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“告警：1號樓4層A梯消防通道有障礙物！” 百度大廈的一名安保人員手機里彈出這樣一條信息。發信息的是他的“新同事”，一位近期上崗百度深研大廈的智能助手——小度巡檢機器人。 小度巡檢機器人是百度基于飛槳打造的一款室內智能巡檢機器人，具有自主巡檢、定時巡檢、自主回充、遠程監管（包括機器人監控、巡檢報警報）和數據收集等功能，能夠協助物業、安保等部門對辦公場所等室內區域進行精準巡檢，從而及時響應、杜絕安全隱患。
小度巡檢機器人的工作日常：技能、效率雙在線 小度巡檢機器人上崗后將負責百度深研大廈F1-F15共15層的巡檢，包含辦公區燈故障檢測、飲水機狀態檢測、果籃空置檢測、消防通道檢測和夜間加班情況統計等日常工作內容，實時上報巡檢結果，方便安保人員及時到場解決。 以飲水機狀態檢測為例，當小度巡檢機器人走到飲水機前方時，借助攝像頭，能夠識別判斷飲水機的開關機狀態、水位狀態以及鄰近的大桶水架的空桶情況。如果飲水機處于開機狀態，而水位低于設置線，小度巡檢機器人就會向安保人員發出給飲水機換水的通知。同時，當大桶水架子上有多個空桶時，則會向安保人員發出給更換大桶水的通知。
在此次疫情期間，小度巡檢機器人還增加了一項工作內容，就是負責辦公區域內員工口罩佩戴檢測，充當著員工們貼心的戴口罩提醒員。而如今，隨著疫情防控進入常態化，小度巡檢機器人還將繼續守護在疫情防控的第一線，成為助力企業復工復產的一股后備力量。
小度巡檢機器人上崗后，日常巡檢效率提升200%，原本1~15層全樓層需要1~2人每2小時巡檢一次，現在借由小度巡檢機器人的輔助，只需要人力早晚各一次進行補充巡檢即可，不僅節約了巡檢的人力，而且加快了對異常情況檢測的反應速度，提升了辦公人員的體驗。 小度巡檢機器人的誕生：飛槳PaddleX助力完成整套開發流程 作為一位承擔著百度深研大廈日常巡檢的“工作人員”，多才多藝、聰明高效的小度巡檢機器人的技能加持，離不開百度飛槳深度學習平臺的開發工具PaddleX助力。PaddleX是“WAVE SUMMIT 2020”深度學習開發者峰會上飛槳全新發布的全流程開發工具，它集飛槳核心框架、模型庫、工具及組件等深度學習開發所需全部能力于一身，并提供簡明易懂的Python API，方便用戶根據實際生產需求進行直接調用或二次開發。
據百度飛槳技術團隊介紹，為了提升百度深研大廈的巡檢效率、提高同事們的辦公體驗，也把自己研發的開發工具落地應用起來，他們聯合了百度自然語言處理部的小度機器人團隊，為小度巡檢機器人增加了諸多能力。綜合考慮了安保人員的日常巡檢內容和辦公所需，如飲水機的更換、果籃剩余物的更換，以及夜間辦公區電器的開關等，團隊確定了機器人巡檢的使用場景，隨即開始著手應用飛槳全流程開發工具PaddleX研發實現小度巡檢機器人的核心算法?；陲w槳PaddleX工具，小度巡檢機器人的硬件工程師將采集、標注后的圖像數據導入PaddleX GUI，選用飛槳團隊自研的高性能MobileNetV3-Large-SSLD預訓練模型，快速完成了模型訓練，并最終應用Paddle原生預測引擎進行預測部署，完成從算法生產到硬件部署整套開發流程，一個裝上“AI大腦”的小度巡檢機器人就此誕生。
“PaddleX整套開發流程使用起來非常簡單，對于沒有深度學習模型開發經驗的工程師非常友好，文檔詳盡，開發者能夠快速針對場景，生產及部署合適的算法實現業務邏輯?！遍_發小度巡檢機器人的技術團隊表示。正是得益于飛槳PaddleX打通深度學習開發全流程和易用易集成的優勢，小度巡檢機器人的整套開發流程迅速高效，且能夠完美勝任室內巡檢這一場景，并在巡檢效率和精度方面表現優異。 智能機器人的出現，將人力從低質、重復的工作中解放出來，提升效率的同時更拓展出更多可能性，比如小度巡檢機器人在疫情期間充當防控一線工作人員。而飛槳作為百度“AI大生產平臺”的基礎底座，以大規模分布式訓練、全硬件平臺支持、端到端全流程工具以及飛槳Master模式，將企業和開發者從重復“造輪子”中解放出來，應用AI的門檻更低、成本更低、效率更高，助力企業和開發者加速AI生產。正是借助飛槳深度學習技術的賦能，小度巡檢機器人能夠快速完成智能化升級，也快速開啟了在百度深研大廈輔助安保人員的實際行動。
當前，在“新基建”時代機遇之下，產業智能化的動力愈發強勁。飛槳作為國內首個開源開放、功能完備的產業級深度學習平臺，始終致力于與產業深入融合。截止目前，飛槳累計開發者數量已超過190萬，服務企業數量達到8萬4千家，發布模型數量已超過23萬個。未來，飛槳將繼續攜手各行各業生態伙伴和開發者，助力產業智能化發展加速度。 |
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