通过工业级 AI 平台产品与 AI 解决方案，以最少的人工介入 构建出能够自主进化的 Learning Factory
连接 AIVision、AIVData、AIVOps、AIVot 四大核心产品， 将碎片化的 AX（AI Transformation）流程整合为统一的运营流水线。
制造业 AI 不止于模型性能，更取决于能够持续优化性能、 并稳定落地于现场的“运营”。
现场环境的变化、数据不足、判定模糊、来自各类设备的限制等， AI Solution 导入之后的实际难题往往难以彻底解决。
现场环境一变，性能就下降了。
既要将不良率控制在 0.1% 以下，又要快速更新模型，我曾觉得这几乎不可能。毕竟速度和质量很难两全。
B 客户（半导体后道工艺）
模型检测良率怎么越来越低了？
导入之后，模型仿佛也在“变老”。良率不断下滑，而我们需要的模型还要能在 300M 高分辨率图像中捕捉到 7 像素级别的微小缺陷。这真是个难关。
F 客户（电池包）
我们积累的数据并不多。
我曾以为只能去生成那些充分反映工厂背景环境与工艺特性的图像， 但又怀疑：用这些数据训练出来的模型， 真能取得优异的成绩吗。
E 客户（电池电芯工艺）
在世界顶尖水准的性能（准确率、精密度）之上， 构建由制造商主导、可自主生长的 AI 运营体系。
整合横跨 Sensing、Model、Mechatronics、Control、Ops 的技术栈， 提供即便在严苛现场环境下也能稳定运行的 AI 解决方案。
以最少的数据， 成就最佳的性能。
在验证条件下，确认了训练数据减少 36 倍、Safety 缺陷检出率 100%，并以单一模型运营架构管理 7,000 余种生产品类。
1/36
极致的数据效率
将原本 155,282 张训练数据压缩至 4,284 张 缩短初期验证周期，减轻缺陷数据获取负担
97.1%
压倒性的检测性能
相较竞品模型检出率提升 +27.2%p 降低误检与漏检风险的检测架构
100%
绝不放过的致命缺陷
以 OOD 技术检测未学习的稀有缺陷 降低致命缺陷外流的风险
7,000+
单一模型的广域应对
以单一模型架构管理 7,000 余种生产品类 减轻因产品变更而新建模型的负担
经现场验证的 AI 运营系统
从全球大型企业到专业制造商，在众多条件与环境中，我们都成功推进了客户的 AX。
以客户之声印证的 AIVEX 解决方案
从苛刻的检测环境到复杂的生产工艺，即便在他家难以实现的现场，我们也赢得了客户的深厚信赖。
FAQ
从全球大型企业到专业制造商，在众多条件与环境中，我们都成功推进了客户的 AX。
Q.在几乎没有不良数据的新建产线上也能导入AI外观检测吗？
可以。导入外观检测时，利用仅凭正常产品数据学习模式的无监督学习（Anomaly Detection，异常检测）来构建初期AI模型。由此，即使在不良数据不足的新建产线上，也能主动检出未学习的稀有缺陷（OOD），快速启动质量检测。
Q.如何验证AI模型的性能和导入效果？
外观检测模型与机器人视觉均会严格区分外部基准评测和实际量产应用条件来进行验证。导入前经过PoC（概念验证）阶段，基于现场数据，与客户共同交叉验证检出率、过检率以及机器人节拍时间（Tact Time）的影响，随后再部署到正式产线。
Q.没有AI或编程知识的现场操作人员也能直接运营检测系统吗？
可以。提供基于无代码（No-Code）的直观UI，即使没有数据科学家，现场质量负责人也能自行完成流水线配置、标注、过检复核等必要的运维实务，并实现完全掌控与运营。
Q.在多品种小批量生产线上也能用一个检测模型应对吗？
可以，采用单一模型（Single Model）架构灵活应对。通过提取多种产品间共通不良特征的统一结构，即使新增生产品类，也无需构建单独模型，而是以向现有检测模型追加数据的方式防止碎片化。
Q.从方案导入到实际量产应用的流程是如何推进的？
机器人与AI外观检测均通常按照“现场诊断及PoC → 现场产线验证 → 量产导入”的三阶段流程推进。尤其是检测方案（AIVEX），通过运用无监督学习及自动化工具，大幅缩短初期数据采集及模型构建所需的整体周期。
Q.方案导入的价格结构是如何构成的？
机器人控制与AI检测方案均采用模块化授权策略，以便随着产线增设及工序扩展实现系统扩展。其合理构成包括：确认导入可行性的诊断及PoC费用、各现场产线的搭建对接费用，以及契合基础设施环境（云端／本地部署）的系统运营授权。
Q.在复杂工序中能一次性集成控制多台机器人和设备吗？
可以。机器人自动化方案AIVot具备可在单一平台上有机管理多台设备的多设备控制（Multi-Device Control）架构，即使在复杂环境中也能实现最优的集成控制。
Q.有应用于工业现场的类似案例参考吗？
有。在机器人与外观检测两个领域均拥有丰富的实施案例。从搬运、装配、机床上下料等基于机器人的工序，到超精密质量检测，我们基于应用于各类现场的实际搭建案例，为客户量身提供最优方案。
Q.可以用客户的实物进行PoC及演示吗？
可以，机器人控制与AI检测方案均支持。我们以客户的实际产品为对象，开展前期PoC（概念验证）及演示。由此在应用到量产线之前，对视觉识别率和机器人节拍时间（Tact Time）等核心性能进行交叉验证，将风险降至最低。（但根据项目规模，可能产生一定的执行费用，该费用将在本项目启动时予以抵扣。）
Q.即使自动化对象物体的位置不固定，也能利用机器人实现物流自动化吗？
是的，可以实现。通过应用3D视觉及AI识别技术，即使对象物的位置或姿态每次都不一致，也能实时精确地获取其坐标。由此，即便是随机摆放的物品或多变的环境，也能稳定可靠且灵活地实现物流自动化，不受干扰。
Q.由人工精细手工操作完成的精密装配等工序，也能用机器人实现自动化吗？
是的，可以实现。在通过高分辨率视觉系统进行精密位置校正的基础上，融合机器人的力控制（Force Control）技术，实现微妙的力度调节。由此，即便是过去离不开人工精巧手感的微小零件插入与紧固等高难度精密装配工序，也能成功实现自动化。
Q.当同一条生产线投入多个品种的待检产品时，光学模块或检测软件能否自动切换？
是的，可以完美支持。在多品种混流生产环境中，通过与现有生产管理系统（MES/PLC）的实时联动，即时识别所投入产品的品号。系统随之自动切换预先注册的照明、光学模块控制值与AI检测配方（SW），从而实现无需停线的连续一体化检测。