">算法和海康觀瀾大模型，我們構建了MaaS一站式大模型應用開發(fā)平臺，同時結合業(yè)務系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺和內(nèi)容平臺，形成了海康威視統(tǒng)一的數(shù)智底座。在數(shù)智底座的基礎之上，我們在研、產(chǎn)、銷、服各個領域，按照業(yè)務的端到端進行梳理，識別其中的關鍵模塊、關鍵環(huán)節(jié)、關鍵把控點，并針對這些關鍵環(huán)節(jié)和關鍵把控點，開發(fā)對應的垂直的AI應用，在需要協(xié)同配合的領域，對這些智能體進行協(xié)同化的應用，突破運營效率瓶頸，提升質(zhì)量管理水平。

數(shù)智研發(fā)

基于AI的軟件定制流水線

在研發(fā)領域，我們基于AI大模型開發(fā)了軟件定制流水線，我們把過去所有的歷史定制數(shù)據(jù)投喂給大模型，對大模型進行專項的垂直化的應用訓練。后面新的定制進來，大模型會對需求進行智能識別，分析它是不是存在延續(xù)性，是不是存在關聯(lián)性，是不是存在沖突，同時給出對應的解決方案、設計方案和推薦的編碼。

人工只需復核把關，即可完成全自動化的軟件定制開發(fā)，可極大提升定制開發(fā)效率。

基于AI的代碼管理能力

我們還開發(fā)了專門的AI輔助編碼引擎，可覆蓋公司目前在用的20多種編程語言，在一些高級編程語言，尤其是腳本型語言的直接采納率可以達到40%，也就是說這40%的代碼生成之后，經(jīng)過研發(fā)人員的復核和確認后可以直接入庫，不需要再做修改，研發(fā)效率大大提升。

另一方面是缺陷智能分析和代碼靜態(tài)分析。我們現(xiàn)在的代碼量級比較大，定制多、版本也多，目前整個代碼已經(jīng)達到千億行級了，并且正在朝向萬億行級不斷增長，這對我們來說管理壓力也非常大。對于這當中的一些共性缺陷、重復缺陷，可以基于代碼特征進行智能檢索和分析，給到對應的研發(fā)人員相應的修改建議。

數(shù)智供應鏈

生產(chǎn)全流程自動化

我們對整個生產(chǎn)過程，從上料到制程，包括檢驗、包裝、下線、物流等各個環(huán)節(jié)進行了梳理，對其中的關鍵環(huán)節(jié)，自主研發(fā)了相應的自動化設備。比如SMT流水線焊錫焊點的X光檢測設備、器件的健康度檢測設備、自動調(diào)焦設備?；诤？?a href="http://www.makelele.cn/soft/data/42-101/" target="_blank">機器人自主研發(fā)的機械臂所做的自動碼垛、基于移動機器人做的自動搬運，基于?？殿Ｓ癤光感知所做的自動點料、異物檢測、缺陷檢測等等，實現(xiàn)生產(chǎn)關鍵工序的全流程自動化。

基于這些自主研發(fā)的自動化設備，我們構建了行業(yè)首條全自動無人化生產(chǎn)線。目前在?？低曂]生產(chǎn)基地、武漢生產(chǎn)基地和重慶生產(chǎn)基地，已經(jīng)有多條全自動的無人化生產(chǎn)線正在運轉(zhuǎn)。在訂單的高峰期，可以實現(xiàn)7×24小時不間斷的連續(xù)生產(chǎn)。

AI助力數(shù)字化生產(chǎn)

基于?？涤^瀾大模型，針對生產(chǎn)制造和檢驗環(huán)節(jié)的一些核心場景，我們進行了專門的垂直化訓練，比如針對物料的防錯配、漏配，配件的防錯放、漏放、多放，包括接插線的防呆，基于聲音感知的工業(yè)聽診等等。目前，AI大模型的應用覆蓋了整個生產(chǎn)制造工業(yè)檢測當中的很多場景，而且還在持續(xù)不斷地拓展。

數(shù)智營銷

營銷全旅程數(shù)智化

我們基于MTC流程對營銷全旅程也進行了梳理，對其中的一些關鍵環(huán)節(jié)、關鍵模塊，也定義了一些垂直的智能體。

比如說在售前階段，可以直接根據(jù)客戶的需要做智能化的內(nèi)容輔助生成。降低我們售前同事的工作量。售中階段，我們做了智能的產(chǎn)品選型配單，將原始人工配單效率提高了70%,由耗時2-3小時,縮短為30分鐘以內(nèi),快速將客戶需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品配置清單。還有合同條款的智能評審、合同的智能生成、合同風險的智能預判，很大程度上提高營銷過程的質(zhì)量。

數(shù)智服務

智能時代服務新模式

在售后服務階段，我們也是基于服務全旅程梳理提煉了關鍵模塊，比如多渠道智能路由，我們有400熱線、小威機器人、線上的智能問答等等。在維修和備件的預測上，我們也是建立相應的智能體，對于整個備件需求進行預測，同時，我們也會做維修點位之間的快速調(diào)撥和周轉(zhuǎn)，提升運維響應效率。

針對于客戶滿意度，我們做了工單執(zhí)行質(zhì)量的AI質(zhì)檢，建立了相應的數(shù)字化服務運營平臺，將所有的服務過程線上化，同時將一部分功能向客戶開放，客戶能看到工單的服務進度、維修進展等情況。

數(shù)智質(zhì)量管理模式

助力千行百業(yè)數(shù)字化

“數(shù)智質(zhì)量”質(zhì)量管理模式有效提升了公司整體的質(zhì)量水平，成為公司提升競爭力、驅(qū)動業(yè)務增長的核心引擎。2024年數(shù)據(jù)顯示，公司的客戶滿意度已從2020年的87.15%提升至91.61%，質(zhì)量管理體系成熟度同步升至86.75%，同時開箱不良持續(xù)降低。

近些年，?？低曇褜⒆陨碓谫|(zhì)量管理場景的經(jīng)驗，整合成了系統(tǒng)化的數(shù)智解決方案，在石化煤炭、鋼鐵有色、機械裝備、電子電器、汽車制造等領域廣泛落地應用，比如基于融合光譜開發(fā)了煤質(zhì)分析儀、實現(xiàn)煤炭成分在線分析，比如CT X光缺陷檢測、壓鑄件超聲波質(zhì)檢等等。通過持續(xù)的對外輸出，助力千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。