AiV发布制造业专用VFM解决方案「AiVision」

加速制造现场无人化的实体AI及AI视觉专业企业AiV于27日表示，正式推出了面向制造业的视觉基础模型(VFM)检测解决方案「AiVision」。

高德纳(Gartner)预测，到2026年，由于数据准备不足，将有60%的AI项目被弃用，并特别指出了数据获取困难的制造业的局限性。

以往为将通用AI模型应用于制造业，需要收集海量的缺陷数据，并需要对机器ID、时间戳、批次号等多种元数据进行清洗的复杂流程。

在这种情况下，对于未经学习的新型不良的应对能力尤其薄弱，现场应用受到很大限制。此外，手工收集和标注不良数据所需的时间和成本过高，越来越多的制造企业因此放弃引入AI。

此次发布的AiVision从根本上解决了制造现场长期存在的数据不足问题，有望成为质量检测自动化的新转折点。

AiVision以AiV自主研发的无监督学习AI模型为基础，即使仅学习良品数据，AI也能自动生成并检出预期的不良。

该方案应用了可检测未经学习的新型不良的异常检测(Anomaly Detection)、缺陷数据自动生成(Defect Generation)等AiV独有技术，无需人工直接收集或标注不良即可获取训练用数据。由此，即使是稀少的新型不良也能灵活应对。

该算法在OpenOOD、Papers with Code等全球基准评测中创下了最高水平(SOTA)的性能，验证了其技术优势，并将通过此次发布在国内制造产业现场全面投入应用。

凭借此次发布，AiV成为国内唯一同时提供能够克服制造业局限的专用深度学习检测解决方案「AiVision」与MLOps平台「AiVOps」的企业。

两个平台通过相互联动，支持从数据管理到模型训练与部署、运营自动化的全流程，在工艺产线变更或新产品投入时也能迅速应对，兼具检测效率性与可扩展性。

通过此类技术革新，AiVision较以往节省了训练数据，提升了在生产线上的实际适用性。该方案实现了在数据生成与收集、模型开发与运营的全流程中将人工干预降至最低的完全基于深度学习的检测系统，旨在解决因人工成本上升和设备老化导致的生产效率下降问题，并支持制造业获得可持续的竞争力。

AiV代表成珉秀(音译)表示：「此前制造企业之所以对引入AI犹豫不决，是因为各工厂环境不同，通用模型的应用存在与生俱来的局限。」他还表示：「AiVision反映了这一现实，在国内率先将与自有平台联动的制造专用无监督学习AI模型商用化，同时确保了现场适用性与效率性。」

另一方面，AiV已从LB投资、Kiwoom投资、三星证券等机构累计获得370亿韩元规模的投资。

目前正与天纳克(Tenneco)、HD现代三湖、韩泰轮胎、丰山等全球制造企业合作，开展汽车、造船、二次电池、防务产业领域的项目。

此外，已申请并注册了50项专利，今后将以实现完全自主型质量检测体系为目标，同步推进技术升级与全球扩张战略。