以下為演講內(nèi)容摘要

從安防到智能物聯(lián)，?？低暶鎸?duì)的客戶需求始終呈現(xiàn)碎片化、場(chǎng)景化特征。公司為100多個(gè)子行業(yè)、數(shù)百個(gè)細(xì)分場(chǎng)景提供服務(wù)，每一個(gè)細(xì)分行業(yè)都有自己的需求和特點(diǎn)。面對(duì)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(shù)應(yīng)用到質(zhì)量管理中，進(jìn)而實(shí)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，?？低曉贏I和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著深厚積淀，2006年?？低暰统闪⒘酥悄芩惴▓F(tuán)隊(duì)，2012年于業(yè)內(nèi)率先推出了基于深度學(xué)習(xí)的前后端嵌入式產(chǎn)品，2021年開(kāi)始啟動(dòng)大模型相關(guān)的研發(fā)工作，2023年推出?？涤^瀾大模型，并在2024年開(kāi)始規(guī)?；膽?yīng)用和落地。

基于海康威視自有的算法和?？涤^瀾大模型，我們構(gòu)建了MaaS一站式大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)，同時(shí)結(jié)合業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和內(nèi)容平臺(tái)，形成了?？低暯y(tǒng)一的數(shù)智底座。在數(shù)智底座的基礎(chǔ)之上，我們?cè)谘小a(chǎn)、銷(xiāo)、服各個(gè)領(lǐng)域，按照業(yè)務(wù)的端到端進(jìn)行梳理，識(shí)別其中的關(guān)鍵模塊、關(guān)鍵環(huán)節(jié)、關(guān)鍵把控點(diǎn)，并針對(duì)這些關(guān)鍵環(huán)節(jié)和關(guān)鍵把控點(diǎn)，開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)的垂直的AI應(yīng)用，在需要協(xié)同配合的領(lǐng)域，對(duì)這些智能體進(jìn)行協(xié)同化的應(yīng)用，突破運(yùn)營(yíng)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(lǐng)域，我們基于AI大模型開(kāi)發(fā)了軟件定制流水線，我們把過(guò)去所有的歷史定制數(shù)據(jù)投喂給大模型，對(duì)大模型進(jìn)行專項(xiàng)的垂直化的應(yīng)用訓(xùn)練。后面新的定制進(jìn)來(lái)，大模型會(huì)對(duì)需求進(jìn)行智能識(shí)別，分析它是不是存在延續(xù)性，是不是存在關(guān)聯(lián)性，是不是存在沖突，同時(shí)給出對(duì)應(yīng)的解決方案、設(shè)計(jì)方案和推薦的編碼。

人工只需復(fù)核把關(guān)，即可完成全自動(dòng)化的軟件定制開(kāi)發(fā)，可極大提升定制開(kāi)發(fā)效率。

基于AI的代碼管理能力

我們還開(kāi)發(fā)了專門(mén)的AI輔助編碼引擎，可覆蓋公司目前在用的20多種編程語(yǔ)言，在一些高級(jí)編程語(yǔ)言，尤其是腳本型語(yǔ)言的直接采納率可以達(dá)到40%，也就是說(shuō)這40%的代碼生成之后，經(jīng)過(guò)研發(fā)人員的復(fù)核和確認(rèn)后可以直接入庫(kù)，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(jí)比較大，定制多、版本也多，目前整個(gè)代碼已經(jīng)達(dá)到千億行級(jí)了，并且正在朝向萬(wàn)億行級(jí)不斷增長(zhǎng)，這對(duì)我們來(lái)說(shuō)管理壓力也非常大。對(duì)于這當(dāng)中的一些共性缺陷、重復(fù)缺陷，可以基于代碼特征進(jìn)行智能檢索和分析，給到對(duì)應(yīng)的研發(fā)人員相應(yīng)的修改建議。

數(shù)智供應(yīng)鏈

生產(chǎn)全流程自動(dòng)化

我們對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，從上料到制程，包括檢驗(yàn)、包裝、下線、物流等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了梳理，對(duì)其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，自主研發(fā)了相應(yīng)的自動(dòng)化設(shè)備。比如SMT流水線焊錫焊點(diǎn)的X光檢測(cè)設(shè)備、器件的健康度檢測(cè)設(shè)備、自動(dòng)調(diào)焦設(shè)備。基于?？?a href="http://m.brongaenegriffin.com/soft/data/42-101/" target="_blank">機(jī)器人自主研發(fā)的機(jī)械臂所做的自動(dòng)碼垛、基于移動(dòng)機(jī)器人做的自動(dòng)搬運(yùn)，基于?？殿Ｓ癤光感知所做的自動(dòng)點(diǎn)料、異物檢測(cè)、缺陷檢測(cè)等等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)關(guān)鍵工序的全流程自動(dòng)化。

基于這些自主研發(fā)的自動(dòng)化設(shè)備，我們構(gòu)建了行業(yè)首條全自動(dòng)無(wú)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(dòng)的無(wú)人化生產(chǎn)線正在運(yùn)轉(zhuǎn)。在訂單的高峰期，可以實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)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(duì)生產(chǎn)制造和檢驗(yàn)環(huán)節(jié)的一些核心場(chǎng)景，我們進(jìn)行了專門(mén)的垂直化訓(xùn)練，比如針對(duì)物料的防錯(cuò)配、漏配，配件的防錯(cuò)放、漏放、多放，包括接插線的防呆，基于聲音感知的工業(yè)聽(tīng)診等等。目前，AI大模型的應(yīng)用覆蓋了整個(gè)生產(chǎn)制造工業(yè)檢測(cè)當(dāng)中的很多場(chǎng)景，而且還在持續(xù)不斷地拓展。

數(shù)智營(yíng)銷(xiāo)

營(yíng)銷(xiāo)全旅程數(shù)智化

我們基于MTC流程對(duì)營(yíng)銷(xiāo)全旅程也進(jìn)行了梳理，對(duì)其中的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)、關(guān)鍵模塊，也定義了一些垂直的智能體。

比如說(shuō)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(shí)2-3小時(shí),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(píng)審、合同的智能生成、合同風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)判，很大程度上提高營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程的質(zhì)量。

數(shù)智服務(wù)

智能時(shí)代服務(wù)新模式

在售后服務(wù)階段，我們也是基于服務(wù)全旅程梳理提煉了關(guān)鍵模塊，比如多渠道智能路由，我們有400熱線、小威機(jī)器人、線上的智能問(wèn)答等等。在維修和備件的預(yù)測(cè)上，我們也是建立相應(yīng)的智能體，對(duì)于整個(gè)備件需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)，我們也會(huì)做維修點(diǎn)位之間的快速調(diào)撥和周轉(zhuǎn)，提升運(yùn)維響應(yīng)效率。

針對(duì)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(yīng)的數(shù)字化服務(wù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，將所有的服務(wù)過(guò)程線上化，同時(shí)將一部分功能向客戶開(kāi)放，客戶能看到工單的服務(wù)進(jìn)度、維修進(jìn)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(jìng)爭(zhēng)力、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)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(shí)開(kāi)箱不良持續(xù)降低。

近些年，海康威視已將自身在質(zhì)量管理場(chǎng)景的經(jīng)驗(yàn)，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(jī)械裝備、電子電器、汽車(chē)制造等領(lǐng)域廣泛落地應(yīng)用，比如基于融合光譜開(kāi)發(fā)了煤質(zhì)分析儀、實(shí)現(xiàn)煤炭成分在線分析，比如CT X光缺陷檢測(cè)、壓鑄件超聲波質(zhì)檢等等。通過(guò)持續(xù)的對(duì)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。