虽然工业AI质检应用已经逐步渗透到多行业领域，但其在落地过程中也存在一定的挑战，例如，AI质检效果不如预期、数据积累速度远低于产品交付，AI训练数据的小样本问题突出、算法工程师缺少工业机理的理解等。

目前AI质检解决方案更多通过模型+服务器的模式替代人工。但由于模型需要根据客户场景进行定制化以及生产环境适配，导致AI质检落地过程中模型上线调优周期长、后续运维成本高等等行业痛点，这也制约着AI质检快速落地与普及。

为此，博瀚智能提出了基于MLOps的自适应AI检测系统。该系统通过MLOPS驱动的无代码智造平台，大幅提高模型在产线上的适配效率，完成模型快速上线，降低上线成本，并且无代码平台设计，适用于产线IT人员，降低运维成本。此外，该系统还可以实现对的模型自动监控+有效数据自动提取，完成模型自动迭代部署，满足产品更新换线的短平快需求。

11月29日晚6点，博瀚智能工业智能解决方案架构师张瑞将围绕《基于MLOps的工业AI质检快速落地与自主运维》这一主题带来直播讲解。

在这一讲中，张瑞老师首先将从工业AI质检快速落地的挑战讲起，之后分析AI质检模型上线部署后的运维问题，并重点讲解基于MLOps的自适应AI检测系统。最后他还将对笔电外壳缺陷检测项目展开介绍。

「工业AI质检系列直播课」每一讲都将以视频直播形式在智东西公开课知识店铺进行。每一讲由40分钟主讲与20分钟问答组成。