自3月30日领邦智能正式发布AI大模型质检装备以来，第一批十余台大模型质检装备已陆续在各地零件生产企业投入使用。但是市场上仍然有很多客户对于大模型的概念还不太清楚，常有人问 “**家也是大模型，你们和人家哪里不一样？谁是真的，谁是假的？”
我们认为，一个真正的大模型应该具备以下特点：能够对大多数待检零件实现（零样本）开机即用，不会漏检大缺陷，仅需少量样本即可进行精准调整，操作简便，并且长期使用场景下，无需担心供应商支持不及时，或者停止服务带来的风险。
图：领邦发布iBrain工业质检大模型
1、真假大模型之-原理
大模型采用Transformer架构，能够快速的识别缺陷，大模型就像一个大学毕业生，已经有了充足的知识储备，可以直接参加工作，在没有培训的情况下，就可以完成90%常规工作。通过十几张提示图，耗时数分钟就可以完成一款新产品的外观质检设定或调整，成为熟练工作者。
假大模型采用传统的CNN架构，即我们常说的小模型。 CNN小模型就像一个刚出生的婴儿，什么技能都不会，需要人为不断地“喂”给它各种缺陷图片和良品图片，才能够逐步具备分辨能力。通常每款产品都需要几百甚至上千张的缺陷样品照片进行训练，而且不同的批次表面略有差异就需要反复调整。训练时间在缺陷样品充足的情况下，也需要一天时间。想要达到理想的检测状态，后期需要不断地添加图片样本，这样就给品质部门的工作带来极大的不便。
图：大模型 VS假大模型
2、真假大模型之-通用
大模型可以跨几何形状、跨尺度通用，例如：方片、圆片、矩形片、圆环等不同几何形状和不同几何尺寸的产品。这为用户免除了繁杂的缺陷样准备、标注、训练工作。
大模型可以跨镀层通用，例如：镀镍、镀黑镍、镀锌等，不同尺寸、不同形状、不同表面镀层的产品，可以通过模型复制实现快速上机检测，整个设置过程只需数分钟。满足了多品种、小批量产品检测，以及需要快速出货的紧急任务，极大的节省了人工。
假大模型一般只在相同镀层，相同形状，且尺寸范围相差不大的有限范围内有一定通用性。针对大部分规格产品都需要新建模型训练。繁琐的训练对多品种小批量产品非常不友好，往往训练一款产品的时间比人工检测的时间都长，这也是很多客户小批量产品不用AI质检设备检测的原因。
图：领邦大模型视觉质检装备
3、真假大模型之-风险
大模型本地调整，脱网运行，简单易用，不依赖厂家售后训练。领邦大模型调整量极少，通过AI大模型的默认模型，解决了小模型时代客户导入新规格时的搜集缺陷样本难、标注样本工作量大、训练周期长等一系列难题，极大地提高了检测设备的易用性。领邦智能的AI大模型复制技术不仅提高了检测效率，还减少了客户在产品检测过程中的资源投入和时间成本。
假大模型在训练上是厂家的售后人员代替客户训练样本，不解决本质问题，万一售后配合出问题，会对客户造成极大的生产风险。市场上假大模型的厂家，都是以售后服务的方式，弥补模型训练量大的缺陷，客户的缺陷样品照片，都是厂家售后代为训练，甚至出现了驻场服务的情况。短期看这是一种细致入微的服务，可随着时间的增长，高昂的人工成本会对厂家造成极大的负担，注定是一种不可持续的方案。一旦失去这副“拐杖” ，会对企业生产带来不可预知的风险。
真假美猴王难辨，真假大模型易分；希望通过本文的介绍，让更多的用户认识到什么才是真正的AI质检大模型，以及它能为企业带来的巨大价值。领邦智能凭借其多年来在工业检测领域的专业积累，在业内率先发布了具有高度灵活性和扩展性的大模型质检技术。希望我们的努力，助力行业升级，产业发展。这一技术跨越行业边界，注入新动力，助力实施“质量强国”战略。