人工智能落地 為制造業賦能
“制造業不會消失，只有落后的制造業才會消失。中國制造將從制造--質量制造--智慧制造這一路線進行演進。” 創新奇智制造業合伙人孫剛對制造業智能化路線做出如此判斷。
創新奇智關注3+1場景，分別是零售、制造、金融、智慧園區。而我國制造業信息化水平參差不齊，產業鏈條復雜，制造業的人工智能應用之路尤其艱難。但也有先行者做出了表率，以富士康手機組裝工廠為例，2017年富士康峰值裝備工人達到40萬人，通過引入人工智能技術，大量解放人類重復性勞動工作，2018年年底其裝備工人人數減少至20萬人。
創新奇智的思路是：制造業的智能轉型過程，應是向各種行業不同領域賦能的過程，通過在運營、產品、模式上的變革，從動能激活和效率躍升兩方面入手，實現從“互聯網+”到“智能+”的轉變。而中國“智”造的大前提是中國“質”造，因此產品質量管理效率躍升是智能制造率先邁出的一步。
目前，創新奇智在3C、服裝、發動機、汽車內飾件、家具等細分領域都有一定的實踐應用落地。在創新奇智“AInnovation Center”人工智能展廳內，智能質檢、分揀、智慧園區等解決方案已有應用，包括手機殼質檢、成衣質檢、發動機質檢、磁性材料質檢等應用場景。
工業視覺 為制造業“注智”
創新奇智CTO、創新工場人工智能工程院首席架構師張發恩指出：制造領域人工智能的應用主要表現在工業視覺。創新奇智著力打造工業視覺的技術領先性，將傳統算法和深度學習技術相結合，自研AI工業圖像分析軟件ManuVision，支持有無檢測、2D/3D視覺引導、表現缺陷檢測、尺寸測量等，廣泛應用于3C、汽車、紡織、新能源、半導體等細分領域。
上圖為：創新奇智CTO、創新工場人工智能工程院首席架構師張發恩
工業視覺的四個主要場景分別是檢測、定位、測量、識別，這些也是制造業當中最花人力的地方。
因此，創新奇智圍繞“研、產、供、銷、服”等制造領域的關鍵環節，深挖應用場景，在質檢、分揀、預測性維護、備品備件預測以及生產資源分配等多個領域均有成果，已落地的案例均做到了貼合場景、貼近市場、貼近用戶。
P3策略 解決人工智能應用落地的最后一公里
為解決人工智能應用落地最后一公里問題，創新奇智規劃了“項目(Project)-產品(Product)-平臺(Platform)”的三步走P3策略。
張發恩說：“創新奇智采用’技術產品+行業場景’雙輪驅動模式，強調技術先進性和商業價值的并重。現在已經到了做產品的階段，采用軟硬一體的產品交付方式，讓企業開箱即用創新奇智的人工智能解決方案，無需再做復雜的設置。”
目前，創新奇智已提供了訓練一體機、能耗管理一體機、智能表檢一體機、OCR一體機等軟硬一體交付解決方案，可以彌補實際應用中軟硬件不匹配等問題，加速AI商用落地速度。
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