2023年1月16日，中科迪宏自主研发的TimesAI深度学习开发平台新能源版发布会在东莞常平国际创新港隆重举行。同时举办的还有中科迪宏东莞公司新园区和中国科学技术大学东莞校友会新会址的揭牌仪式。中国科学技术大学东莞校友会童平会长及校友会主要成员，常平镇党委刘裕昌书记及各机关主要负责人，客户、合作伙伴及多家媒体共同见证了这一重要时刻。

发布会上，董事长兼CEO令狐彬博士阐述了2023年国际和国内的工业发展态势，尤其强调工业AI的未来，需要一个纵横全能的工业AI平台。由此中科迪宏联合中科院合肥物质科学研究院，集中200多名尖端的AI算法人才和AI工程团队，经过多年的科学研发和工程实践，推出了行业顶尖的工业AI引擎产品——TimesAI深度学习开发平台，目前广泛应用于3C、锂电、光伏、半导体等行业。

中科迪宏是一家专注研发深度学习算法平台及智能装备的工业AI平台企业。其主要产品有TimesAI深度学习开发平台、AI数字工厂等一系列产品，主要应用于工业产品外观缺陷检测、生产制造大数据计算、生产预测和决策等方面。

长久以来，中科迪宏一直秉承着用人工智能技术赋能生产制造，通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，更好地推动制造业的数字化、智能化、无人化转型。中科迪宏在东莞、广州、苏州、上海共有4家子公司，在成都有颇具规模的项目基地。扎根在珠三角、长三角和中西部地区，便于为制造业客户提供软硬件一体化解决方案和及时响应的售后服务。

2018年，中科迪宏切入3C领域，运用深度学习技术实现3C精密件外观缺陷检测，主要用于冲压、模切、CNC、焊接、注塑等多种工艺的产品。首次解决了复杂背景下平面和立体手机听筒网检测、手机防水透气膜检测，填补了行业内的技术空白。

2021年，中科迪宏切入新能源领域，在锂电池制造的涂覆、卷绕、分切、叠片、注液、封包等多工艺段实现视觉应用，使生产过程借助机器视觉提升效率、提高产品品质。中科迪宏已服务了珠海冠宇、赣锋锂业、璞泰来等多家行业知名企业。

TimesAI 检测产品数量超十亿级别

TimesAI是中科迪宏基于机器视觉和深度学习而自主研发的开发平台。该平台构建了2D/3D视觉算法库、深度学习自训练平台、工业产品缺陷库、工业机器人通讯库，高精度实现产品外观缺陷检测、缺陷数据细分类与实时反馈。

截止到目前，中科迪宏的工程项目已经检测的产品数量达十几亿级别，为TimesAI的类脑深度学习模型积累了大量的工业数据，同时TimesAI支持持续学习，能够在10分钟-60分钟时间内，完成对算法模型的升级，满足3C、新能源等行业产品种类多、迭代快的检测需求。

在项目落地过程中TimesAI提升了项目部署实施的工作效率。同时，通过数据的采集、分析、反馈，形成工业生产的质量管理闭环，为生产管控提供了有力工具，提升了产品生产效率、产品良率和生产单元的智能化程度。

TimesAI 如何赋能新能源

本次发布会的重要环节，中科迪宏CTO许鹏博士讲解了TimesAI深度学习开发平台新能源版的特色。该版本可以覆盖锂电制造前、中、后段主流制程视觉应用需求，功能设计符合行业标准，支持零代码拖拽式工程开发，提供21个大类的视觉算法和硬件接口，支持python和C++语言的二次开发。

许鹏博士表示，中科迪宏的技术团队运用TimesAI新能源版首次实现了锂电池软包电芯表面和角位缺陷的无人化全检，各项指标达到量产标准。

在可靠性方面，TimesAI新能源版可以实现无监督异常定位，针对极偶发的安全性产品缺陷，基于良品建立异常检测模型，避免不良品流出。同时运行异常分级机制，多级别异常灵活配置，新异常自动分级。

在性能方面，TimesAI新能源版可以做到算法效率自动优化，算法关键参数自动优化，深度学习模型自动压缩，运行效率自适应优化，基于硬件和计算复杂度自动分配算力。

在标准化方面，TimesAI新能源版支持多轨、卷绕模式引导式配置，提供多种符合业界标准的控制模板，还可以使用单步引导式配置，标准化流程。从而推动行业质量量化标准，实现可追溯的数据管理。

许鹏博士强调，TimesAI可以加速AOI设备开发，推动锂电产品缺陷量化和标准化，同时为设备赋能。

本次发布的产品还有TimesAI深度学习云平台，可以在客户现场搭建私有云平台，集成模型训练、数据管理、多点部署等功能。这种规模化使用方法能够有效降低硬件和管理成本，实现中心化存储，方便查询和数据追溯。

持续锻造产品竞争力

中国科学技术大学杰出校友、中国科学院高能物理研究所童欣研究员在致辞中提到AI或将引领下一代工业革命，在人类社会的发展中起到极其重要的作用。他强调了AI技术和人员融合对于解决方案的重要性，并预期AI仍处于其发展的起始阶段，在未来二十年将会获得迅速拓展，AI技术也将展现前所未有的面貌。最后，童欣研究员表示对中科迪宏的未来发展充满信心。

长久以来，中科迪宏与国内外高等学府保持合作，将研究成果工程化落地。

本次发布会上，来自英国杜伦大学的段皓然博士介绍了当前深度学习的应用成果。传统的检测分割技术可以有效识别目标，但是需要大量的数据和标注。数据的收集和标注是很昂贵的，对于工业缺陷异常检测也如此。

段皓然博士分享了最新的基于无监督异常检测的工作内容，可以帮助工业AI在用最少的人力物力的情况下精确定位、识别异常缺陷。基于这样的范式可以做进一步优化，比如说数据的清洗增强、精细的特征学习以及模型的效率提升。这些新的科研成果将于不久后融入到中科迪宏的TimesAI深度学习开发平台，并在具体的AOI项目中得到应用。

本次发布会对于中科迪宏而言是一次新的起航，未来中科迪宏将以自身发展带动行业的联合发展，继续深耕人工智能领域，不断迭代优化TimesAI平台，促进整个新能源行业向智能化持续迈进。