智能安防，高效生产，百度大脑带你预见未来工厂
刷脸入厂，智能考勤，高效管理工厂货物，和地产，零售行业一样，支撑国民经济的制造业也在迎来一场人工智能风暴。未来的工厂到底会有多智能？企业如何从“制造”走向“智造”？ 12月6日，百度大脑行业创新论坛走进苏州，发布了基于百度大脑的智慧工厂解决方案，从品质，制造等各个方面赋能工厂与制造。为制造业带去了一场洞见未来的行业头脑风暴。
安全第一，计算机视觉助力安防监控智能化
对于工厂生产管理而言，无论是人员管理、车辆管理还是视频监控综合管理，保证安全永远是企业的核心诉求。据中国安全生产协会的技术局统计，2016年，有36家大型钢铁企业在一年的时间内平均千人负伤率是0.42，这一数据足以引起企业管理者的重视，不过即便如此，很多企业仍然在采用传统的管理方式， 有些企业虽然采用了视频监控设备，却形同虚设，既保证不了保全，也无法提高管理效率。对此，百度大脑将监控设备进一步升级，利用计算机视觉来助力企业安防智能化。
比如在人员考勤方面，百度大脑在传统的面部识别方案的基础上，提供了很多活体检测的方案，保证了非活体拒绝率达到98%以上。针对系统响应慢的问题，还提供了闸机版本的专用SDK，能够实时获取人脸，实现毫秒级别的响应。此外，这套方案也得灵活，企业可以根据自己的情况开发H5或者APP，以实现考勤轻量化。目前国内领先的企业服务的开发商用友已经在使用这项技术为企业做定制化开发。
园区监控也一直是企业管理者头疼的问题，安保人员成本高，无法实时监控和及时预警让园区管理变得越来越难，百度AI则可以通过人脸和人体识别技术来替代人眼。目前这一技术在特定人群识别和异常行为分析方面都起到了重要作用。
用EasyDL快速获取AI服务，助力构造智慧工厂
在今年百度宣布开放EasyDL后，很多开发者都跃跃欲试，想要通过这一零技术门槛的应用平台在自己的领域大展身手，在这次公开课上，如何用EasyDL让制造业快速获取AI服务成为了开发者们格外关注的话题。
事实上，对于工厂生产管理来说，AI能力的核心诉求除了上述园区通行管理外，还包括生产环境监控、工业质检、企业内部培训等。其中共性的需求是，对AI能力往往需要较强的可定制性、高精度的识别效果、可离线使用的AI服务、以及能快速低成本验证AI效果确定可行性。而百度EasyDL在满足这些共性需求的同时，还能提供高质量的AI服务。而只需通过简单的EasyDL模型训练，就可以满足这些需求。
EasyDL目前支持定制的模型类型包括图像分类，物体检测，声音分类和文本分类，这些模型几乎涵盖了工厂生产的各个领域，比如在工业质检中，EasyDL的图像分类模型能力可以判断产品整体是次品还是良品，物体检测模型能力可以进行精细化瑕疵检测。在安防监控方面，EasyDL还能够判断画面状态是否正常，并对图片进行精细化内容提取，判断异常行为/场景的位置、个数。极大节省了时间成本和人力成本。
EasyDL是依托于百度自主研发的PaddlePaddle开源深度学习框架推出的定制化模型训练和服务平台，最大的优点是可即用、更轻快、高精度、强安全，同时支持输出在线或离线服务，用户根据文字提示进行简单的页面操作，只需四步，最快10分钟即可训练业务定制的深度学习模型。这也让开发者可以零算法基础定制高精度AI模型，快速验证效果。目前EasyDL已在多个行业实现落地，全球共有超过1万多名开发者创建了19000多个模型在解决着各行各业的难题。
生产管理难题多？百度用OCR提升工厂自动化水平
前面提到的OCR技术不仅可以识别车牌，在工厂自动化管理中有着更大的用处。目前虽然工厂的自动化程度很高，但由于工控系统部分采用私有协议和网络安全的考虑，无法直接读取DCS/SCADA的信息。同时进出货管理依赖人工进行信息录入，费时费力。因此，制造业迫切需要一种方便快捷的信息结构化、录入的服务，提升人效。百度在发现这些生产难题后，分别推出了基于自定义模板OCR的监控方案和铭牌、标签、出库单识别方案，前者能通过摄像头拍摄的方式，实现对各种DCS/SCADA的监控数据的结构化提取，让生产环境更加安全稳定；后者则针对各类商品铭牌、标签、出库单进行自动分类识别，减少人工输入工作量。
除了炫技，百度AI的讲师们也不忘给开发者讲解这套方案背后的技术，让开发者更深刻的理解技术背后的逻辑，还针对现场提问做出了详尽的解答。让开发者知道其实使用AI并不难。
Everyone can AI！PaddlePaddle把深度学习普惠到更多行业
这次公开课，百度大脑的另一大明星产品PaddlePaddle也得以亮相，作为国内唯一的开源深度学习平台，PaddlePaddle在中文自然语言处理、中国人脸识别、中文语音处理等方面，显著优于国外同类产品，使得其成为了如今国内最炙手可热的深度学习平台。然而，仍有很多开发者对深度学习不够了解，觉得门槛太高，上手难度大，这次，百度AI的讲师带来了关于PaddlePaddle深度研究与解析，消除了开发者的种种顾虑。
据了解，PaddlePaddle目前已提供了完善的模型集合，覆盖智能推荐、智能视觉、智能文本处理等多个使用场景，在智能营销、视频分析、医学影像、智能驾驶、工业质检、舆情分析、机器翻译、智能对话等众多领域，均有着广泛的应用与良好的数据表现。而最新推出的深度学习全功能套件PaddlePaddle Suite，包含了技术领先的核心框架、适用于企业应用的丰富配套模块与组件、以及包含Easy DL、AI Studio、Auto DL在内的服务平台，满足了深度学习开发的多种需求。
