自动派单的流程

在AI领域，成都中电熊猫主要针对生产线上的物流进行了优化。因为同样的工艺站点，产品线条可能包括几条甚至十几条，如何实现均衡连续的分配产品，就需要自动派工流程。因为其中涉及到很多复杂的算法规则，所以成都中电熊猫主要在这方面进行了智能方面的优化。

例如液晶面板生产完之后，会在暂存区进行存放。暂存区设有很多立体空间，而且范围非常广，包含十几条产品线，如何选择最优、最近的产品，让设备的等待时间达到最短，且符合空间利用率，这个过程是需要综合考虑很多因素的，单纯依靠人为测算是无法实现的，需要AI智能算法的支持。

图像识别

仇善海表示，公司原计划年初上一套图像识别系统，但由于产品结构没有稳定就暂时搁置了。

2019年，成都中电熊猫与腾讯阿里进行了深入交流，并进行了相关试点实验，但测试数据并不尽如人意。由于行业的特殊性，产品缺陷结构相当复杂，不一样的电路图型特别影响图像识别的准确率，而且相似的曲线类型特别多。仇善海表示，很多时候，对于两个看上去差不多的缺陷，他们自己都分不清，机器就更难识别了。

根据之前的试点实践，得出机器识别的准确率是80%~90%，而且由于是样本测试，准确率肯定高于实际水平，但这依旧达不到人的检测水准，因为当时人的平均准确率是93%。而之所以上线图像识别，就是为了解放人力，如果达不到人的检测水平，自然不具备实践意义。

目前，工厂本身也有一些自动化检测设备，检测完后会有人工进行复检。因为现在的自动化检测是设备厂家依托算法进行搭建的，只能识别缺陷，但不能把缺陷进行分类，要实现这个目的就必须依赖人工智能。而目前图像识别的算法，只有一些互联网公司或者人工智能公司才能做到，所以分类的难度非常高，而且必须在产品结构相对稳定的情况下才能做。所以成都中电熊猫去年一直在调产品结构，预计在今年年底或者明年年初重启这个项目。

智能小车

目前，成都中电熊猫已和电信达成合作，进行5G的覆盖和5G+工业互联的试行点。仇善海表示现在公司没有完全自动化的立体仓库，所以率先会在仓库物流部分进行试点。

由于产品比较大而且非常重，重量多达几百甚至上千公斤，等5G上线之后，成都中电熊猫将会用一些智能小车运送生产线上的产品。目前国内的小车更多是偏向物流行业的，类似京东等都有自动立体仓库，相对而言更容易实现智能运货小车。但对于大型制造业，尤其像成都中电熊猫这种做大尺寸电视面板的企业，包装总量非常大，包装结构也相对复杂，但好在大小是相对固定的。所以，从生产线产品完成之后，怎样将产品送到成品库的货架上，是其5G上线后首先会考虑的问题。