在位于杭州滨江区的正泰新能源的电池车间，质检员小孙正在重复一系列动作：将一沓多晶电池片置放于质检架上，通过机械臂抓取、红外扫描，她要以秒级的速度去判断屏幕上这块电池片是否有瑕疵，并在“遥控器”上按下红绿键。

小孙身旁，装载了阿里云ET工业大脑的AI质检员也在完成同样的任务。上任两周来，这位新“质检员”24小时无休地对电池片进行质检。而通过深度学习和图像识别算法，此前，AI质检员已集中学习了4万多张瑕疵样片，凭借自己的“工业大脑”，它能快速将红外图像转换为二进制语言，将有瑕疵的电池片分类放置，“眼速”是人工的两倍以上。

“可以说，AI解放了质检员。”正泰新能源开发有限公司质检经理罗刚介绍，人工质检岗位不是谁都可以胜任，工作3个月以上的工人，也需要在老师傅的带领下不断学习、考核和纠正。传统的人工质检平均速度大约在2秒一张，一天要看上万张红外图像，而整个质检过程需要工人时刻紧盯屏幕，即便一台质检机器两人一组三班倒，手误、误判等情况仍不可避免。

“人工质检的准确率在93%到97%，而AI质检可以稳定在95%以上。”罗刚说，此前，人工质检只需判别瑕疵和没有瑕疵，而AI质检对瑕疵的分类更细，今后，这些对不良数据的分类统计将反作用于工艺环节，促进整条生产线的进一步改良。

这也让正泰成为光伏行业内首家实现多晶电池片自动检测的企业。据罗刚介绍，一块标准的电池片尺寸为156.75毫米×156.75毫米，只有0.18毫米到0.2毫米厚，瑕疵判别必须依靠红外扫描。而根据正泰长期的生产经验，多晶电池片可能出现包括裂纹、划伤、断栅、手指印、黑斑等在内的18种瑕疵，再加上其他生产线，AI质检员需要学习的瑕疵种类多达20余种。

“怎样让边缘、细小的瑕疵不被遗漏，怎样帮助算法去区分电池片本身的纹理和瑕疵，是这个项目的难点。”阿里巴巴算法专家魏溪含透露，多晶电池片的自动检测是最难的，以此为突破口，目前，AI质检已在单晶电池片、组件生产等其他产线进行离线调试。

“按150兆瓦测算，电池车间良品率每提升一个百分点，就能为企业节省上百万元的生产成本。”正泰新能源副总裁黄海燕表示，企业关注如何对生产线进行根本性提升，也千方百计想在每一个生产环节降低成本，而ET工业大脑让生产各环节的相关性更具象地呈现出来。

作为国内规模最大的民营光伏发电投资企业，正泰新能源的这次尝试，也成为浙江数字经济转型的一个缩影。罗刚透露，今年8月，正泰新能源将把AI质检运用于海宁刚投产的电池工厂，未来还将向泰国等地的海外工厂复制推广。

AI质检员来了，小孙会担心自己的工作吗？罗刚介绍，为保证质检员的“眼力”，人工质检岗位实行轮岗制。今后，被“解放”的人工质检员将去往更需要人工的新岗位。