無紡布的瑕疵檢測一直是行業的難題。鄭州大學人工智能工程應用實驗室基于百度飛槳深度學習平臺，在無紡布的質檢應用方面帶來了新突破。

經過近一年的研發，實驗室聯合科技初創公司——江蘇合微智能科技有限公司（以下簡稱“合微智能”）利用飛槳平臺開發了一套可定制化、更低成本的無紡布瑕疵檢測智能分類系統，進一步優化了原本昂貴的檢測設備加載程式化傳統算法方式，并迭代更新，讓人工智能技術從實驗室走進產業一線。

鄭州大學人工智能工程應用實驗室主任馬競表示：“實驗室成立后，我們一直在給學生尋找貼近企業需求的實踐機會。通過這次產研協作，學生們充分發揮了AI專業課程的學習積累，在實踐中深刻體會到了理論知識與技術落地之間的差異。技術成果能夠在產業應用中發揮效用，這極大地鼓舞了教師和學生。”

校企合作共建，培養復合型AI人才

在2021年的WAVE SUMMIT深度學習開發者峰會上，鄭州大學與百度飛槳現場簽約共建鄭州大學人工智能工程應用實驗室。這是百度飛槳與高校簽約共建的首批三家創新創業實驗室之一。有別于百度與高校計算機學院合作的常規路徑，該實驗室是在鄭州大學力學與安全工程學院人工智能實驗室的工作基礎上，合作共建的人工智能工程應用教學實訓平臺，旨在賦能“人工智能+X”新工科人才培養。

“我們不生產人工智能算法，我們是人工智能算法的搬運工。”馬競認為，讓有力學基礎的人學習和應用人工智能，是一條將人工智能技術用于解決工程領域難題的捷徑。力學是工程科學的基礎，它的觸角可以深入到很多工程領域。而讓人工智能在更多產業場景中落地應用、惠及生產一線，也正是百度飛槳的建設發展思路。

此前，鄭州大學力學院人工智能實驗室采用導師制，由教師帶領學生做科創。但當時，教師和學生都還沒有系統地學習和掌握人工智能技術。直到與飛槳合作后，實驗室升級，力學院教師衛洪濤參加了百度飛槳組織的全國高校深度學習師資培訓，開始系統掌握人工智能專業知識并進行實操練習，再指導學生們針對企業智能化的真實需求去做研發。

深入產業一線，無紡布瑕疵分類檢測升級

衛洪濤介紹，參加無紡布智能質檢系統研發的項目成員有7人，學生們都深入到了產線現場調研、開發、測試，在實戰中鍛煉解決問題的能力。

無紡布是一種非織造布，直接通過物理方式粘合纖維制成，廣泛應用于一次性衛生用品、服裝、建材、化工、印刷等領域。無紡布生產企業對無紡布的瑕疵進行檢測，一方面是保證出廠產品的良品率，另一方面也可以根據檢測結果調整車間設備、生產材料、生產環境等，實現生產工作的提質增效。目前，市場上主要采用傳統算法對無紡布瑕疵進行檢測，難以滿足瑕疵分類等定制化需求，研發成本還很高。

對于實現無紡布瑕疵智能分類的思路，鄭州大學人工智能工程應用實驗室團隊第一時間想到了使用飛槳技術：把飛槳圖像分類算法集成到瑕疵檢測軟件中，就可以順利實現瑕疵的自定義自動分類。參與該系統研發的學生王國徽回憶道，“飛槳PaddleClas套件提供了很多預訓練的分類模型，可以實現對布匹上的微小瑕疵的自動分類，高效又方便。在飛槳技術的支持下，模型訓練階段十分順利”。

但是，在把系統部署到實際場景的過程中，團隊遇到了困難。衛洪濤提到，真正部署測試的時候發現，光線和布匹顏色的變化都會影響到瑕疵檢測的精度和準確度。為了解決高精度模型有效配置到實際產線環境中的“大麻煩”，實驗室和百度飛槳還成立了專項小組，探討交流多次后終于解決了問題。

現在，基于飛槳搭建的這套系統已經初步成型，能夠對無紡布生產線上1平方毫米內的瑕疵進行智能識別分類，實現了工業檢測領域的創新。合微智能總經理韓曉倫表示，目前江蘇三羊無紡布生產線的質檢分類模塊已采用基于飛槳打造的AI算法。相比此前系統的分類模塊，該系統開發成本更低、分類效果更好，滿足了企業定制化需求。

談及此次和鄭州大學人工智能工程應用實驗室的合作，韓曉倫表示，鄭州大學師生將前沿的技術帶到了產業應用中，而且還有百度飛槳工程師的支持，三方合力一起攻克了很多實際產線應用中的技術難關。未來，合微智能將與實驗室繼續打磨系統方案，進一步研發基于人工智能算法的質檢一體機。

持續投入資源，加速產學研用正向循環

與鄭州大學力學院共建實驗室培養復合型AI人才，是百度飛槳AI人才培養計劃的一角。

在人工智能進入工業大生產階段的當下，行業對于既懂產業痛點難點又懂AI技術應用的人才需求量激增。百度將自主研發的產業級深度學習平臺飛槳開源開放，為高校學習前沿技術、產業實現智能化升級提供了基礎技術支撐。

同時，百度飛槳非常重視AI人才的培養，在支撐文心大規模產業應用、人才培養與科研方面持續大力投入。飛槳“大航海”計劃在3年內投入15億資金和資源，從推動高校AI人才培養、核心開發者共研以及產業智能化升級三方面搭建飛槳生態，促進產學研用的正向循環。

截至2022年5月，百度依托飛槳已經培養了超過200萬的AI人才。在高校AI人才培養方面，飛槳推出了《AI人才產教融合培養方案》，從教學資源、工具與平臺、服務三個層面，圍繞學習、實踐、認證、比賽、就業等環節，為高校提供豐富多樣的資源支持，用飛槳覆蓋工業、農業、能源、金融、交通等11大領域的案例庫多場景助力高校教學落地，推進AI產學研實踐的深入開展。

未來，百度將依托飛槳繼續推進人工智能技術創新和產業賦能，積極聯結產、學、研各界，構建產業智能化浪潮下復合型AI人才的培養生態，讓學生帶著對產業實際需求的理解更好地學習、應用AI知識，為產業智能化升級提供強有力的支撐。