图片来源@视觉中国
过去五年里，消费电子行业经历了一波智能化升级，在这波智能化升级过程中，一个显著特点是，屏幕逐渐成为各类设备的标配，而原本就带有屏幕的设备，屏幕尺寸也越来越大，这对面板行业的直接影响是：出货量剧增。
各类显示面板出货量的剧增，也对面板厂商的生产效率、数字化程度提出了更高的要求，例如，彼时在面板生产制造过程中尤为关键的质检环节就迫切需要一次升级再造。
传统质检环节主要依靠质检员，这对质检员的体力和眼力要求颇高，而质检员眼力的极限也直接决定了最终产品的实际良率，这成了质检行业的一个痛点。
作为全球液晶显示器领域的领导企业，冠捷对此深有体会，在推进数字化转型过程中，冠捷一直在接触各类企业，寻找替代传统屏幕质检的数字化解决方案，然而，由于当时国内数字化转型刚刚起步，加之屏幕质检的高要求，冠捷一直未能找到合适的解决方案。
直到在一次到联想研究院的走访参观过程中，冠捷找到了想要的答案。
数字化和质检员
质检又称缺陷检测，在过去很长一段时间里，缺陷检测完全依赖人工来实现——质检人员通过眼睛识别产品的缺陷，这也是质检员这一岗位的由来。
不过，人力终有穷尽，尤其在当今消费电子产品品类越来越繁多，出货量越来越大时，通过人工进行缺陷检测使得这个环节成了不少产品制造过程中的那块肉眼可见的短板。
作为全球计算机龙头企业，联想每年都有数千万台计算机要卖到全球各地，因而，联想很早就开始思考：如何用计算赋能质检，用数字化手段补齐计算机制造过程中缺陷检测这块短板。
历经多年业务实践，联想研究院开始基于「场景+AI」的思路研究LCD屏幕的缺陷检测问题。在此之前，要想通过AI技术手段对质检环节进行升级，无外乎是加入工业相机，再通过为工业相机加载相应的算法以代替人工进行缺陷检测。
在对LCD屏幕缺陷检测过程研究一番后，联想研究院的技术团队遇到了两大关键难题——缺陷样本数据的采集不足和算法模型训练精准性问题。
当时团队内部经过讨论，想到从“开源”和“转化”双管齐下：
第一，开源，即尽量多收集同类产线的各类缺陷数据，用于提升模型的识别能力；
第二，转化，则是基于联想在人工智能领域的长期积累，在边缘侧自研“小样本终身学习”能力，通过小样本数据完成模型训练。
就这样，联想研究院最终针对质检场景缺陷分类、定义、等级在内的全要素，研发出了符合检测精度的算法，并率先在联想深圳、武汉、安徽工厂内部署自用，联想的LCD屏幕光学检测解决方案也开始在联想的产线上继续成长。
冠捷：联想显示屏AI缺陷检测方案产线
冠捷是联想的重要合作伙伴，因而二者一直有着深入的技术交流。冠捷参观联想研究院时，联想LCD屏幕光学检测解决方案还只是一个Demo，但却为其参观人员留下了深刻印象。
之后联想在自己工厂产线部署并经过多年打磨后，稳定性和精准度得到了进一步提升，再次复用到冠捷时，联想根据冠捷产线的实际需求将原有算法进行瘦身，针对冠捷LCD屏幕质检过程中遇到的常规暗点/黑点/彩点、线条、黄斑缺陷，以及未知缺陷两大类缺陷改用算法识别，一举在冠捷的质检环节节省了50%人力成本，效率和准确率也由此提升了30%。
前不久，就在联想的数字化解决方案广告再次在各大机场刷屏时，联想打造的AI质检案例也赫然其中。
六年转型路
或许有人会问：联想不是一家硬件公司吗，怎么也开始面向企业提供数字化解决方案了？
这一切还要从2017年说起。
2017年，全球PC出货量2.6亿台，虽然这样的出货量仍是一个天文数字，但与上一年出货量相比，依然下降了2.8%。
也是在这一年，作为全球PC领域龙头企业的联想开始思考转型，准确地来说，应该是智能化转型。同年7月，联想Tech World大会上，联想提出要做“由AI驱动的智能变革的推动者和赋能者”，通过“设备+云”、“基础设施+云”以及垂直行业解决方案赋能产业和行业。这也为联想3S战略的进一步明确做了铺垫。
2017年看到人工智能技术的革命性后，联想着手自企业内部进行转型，彼时，拼多多推广联盟，首当其冲的就是作为联想PC全球制造基地的联宝科技。
联宝科技2017年开始做智能制造转型，作为联想集团旗下规模最大的工厂，当时的联宝科技在多品类、小订单等方面面临着严峻的考验，个性化、定制化订单一度超过80%，智能化转型迫在眉睫。
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