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要想让AI干好活，先喂饱再说
想要一套精准高效的AI检测系统，首先要做好什么？
答案是：甲乙双方共同努力，先把AI喂饱喂好再说。
而用来喂养AI的“粮食”，就是：数据。
到底什么回事呢？往下细说。
人工智能三要素，算力、算法、数据。
数据与算力是AI模型训练的基础，算法是AI模型的实现路径。
随着芯片算力的发展，现在已经能够以较低的成本，满足一般工业制造智能化的算力需求，而中小工业制造企业的智能化，本身也并不需要非常庞大的算力来支撑。
算法方面，从1980年代到现在，人工智能领域积累了成熟与丰富的机器学习算法，特别当前热门的深度学习算法，不断推动着AI技术的边界，可供工业场景选择与应用。
那么剩下的问题，就是数据。
数据也叫算料，是人工智能系统学习和改进的基础，通过收集、处理和分析海量数据，AI系统能够不断优化模型参数、提升预测准确率，从而实现智能化决策和应用。
全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者特伦斯·谢诺夫斯基说：
“如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶，而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样，自主地从经验中学习。如果说数据是新时代的石油，那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂；信息积累成知识；知识深化成理解；理解演变为智慧。”
图灵奖获得者、Meta首席AI科学家杨立昆则认为，当前的人工智能模型，还远未达到人类智能的水平，现有的AI模型所展现出来的能力，主要是基于大量的数据训练。
因此，数据，既是AI发展的基石，也可能成为AI发展的瓶颈。
数据的质量和数量对人工智能系统的性能和效果有着至关重要的影响。
能否提供足够数量与质量的数据来满足AI模型的训练要求，十分关键。
说到数据训练，我们服务大量客户的过程中，就遇到一个很有趣的现象：
我们给客户运用AI检测系统，刚开始调试工作的那段时期，很容易遭到客户的怀疑，一些客户总会迫不及待地问，“不是说AI检测更快更准吗，怎么没有达到预期的效果呢？”
老实说，这些怀疑也并非是刻意刁难，主要还是因为双方对AI成长方式的理解不一致，导致对AI工作的预期、规划不一样。
实际上，要想让AI干活，得先喂饱再说。
AI要吃的就是数据，得有足够的数据量来训练一段时间，AI才能从经验中学习、进化，才能实现更精准、快速的检测。
三姆森为客户优化检测的准确率，采集大量数据并经过AI模型反复训练
数据，可以分为小数据、大数据和全数据。
模型，可以分为通用大模型、行业大模型/垂直大模型、企业大模型。
就工业制造应用场景而言，企业级的工业大模型，是为特定企业定制的模型，针对的是特定企业的业务需求和数据环境，并不需要像通用大模型、行业大模型那样的数据训练量。
因此，只需要充分收集好生产制造过程、生产管理过程、供应链过程以及市场端的数据即可。
甚至对大多数工业制造企业而言，只收集生产制造和生产管理过程的数据，进行清洗、分析、标注等，就能够满足生产制造智能化的需求。
这些工作，正需要甲方企业配合挖掘内部的数据资源，进行反复训练。
智慧是足量的数据训练后涌现的结果，耐心最终会得到奇效。
三姆森运用AI算法，精准快速检测圆柱电池的缺陷
三姆森运用AI算法，精准快速检测定转子的缺陷
总而言之，想要一套精准高效的AI检测系统，最重要的是甲乙双方互相信任、沟通和配合，一起挖掘好数据这个“新时代的石油”，共同解决好数据数量与质量的问题，而作为光学检测和数据赋能供应者的乙方，就用“深度学习算法”这个炼油厂来提炼信息。
只要把AI喂饱喂好，那很快就会发现，它不仅干得好，还干得快。
你们觉得呢？你们在甲乙方合作过程中是否遇到过类似的问题？
