AI赋能智慧质检｜CV机器视觉驱动质检中心数智化转型提速
前言在质检中心全流程 322 项质量管控节点中，超 80 项检测长期依赖人工肉眼判定。微米级缺陷难甄别、人工评判难度大、产线频繁停机干预、检测数据无法量化等痛点，长久束缚质检精度与生产效能。立足 "业务驱动、单点突破、体系重构" 发展思路，中心以 CV+ 深度学习为核心抓手，落地多套智能检测方案，用 AI "火眼金睛" 替代传统人眼观测，走出钢铁质检数智化转型新路径。搭建CV模型，四大标杆场景落地见效质检中心瞄准镀层、热轧试样、硅钢硬度、硅钢涂层四大核心业务，中心分步搭建 CV 智能检测模型，四大标杆场景
北京地铁自建AI中台：41个模型统一调度，车辆检修和仪表抄表智能化升级
北京地铁近期推出了一项创新举措——自建"AI中台"。截至2026年4月，该平台稳定运行，支撑10余个智能化应用，累计管理41个人工智能模型，资源利用率达87.5%，几乎无闲置资源。众多城市交通系统在AI应用上面临算力和模型管理的瓶颈。北京地铁采取统一管理底层算力和模型的策略，防止各线路各部门各自为政。平台基于国产芯片构建双中心算力体系，分别负责模型训练优化和纳管运行。全部AI模型实现统一注册、检索和调度，按需调用。面向日均千万级客流，平台在车辆智能检修场景中展现出显著成效。传统车辆外观异常识别依赖人工目检