近日，TCL工业研究院香港研发中心团队在世界计算机视觉顶级赛事CVPR2024挑战赛“视觉异常检测和创新性检测（Visual Anomaly and Novelty Detection 2024 Challenge，简称VAND） ：类别1-适应和检测：在实际应用中的鲁棒异常检测 ”赛道获得冠军。标志着TCL工业研究院团队在工业AI领域的技术实力和创造新兴事物的能力得到权威机构认可。

  CVPR是一年一度的全球计算机视觉领域与模式识别领域最顶尖的学术会议，由IEEE主办，全称“IEEE国际计算机视觉与模式识别会议”（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）。随会议一同发布的CVPR系列挑战赛吸引了全球众多一流团队参加，具有计算机视觉领域的“奥斯卡”之称。

  在计算机视觉领域的研究方向中，视觉异常检测技术作为工业制造领域日渐增长的需求，已成为重要研究方向，该技术在工业外观品质检测、产品零件安装检测等多个领域有广泛的应用前景。

  在工业生产过程中，不正常的情况可能会引起产品出现质量上的问题、生产安全风险隐患、设备故障等难以处理的后果，传统的异常检测的新方法通常依赖大量的人工参与，效率低下且易受到人为主观因素影响。而基于AI的视觉异常检测能通过自动化技术有很大成效避免人的因素影响，快速识别和定位不正常的情况，大幅度提高生产效率并保障产品质量。

  今年，TCL技术团队的挑战旨在使视觉异常检测更接近工业视觉检测，在提升公司制作效率及保障产品质量方面有广泛的应用场景和落地价值。

  挑战赛中，TCL工业研究院香港研发中心与华星光电团队在实际应用中的鲁棒异常检测赛道中提出了创新的解决方案——ARNet增强型算法模型。该算法模型是通过前景分割、AIGC数据生成等技术，使训练更加鲁棒（即：在影响因素偏离最优值时，仍保持稳定性和有效性），是实用性更强的检测算法模型。该算法模型取得的结果最终在420个参数组中，以高出第二名2%的非常大的优势胜出，充分展示了TCL技术团队在其在工业AI领域的卓越实力和创新能力。

  TCL工业研究院香港研发中心团队最终分数0.811，图像得分0.966、像素得分0.656

  目前，视觉异常检测技术已在TCL的生产制作的完整过程中得到了实质性的落地与应用。由TCL技术团队自主研发的ADC工业视觉检测应用已全方面覆盖TCL华星9间智能工厂，每年可创造数千万元价值，为公司能够带来了显著的效益和效率提升。

  未来，TCL工业研究院将继续深化在AI领域的研究与应用，不断探索新技术、新方法，以科技驱动产业高质量发展，为社会和用户创造更多价值。

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  已有724家主力机构披露2023-12-31报告期持股数据，持仓量总计59.29亿股，占流通A股32.76%

  近期的平均成本为4.38元。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况良好，多数机构觉得该股长期投资价值较高。

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