经过20多年的发展，宝德持续而深刻地把握市场需求，积累了海量的客户资源和丰富的服务经验
作为重要的数字信息基础设施，在连年的政策引领和时代背景下，工业互联网融合应用的深度和广度进一步拓展，在支持产业链供应链现代化水平提升、带动制造业数字化转型方面持续发挥效能。
传统的质检主要靠人眼+经验，存在着速度慢、容易漏检、标准不统一、对视力伤害大等“疑难杂症”。随着数字化时代的发展，市场对高品质产品的需求越来越多，这对生产线、对工人的各项能力要求越来越高，传统模式需要不断创新、升级。广东某汽车厂积极推动工业互联网建设和智能制造改革，为提供“品质始终如一”的产品，和进一步强化产品品质管理体系，他们亟需对质检环节进行智能化升级。
要解决该汽车厂的质检难题并非易事，以最后一道质检工序——全车车灯质检为例，有两道关必须要把好：一是检测车灯有无装错？由于现代汽车制造普遍采用混线生产机制，同一条流水线上，要流过不同车型的车灯，且这些灯外观差别不大，极有可能装错，出现张冠李戴；二是检测车灯有无毛病？能不能点亮？示宽灯、大灯、转向灯、雾灯、刹车灯、倒车灯…...检查点多达22处！
此次方案基于宝德AI服务器+Intel CPU而打造，最大的优势就是将Intel最新的技术赋能到AI质检上，特别是支持推理计算加速的AVX-512 VNNI矢量神经网络指令集和OpenVINO推理套件；支持INT8整型精度推理的VNNI指令集，可以对浮点精度要求不高的图片、视频等视觉领域大幅度提高CPU的推理能力。同时，借助OpenVINO工具包，方案可以将基于PaddlePaddle训练好的模型快速部署到CPU推理平台，实现AI模型的快速转换和场景迁移，借助推理引擎使得CPU推理能力大幅度提升，进而提升质检效率及精确度，最终促使该汽车厂的车灯质检环节达到“准”、“快”、“全”的惊艳效果。
准：可自动识别多达6款车型，以及同一款车型的不同车灯配置，准确率高达99%；
快：针对单一车型的22种以上车灯，通过精确计算，检测全程仅需1秒；
全：通过扫描车头规格纸的二维码自动识别不同型号，根据型号从系统中调取手工配置的产品标准进行检验，并存储过程数据用于质量追溯。
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