中信證券股份有限公司成立于1995年10月，2003年在上海證券交易所挂牌上市交易，2011年在香港聯合交易所挂牌上市交易，是中國第一家A+H股上市的證券公司，第一大股東為中國中信有限公司。公司以助力資本市場功能提升、服務經濟高品質發展為使命，緻力于成為全球客戶最為信賴的國内領先、國際一流的中國投資銀行，中信證券規模優勢顯著，是國内首家資産規模突破萬億的證券公司。
一、案例簡述
随着社會的不斷進步，國家對企業安全生産也越加關注，企業更是将安全生産視為企業發展的重中之重。提高企業風險管控能力，完善隐患治理機制，減少安全事故，確定安全生産。
本案例應用人工智能圖像識别技術，解放流程化重複性勞力，提高儲運過程綜合勞動效率和安全保障，實作了危險作業自動化和無人化；應用人工智能視訊分析技術，利用深度學習架構算法，對施工作業場景人員卧倒、未佩戴安全帽、未穿着反光衣、未佩戴安全繩、煙火、人員闖入等異性行為進行識别研判，很大程度上保障了勞工作業安全和工廠安全營運；在原料煤輸送廊，安裝吊軌式巡檢機器人，實作了輸送狀态監測，皮帶跑偏、煙火識别、有毒可瓦斯體感覺報警等智能化應用，實作了智能巡檢和無人值守。
二、轉型工作情況
（1）戰略規劃
圍繞《中國制造2025》和《智能制造工程實施指南（2016-2020）》為指引，以天業集團“十三五”發展規劃“優化存量、做優增量”為原則，通過在傳統制造業推廣應用數字化技術、系統內建技術和智能制造裝備，加強大資料、人工智能技術在先進制造業和傳統産業更新中的應用，不斷提高制造業自動化數字化網絡化水準、經營管理水準和綜合競争力。
（2）業務模式
1、人員行為智能識别
利用已有普通攝像頭結合資料模型和相關算法，線上對圖像進行識别。依據企業現場作業要求和生産裝置操作規程等規定和要求，對人員的穿戴規範性、行為進行線上識别，針對識别出的違規事項自動記錄傳遞并告警，對生産作業現場人員行為進行實時監督。
視訊資料來源于廠區 3百多個普通攝像頭，通過中央視訊伺服器傳輸至視訊分析子產品，視訊分析子產品結合各區域、各操作點以及控制室的相關生産規範性要求，對采集上來的各路視訊信号進行針對性分析，以及時發現違反相關要求的人員行為。
2、危險作業自動化
危化産品的罐車由于其運輸内容的危險性，它的裝載程度直接關系到國家的運輸安全，是以中鐵公司也将其作為一種重大安全裝置來管理。應中鐵公司要求，危化企業集裝箱運輸罐體時需要提供所運載罐體的罐号及運輸貨車的車牌号，并且需要拍攝罐體上方鐵絲的照片，以便檢查罐蓋鉛封綁紮是否規範。
應用人工智能圖像識别技術建設一套成品罐及承運車輛資訊自動提取和定制化上傳系統。液體産品出廠過磅時，需要利用圖像識别技術自動識别車牌号、集裝罐體上的罐号，并拍攝罐體5面（前、後、左、右、上）的照片，實作自動識别罐号、自動拍照，并将這些圖檔和資訊（罐體設計容量、最大可加載量、檢驗日期、使用年限等）推送至其他第三方業務系統和中鐵公司進行報備。
3、助力自動巡檢
利用吊軌式巡檢工業機器人、4G專網、智能巡檢終端和裝置管理系統實作原煤輸運環節智能化和無人化巡檢。
輸煤廊道的巡檢工作作為燃料輸送線業務的重要部分，勞動任務繁重，條件環境惡劣。為了提高生産率、改善環境，及時發現問題，采購輸煤廊道巡檢工業機器人，最大化的確定企業安全、可靠生産，實作廊道的高效無人巡檢、遠端監控和資訊預警。
