5月21日—23日，2019腾讯全球数字生态大会在昆明召开。在AI智能制造分论坛上，腾讯优图实验室总监戴宇荣发表了《深度学习技术与应用分享》的主题演讲，以AI在工业中的实际应用为例，从传统工业流程存在的痛点、优图的领先算法、深度学习如何解决工业领域痛点等方面，分享了腾讯优图的深度学习技术及落地应用。
“在工业领域，深度学习解决方案比传统机器视觉更具优势。”据戴宇荣博士介绍，以深度学习技术为基础，腾讯优图带来领先的AI+工业解决方案，为行业降本、增效、提质，已经在PCB板缺陷检测、锂电池缺陷检测、面板缺陷检测等多个方面得到落地应用，助力传统工业产业智慧化升级。
(腾讯优图实验室总监 戴宇荣博士)
质检问题长期存在，成困扰传统工业生产的难点
在传统工业流程中，人力成本高、危险性大、无意义的劳动过多等难点长期存在，传统制造企业的转型升级势在必行。
从传统工业的细化流程来看，以电子行业为例，质检是内控的刚需，然而传统的质检模式存在许多局限性。一方面，人工质检准确性低，而且检测速度慢、稳定性差，容易影响整个生产过程的效率;另一方面，人工检测有延时，当大量作业，产品需要转运，中转的仓储时间，难以第一时间发现产品质量问题;与此同时，质量检测的人力成本高，招工难，人员离职率高。种种问题对传统质检流程提出了挑战，成为阻碍工业领域实现智能化生产的一大难点。
如何合理应用AI的能力，提升制造业的生产效率，通过创新产生更大的价值，成为整个行业思考的议题。
AI质检驱动，腾讯优图解决传统质检模式痛点
电子行业的痛点，表面看是人的问题，实际上是系统生产力低下的体现。
针对电子行业质检的生产力扬升需求，腾讯优图以深度学习技术为基础，联合腾讯云，为客户提供针对性的DNN技术解决方案，可以真正帮助电子企业实现质检的“多快好省”。
(腾讯独创的DNN技术方案)
“一方面，我们建立了流程自动化的大规模自动产生模型。涵盖了预处理、分割定位+模板匹配、分类鉴别+相交断线三大步骤。” 戴宇荣介绍，该模型能有效解决缺陷太小、尺寸、色差、旋转差异引起的性能下降等问题。另一方面，以AI技术为基础，腾讯优图实验室实现了算法平台化，加速产品工具开发，让客户的工程师可以从0到1，创建出一个全新的模型，完成技术内化。
此外，腾讯优图通过引入AI质检，将产品缺陷一一分类，根据缺陷自动查找导致运行不良的原因，从而实时监控并降低产品质量不良修正的间隔时间，驱动了电子企业的良率管理新模式。
戴宇荣指出，“相比传统算法而言，深度学习解决方案更具优势。”可以通过深度学习识别和分析复杂无规律缺陷;大数据量学习可以达到高准确率、低误判率的效果。
以深度学习技术为基础，腾讯优图联合腾讯云，为电子企业带来了降低成本、精细检查、实时监控、提升良率等价值。可解决客户招工难，熟练不易培养等问题，帮助企业降本增效;将AI+工业应用于智能制造，辅助企业提升产品质量和制造工艺改善，助推产业智能化升级。
面向未来，AI+工业解决方案助推产业智能化升级
目前，腾讯优图的AI视觉检测平台架构，已经在工业质检领域得到应用，在PCB板缺陷检测、锂电池缺陷检测、面板缺陷检测等多个落地应用项目。
戴宇荣介绍，“在液晶面板缺陷检测中，我们建立了可复制型工业AI视觉检测系统。”采用多模型协同运作方案，识别准确率达90%。辅助 100多道工序质检，帮助节省50%以上人力成本，显著提升质检效果
而在手机背板缺陷检测中，腾讯优图则建立了复合深度学习缺陷检测模型，解决背景简单重复、缺陷偏小、缺陷与背景差异很小情况下的缺陷的检出。同时满足多缺陷同时存在的检测需求。
在高端复合材料无损检测中，腾讯优图缩短了检测时间，提升了评片可靠性(高于专家判片)、减少了质检人数、增强了检测数据可追溯性。
(腾讯优图视觉AI技术已落地高端复合材料无损检测)
据悉，在“AI+工业生产检测”方面，腾讯优图联合腾讯云打造的工业AI解决方案，已经在国内某知名面板企业进行落地应用，在面板智能质检上建立可复制型工业自动化排查系统。
在演讲的最后，戴宇荣表示，腾讯优图的深度学习技术将为工业行业持续创造价值。未来，腾讯优图也将不断迭代升级，注重落地应用，为更多行业客户提供业界领先的解决方案，助推产业智能化升级。
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！
2025年10月25日，2025世界青年科学家峰会之人工智能（AI）融合创新发展论坛在浙江温州成功举办。本次论坛由国际院士科创中心主办，中国投资协会能源投资专业委员会、温港院士科创中心承办，中国电工技术学会、中科先进技术温州研究院与温州市电力工程学会提供支持，以“瓯江论道-AI赋能绿色发展”为主题，
个人创业需要启动成本低、无需庞大团队、可快速验证、能利用个人技能或资源。这里分享适合个人创业的十个机会一.AI内容优化与本地化服务·做什么：帮助企业或个人利用AI工具（如GPT-4,Midjourney）优化内容生产流程。例如，为跨境电商撰写多语言产品描述，为小红书博主生成爆款文案，为小公司制作营销
