产品缺陷检测是工业制造的核心环节，也是产品质量的重要保障。传统工业检测面临着缺陷种类多、干扰因素多、产线任务差异大、实现周期长等挑战，并且没有统一的标准，所以一直以来工业检测大多由人工完成。而完全依靠人工来实现，又面临着效率低下、成本日益增加的问题。

随着工业4.0和人工智能技术的发展，深度学习方法已广泛应用于工业视觉检测领域，大幅提升了质检效率，降低了人力成本。目前基于计算机视觉的缺陷检测技术已在纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中得到了大量的应用。

不过相比于其他AI应用领域，工业视觉检测对缺陷检测系统的延迟、吞吐率，以及可靠性等具有较高的要求，从而对该领域应用的AI算力系统提出了更大的挑战。

那么，工业视觉检测面临的算力挑战有哪些？一套高性能工业视觉检测AI算力系统实现的关键是什么？如何为工业视觉检测设计AI算力系统呢？

12月15日晚7点，「浪潮元脑专场」第6讲将开讲，由浪潮元脑合作伙伴鲲云科技参与，这一讲定名为工业视觉检测公开课，鲲云科技合伙人&首席运营官王少军博士、合伙人&研发总监熊超博士将共同主讲，主题为《工业视觉检测的AI算力系统设计》。

王少军博士将围绕深度学习工业视觉检测的应用前景和面临的算力挑战两方面进行讲解；熊超博士将从高性能工业视觉检测AI算力系统实现的关键、基于鲲云科技定制数据流架构的AI推理算力方案，及其在3C电子、PCB、晶圆缺陷检测中的应用等方面为我们带来深度讲解。