北京 2025年6月26日 /美通社/ -- 數字化浪潮中，AI應用已經成為化工企業提質增效、實現競爭力重塑的"利器"：在生產環節，利用AI精準預測并優化工藝條件，有效降低廢品率，提升產品質量與產量；在供應鏈環節，借助AI優化庫存管理，通過分析歷史銷售數據與市場需求預測，智能生成補貨策略，從而顯著降低庫存成本……
某全球化工巨頭借助浪潮信息與微鏈道愛聯合開發的AI視覺標注和模型訓練一體機，成功開發并應用晶體特征智能檢測模型，實現了晶體特征精確檢測和定量化判斷，確保符合生產標準。相較傳統人工方式，其檢測效率提升十余倍，識別結果誤差率控制在3%以內，媲美資深專家水平，生產力提升超過30%。
化工巨頭晶體特征智能檢測，專用模型訓練遇挑戰
某全球化工巨頭生產多種產品，廣泛應用于塑料、橡膠、涂料、醫藥等領域。在生產過程中，需要對產品的晶體特征進行精確檢測。晶體是原子、分子或離子在三維空間有序排列形成的固體。晶體的形狀、覆蓋率和粒徑直接決定化工產品的質量與性能。精確控制晶體特性，對提升產品一致性、優化使用效果至關重要，并深刻影響生產質量控制及研發迭代。
該企業檢測的晶體主要是塊狀、片狀及混合狀晶體，檢測指標包含晶體形狀、覆蓋率和粒徑等。以往，該企業主要依賴人工來進行晶體特征檢測。先利用電子顯微鏡拍攝高倍率晶體圖像，由人工觀察后，得出檢測結果。但人工檢測易受到經驗不足、疲勞、觀察不清等主觀因素影響，導致評判結果不穩定。而且人工只能主觀估測晶體覆蓋率和平均粒徑，無法精準統計，且耗時長。每名檢測人員每天僅能檢測幾十張圖片，難以滿足大規模檢測需求。
為提升晶體檢測的準確性和效率，該企業擬引入人工智能技術，實現晶體特征的自動智能識別。然而，通用模型在識別邊緣模糊、重疊、噪聲干擾強、倍率差異大的晶體圖像時表現欠佳，難以滿足高精度檢測需求。因此，該企業亟需基于自身晶體圖像數據，訓練專用的智能檢測模型。在此過程中，其面臨數據標注、實時算力雙重挑戰。
要訓練出能精準識別不同類型晶體的AI模型，大量晶體圖像的精確標注必不可少。同時，為最大限度提升檢測準確性，該企業對晶粒的識別精度需要達到 0.1微米級別，僅為頭發絲直徑的千分之一。要確保標注效率和標注質量，建立行之有效的標注流程和質量監控機制勢在必行。
該化工巨頭眾多的實驗室與生產線需要實時獲取晶體的檢測結果，而龐大的數據規模、繁雜多樣的晶體類型，再加上對晶粒識別精度的極高要求，意味著智能檢測模型需要強大的實時算力作為支撐，才能在保證精度的同時，實現快速響應和高效處理。
AI 視覺標注和模型訓練一體機讓晶體智能檢測"事半功倍"
為滿足該企業在晶體特征智能檢測模型訓練與應用等方面的嚴苛需求，微鏈道愛聯合浪潮信息打造了AI視覺標注和模型訓練一體機。其基于元腦服務器NF5468M7和微鏈道愛DaoAI World平臺，集智能數據標注、模型訓練、結果整合與報表生成等功能于一體。同時，一體機注重用戶體驗，界面友好、操作便捷，即使非專業人員也能輕松上手。
在部署一體機之后，該化工巨頭顯著提升了晶體數據標注與模型訓練的效率。一體機支持低至0.1微米的像素級識別精度，并能通過定制化訓練，滿足企業對晶體類型、晶粒大小及覆蓋度的精確檢測需求。同時，大幅減少了多個獨立工具間的數據轉移和格式轉換時間，使得從數據準備到結果輸出的全流程更加流暢快捷，有力支持企業構建自動化檢測與質量監控機制。
此外，一體機搭載元腦服務器NF5468M7，為該企業提供了強大的AI算力，可高速處理海量晶體數據，顯著縮短模型訓練周期，加速晶體特征智能檢測模型的開發與迭代。同時，其算力資源可按需動態調整，支撐企業持續發展的業務需求。
目前，該企業實現了晶體類型、大小及覆蓋度的快速準確識別。AI晶體檢測系統能夠對晶體類型進行精準分類，并能自動計算晶體大小和晶體在材料表面的分布范圍，提供準確數據以便測量和分析，確保符合生產標準。該企業的晶體檢測效率提升十余倍，識別結果相比資深專家誤差率控制在3%以內。相較于傳統人工檢測，顯著減少了人工干預成本，有效降低了誤檢、漏檢導致的資源浪費，生產力提升超過30%。
未來，瞄準更多傳統行業的智能化轉型要求，微鏈道愛與浪潮信息將在元腦生態的框架下，推動方案聯合創新和資源共享，加速AI技術在行業實踐中的落地應用，助力客戶在生產效率、產品質量、運營成本和市場競爭力等方面實現全面提升。
