當AI成為工廠的「眼睛」與「大腦」（黃莹博士）
這次我想談談人工智能在工業的應用。想像一下，在現代化工廠裏，機器人像熟練技工般精準抓取零件，瞬間辨識出比髮絲還細的瑕疵，生產線上的AI系統甚至能「自我進化」。這不再是科幻電影的情節，而是人工智慧賦能機器視覺（AI Machine Vision）帶來的真實變革。
香港應用科技研究院研發的人工智慧機器視覺技術（AMV）日漸成熟，正成為開啟工業4.0的智慧鑰匙，推動新質生產力的蓬勃發展。
AI視覺的跨界征途
AMV在簡化人工智能開發以及具身智能應用方面發揮重要作用。它不僅讓AI壽命更長、應用更廣，所需訓練數據更少，更可成為具身智能的「大腦」，具備安全意識，有效減低智能生產過程中的意外風險。AMV廣泛應用於缺陷檢測、物件識別、倉庫自動化等領域，全方位提升生產線的科技含量。
以工業檢測為例，傳統方式工依賴人眼與經驗，不僅耗時費力，面對高速生產線的微小瑕疵更容易出錯。AMV如同為機器裝上「超級眼晴」，精細捕捉隱藏缺陷，準確辨識材料差異。應科院AMV的另一特色是能夠自動偵測並修正錯誤標籤的類別資料，大幅提高AI準確率。這個「標籤糾錯引擎」如同AI界的資深校對員，能揪出90%的錯誤標籤，並在55毫秒內完成修正。
愈用愈聰明的生產線
傳統AI模型需要定期以新數據重新訓練來適應動態環境變化，否則會變得過時失效。AMV具備端對端「終身學習AI」功能，像不斷進修的學生，能在三種情境下持續進化，增強AI能力：
- 數據增量：隨生產數據累積時自動優化
- 類別增量：發現新型瑕疵時擴展辨識能力，同時保留而舊有技能
- 領域增量：適應環境變化（如傳感器退化、擴充生產線、更換原材料供應商），維持穩定表現
這意味着當生產線引進新材質或出現未知缺陷時，AI毋需重新開始，而是如經驗豐富的老師傅般靈活應變，大幅縮短調整時間，應科院的新研發比傳統模型提供高達37%的效能提升。更重要的是，我們僅需傳統AI模型25%的數據量即可達到相同效能，有效解決數據稀缺的行業痛點。
寫在未來之前
當AI視覺遇上先進製造，一場靜默的革命正在進行。或許不久的將來，每件商品的誕生都將經歷AI的「金睛火眼」，每條生產線都擁有自主進化的「工業大腦」。而這一切皆源於科研成果落地應用，讓各行各業以至市民大眾受惠。
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