在*關乎國民生計的紡織業生產中，人工智能大有可為。

6月30日，無錫2018雪浪大會上，江蘇省無錫經濟開發區(太湖新城)與阿里云共同宣布啟動2018雪浪制造AI挑戰賽，聚焦布匹疵點智能識別，開展大數據與人工智能技術在布匹疵點識別上的應用探索，助力工業制造良品提升。

布匹疵點檢測之痛

紡織行業一直是我們國民經濟中占據舉足輕重的地位，2016年我國布匹產量超過700億米，且產量一直處于上升趨勢。如果能夠將人工智能和計算機視覺技術應用于紡織行業，對紡織行業的價值無疑會是巨大的。

布匹疵點檢測是紡織行業生產和質量管理的重要環節，但一直以來布匹疵點檢測都是由人眼完成的。人工檢測速度慢、勞動強度大，受主觀因素影響，缺乏一致性，這種方法嚴重降低了紡織生產流程的自動化程度。

據了解，人工檢測速度一般在15-20米／分，在此速度下，單個檢驗人員只能完成0.8-1米寬幅的檢測，因此布匹的檢驗和整理環節成了整個生產過程中的瓶頸。人工檢測還存在過于依賴驗布工人經驗的缺點，經常出行檢測誤差和漏檢。

在本次雪浪大會主論壇的舞臺，江蘇陽光集團董事長陳麗芬也分享了將人工智能應用在這一領域的必要性。

她提到，在陽光內部，找疵點的工作一般需要2個人完成。一個負責找，另一個人負責做標記，記錄下數據。疵點的檢測有三道關口：坯檢，中檢，終檢。中檢后要進行一次補修。其中，坯檢的疵點*多，差不多能濾去一半。

陳麗芬估算，按照陽光目前的幾萬公里的面料產量，差不多會有近100萬個疵點，要完成這么多的質檢，目前在陽光差不多用了7、80個人力。

“如果用機器代人，利用人工智能的圖像識別技術來找疵點的話，兩個人至少省一個人，留下一個人做標記。也就是說節省50%的人力。”

數據是新的生產資料

本次AI挑戰賽是阿里云天池繼航空、電力、工業之后，又一個扎根行業應用的人工智能賽事。江蘇省無錫經濟開發區(太湖新城)將依托阿里云天池競賽平臺，征集布匹疵點智能識別的*優算法，江蘇陽光集團提供了數千份精標注布樣數據。

和阿里云天池一起舉辦AI挑戰賽，是江蘇陽光集團將高新技術應用到防治領域的又一探索。

江蘇陽光集團一直是中國紡織業的標兵，憑借精湛的工藝技術和行業**地位，參與過包括紀念抗日戰爭勝利70周年大閱兵解放軍三軍儀仗隊新式禮賓服的設計、制作工作，以及“神舟十一號”航天員秋冬常服面料生產工作。

江蘇陽光集團也很重視數據的積累和應用，與阿里云團隊合作，建造了一個基于ET工業大腦的“紡織大腦”大數據處理系統，并基于此完成了一系列創新。

“從資源的角度來講，數據對陽光(集團)來說是新的生產資料，它的*終價值就是要讓其他的生產資料價值*大化。”阿里巴巴集團技術委員會主席、雪浪小鎮名譽鎮長王堅博士在走訪江蘇陽光集團如此表述。

作為本次大賽的數據提供方，江蘇陽光集團提供豐富和完善的布料樣本，包括布樣、取樣環境、疵點判斷標準，以及工藝專家的專業指導，從軟硬件環境諸多方面提供大賽支撐。

匯聚20萬科學家，阿里云助力打造“紡織大腦”

本次布匹疵點檢測大賽的數據涵蓋了紡織業中素色布的各類重要瑕疵。數據共包括2部分：原始圖片和瑕疵的標注數據。這些數據將在20多萬聚集在天池的全球**科學家那里，幻化出新的生產力。

承載本次大賽的阿里云“天池”是全球規模*大的眾智平臺，匯聚了來自全球的20多萬名AI算法科學家。

阿里云為參賽團隊提供機器學習PAI平臺，復賽團隊可申請使用。入圍決賽的參賽團隊方案里，必須包含深度學習作為主要算法。

本次大賽即日開啟，初賽和復賽為線上賽，參賽隊伍下載數據在本地進行算法設計和調試，復賽提供機器學習PAI平臺的計算資源，參賽者可在線進行數據分析和處理；決賽為線下賽，要求參賽者進行現場路演及答辯。

大賽面向全社會開放，個人、高等院校、科研單位、企業、創客團隊等人員均可報名參賽，組隊上限5人。（網易無錫）