巡檢工業機器人實作了粉塵污染嚴重的危險作業環境下的無人值守和自動巡檢，替代了傳統人工巡檢方式；因其全天候、全自主、無死角的定期監測、精密診斷優勢成為工廠創新裝備之一，不斷提高着工廠安全運作管理水準，完全符合未來工廠智能化發展趨勢，呈現出巨大的成長潛力和發展空間；減輕現場人員工作壓力，将人力從簡單重複的體力勞動中解放出來，制定更好的運維政策。
巡檢工業機器人實作視訊監控、紅外測溫、環境監測、裝置關聯、安防報警。利用人工智能視訊分析技術對視訊進行分析，識别皮帶跑偏、煤粉堆積、煙火等異常狀态，并與消防火災報警系統關聯，實作小型事故的自動處置。
（3）技術架構
基于神經網絡算法的人工智能圖像分析應用，通過各類攝像頭、傳感器等進行視訊信号和影像資料采集，基于傳統的圖像識别方法和融合神經網絡算法的圖像識别方法，提取圖像的特征，再根據圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識别分類，并實作将結果輸出和推送第三方應用。
三、轉型成效
随着社會的不斷進步，國家對企業安全生産也越加關注，加強生産的安全管控是企業生産的頭等大事。提高企業風險管控能力，完善隐患治理機制，減少安全事故，確定安全生産。采用先進的軟硬體技術為安全生産保駕護航，規範安全作業，就是最大的經濟效益。
（1）企業價值
本案例利用人工智能圖像識别、視訊分析技術推動安全生産和管控，大幅提高企業的自動化、電子化、智能化水準，大幅提升企業的綜合競争力，創造顯著的經濟效益。主要展現在如下幾個方面：
1、人員行為智能識别實作對複雜場景多種行為的智能識别預警，起到提示預警的作用，相比以往的人工盯防的管理模式，更能有效的排查安全隐患，確定了工廠的安全營運。從直接經濟效益上分析，一個伺服器能頂替4人（兩班倒）對兩個視訊牆的盯防工作量。
2、危險作業自動化，提高了工廠物流運輸環節自動化水準。從識别方法和拍攝方法上提出創新，滿足危化企業運輸時的拍攝要求，縮短了拍攝所需的時間，減少了該作業勞工數量，有效地提高了危化企業運輸的效率。經測算合計減少人工共9人，每年節約勞動用工成本約118.8萬元，間接提高工廠産品物流環節年度環比經濟效率約2%。
3、原煤輸送廊道無人化巡檢，減輕現場人員工作壓力，符合未來工廠數字化發展趨勢，呈現出巨大的成長潛力和發展空間。一個工業機器人可減少勞動用3人。
4、生産效率提升5%，營運成本下降3%、優化人員比例3%。
5、登記3項軟體著作權，培養智能算法、模型人才1名。
（2）社會價值
上述場景的建設，可有效提高生産效率，降低生産營運成本,為企業帶來經濟價值；應用技術适用領域廣，通用性強，可推廣至各企業的運輸、自動作業等環節，提升生産安全。
四、面臨的痛點難點及建議
（1）面臨的痛點難點
1、生産線上的一線從業人員和管理人員整體數字化認知需要進一步提升。
2、針對煤、鹽化工細分行業的數字化解決方案需要進一步優化。
3、部分行業的自動化水準基礎弱，且無企業投入研發，整體行業自控水準需要得到進一步提升。
4、流程行業的全流程優化、控制的方案和技術不成熟。
5、自動執行機構和傳感、計量裝置的精度、準确度需要進一步提升。
（2）建議
1、智能工廠、工控網絡安全需要得到足夠的重視并得到支援，希望有更多智能工廠方面的項目技術和資金支援。
2、增加培養工業資料分析方面人才的專項計劃。
來源 | 中國上市公司協會
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