文/道哥美国设计软件公司Figma近期在纽约证券交易所挂牌上市，首日即上演“狂飙”行情——发行价定每股33美元，开盘报价85美元，较发行价翻倍。首日收报115.50美元，较发行价大涨约250%，市值飙升至近670亿美元，创下近30年来同等规模美股IPO的最大单日涨幅纪录。然而，随着短线资金获利了结，
文/一灯来源/节点财经在当前无人敢缺席的AI军备竞赛中，巨头们一面为巨额的资本支出焦虑，一面又向市场勾勒着未来的宏伟蓝图。在各家动辄千亿级投入的背景下，市场迫切需要一份关于AI回报价值的有力证明。而腾讯，率先给出了答卷。8月13日，腾讯控股发布2025年第二季度财报。尽管资本开支同比剧增119%，达
文/二风来源/节点财经2025年的硅谷，一场没有硝烟的战争正以前所未有的烈度上演。这场战争的核心武器不是代码或芯片，而是人——那些全球仅有数千名、能够构建未来人工智能基础模型的顶尖大脑。在这场激烈的人才争夺战中，Meta及其首席执行官马克·扎克伯格（MarkZuckerberg）正扮演着最具侵略性的
“养龙虾”到底要花多少钱？这个问题可能是大家最关心的。我们把成本拆成三部分：服务器租用费+大模型API调用费+杂项开销。第一部分：服务器租用费。最省钱的方案当然是本地旧电脑自托管——零新增成本，电费忽略不计。但如前所述，你需要接受“不是7×24小时在线”的局限性。如果选择云服务器，成本差异就很大了。
不少朋友第一次接触OpenClaw时，都会有一个相同的困惑：这玩意儿到底该装在哪里？OpenClaw（社区戏称“养龙虾”，因Logo为龙虾钳）不是普通的聊天机器人，而是一款本地优先、可自主执行、支持多Agent分工协作的AI执行网关。说白了，它让大模型从“只会说话”变成“会动手做事”——帮你管理文件
01别相信“一键养虾，躺平赚钱”的鬼话打开社交媒体，你可能会看到这样的标题：“养只龙虾自动炒股，零代码养出数字巴菲特！”信了，你就输了。真实情况是：一个做跨境电商的小哥花了200元租服务器、订阅API，指望龙虾帮他炒股暴富。结果龙虾开始几天还像模像样，后来直接摆烂，生成个干瘪的大纲就敷衍了事。AI是
一张证书引发的讨论4月7日，北京嫣然天使儿童医院给陈光标发了一张感谢证书，感谢他捐赠1000万元。这事说起来挺曲折的。此前陈光标高调说要赠给张雪一台价值1300万元的劳斯莱斯，张雪回应“收了，八折卖掉捐给嫣然”，一番拉扯之后，陈光标把车变现，1000万元直接打到了嫣然医院账上。医院发证书感谢，本来是
2026年4月7日，国家安全部就AI核心术语“词元”（Token）发布安全警示，强调在日均调用量突破140万亿规模的市场背景下，需高度警惕由此引发的数据泄露与金融诈骗风险。据统计，截至今年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿，较2024年初增长1000多倍。词元作为大模型处理信息的最小单元，兼具
如今出门，如果你还没用过AI智能助手，可能真有点跟不上节奏了。无论是写作文、查资料，还是规划出行路线，越来越多的人已经习惯随手打开AI问一句。这股热潮背后，中国AI大模型用实打实的数据交出了一份亮眼的成绩单。根据全球知名AI模型聚合平台OpenRouter的最新数据，在3月30日至4月5日这一周，中
01别在主电脑上养！这是最最重要的一条“保命”建议。很多小白心血来潮，直接在自己存着毕业论文、工作文件、银行卡信息的主力电脑上部署OpenClaw。然后悲剧发生了：让龙虾帮忙整理一下桌面文件，结果它把整台电脑的文件全删了。这不是段子，是真事。OpenClaw一旦被授予高权限，就能执行删除、修改等不可
01免费领养，但饲料要钱很多人第一次听说OpenClaw时，脑子里冒出的第一个念头是：开源软件，那不免费吗？没错，OpenClaw本身确实是开源的，下载安装一分钱不收。但你很快就会发现，真正的开销根本不在这里。养一只“龙虾”，就像领养了一只宠物——领养免费，但“虾缸”“虾粮”“虾保姆”都得自己掏钱。
一只“龙虾”，火遍全网“今天你养龙虾了吗？”这句话在2026年初，迅速取代“吃了吗”成为社交媒体上的新晋暗号。别误会，这不是什么水产养殖新风口。这里说的“龙虾”，是一款名为OpenClaw的开源AI智能体。因为它的图标是一只红色龙虾，网友们便把部署、配置和使用它的过程，戏称为“养龙虾”。一个开源软件
凌晨两点，小王合上笔记本，揉了揉酸胀的眼睛。花了一个月写出来的10万字短剧剧本躺在硬盘里，要真正把它拍成剧，得找演员、租场地、请摄像、做后期……粗算下来少说要几十万，他只能把剧本继续锁在抽屉里。不过，现在小王的剧本可以“见光”了。2026年3月19日，字节跳动旗下的小云雀AI正式上线了短剧Agent
