端侧AI推理
将模型压缩后部署到设备本地,减少对中心算力与网络的依赖,响应更直接。
📢 边缘计算网关与机器视觉质检方案已完成新一轮兼容性核对,欢迎前往产品中心了解;样机测试申请通道持续开放。
从端侧推理到产线集成,围绕可维护、可扩展、可延展三个方向组织能力。
将模型压缩后部署到设备本地,减少对中心算力与网络的依赖,响应更直接。
面向外观缺陷、尺寸测量与装配校验场景,提供成像、算法与剔除机构的成套配置。
在车间侧完成协议转换与数据预处理,把多源设备数据整理为统一格式再上送。
把振动、温度、视觉与位移等多类信号做时间对齐,为状态判断提供更完整的输入。
统一管理设备接入、模型版本与运行日志,让算法迭代与产线运维在同一处完成。
针对多品种小批量产线,提供可快速换型的工位设计与参数化配置方式。
一支以硬件工程与算法工程为主体的团队,长期围绕工业现场做产品打磨。
开云kaiyun电竞·(中国区)官方网站 立足于 AI 设备制造方向,把机器视觉、边缘计算与工业 AI 平台三类能力组合成可交付的产品与方案。我们更关注设备在真实车间里的长期运行表现,包括散热、防护、电磁兼容与维护便利性,而不是只停留在实验室指标上。团队在项目协作中习惯先到现场看工况,再回到图纸与代码里做取舍。
在智能硬件层面,我们提供从结构设计、板卡选型到固件与上位机软件的完整链路;在边缘侧,我们围绕算力、接口与协议适配构建通用底座,让同一套平台能够适配不同品牌的产线设备。对于需要定制算法的客户,我们会在数据采集、标注规范与验收口径上与对方共同确认,避免后期反复修改。
我们同时重视交付后的可维护性:设备预留远程诊断入口,模型与配置支持版本回退,关键部件采用通用规格以便替换。我们希望客户拿到的是一台能被车间工程师理解的设备,而不是一只需要原厂长期驻场才能运转的黑盒。
从单点算法验证到平台化交付,五个阶段串起我们在工业 AI 方向的推进节奏。
围绕图像分类与目标检测做技术验证,在小型产线上跑通第一套视觉识别流程。
完成首代视觉检测一体机的结构与散热设计,开始小批量交付给集成商试用。
推出边缘计算网关产品线,支持多协议接入,把车间数据整理后统一上送平台。
把设备管理、模型下发与运行监控整合进工业 AI 平台,实现算法与设备协同迭代。
面向多品种小批量场景完善柔性制造方案,提升换型效率与参数化配置能力。
五条产品线覆盖采集、计算、平台与集成,可按项目需要单独选配或组合使用。
集成工业相机、光源与推理单元,用于外观缺陷识别、尺寸测量与装配校验。
覆盖振动、温度、位移与光电等类型,支持标准工业接口,便于现场快速接入。
在车间侧完成数据预处理与本地推理,支持常见工业协议转换与断网续传。
集中管理设备接入、模型版本与运行日志,支持远程下发与配置回退。
围绕上下料、检测与分选环节做整体设计,配合客户完成联调与试运行。
围绕芯片、自动化、云服务、视觉与传感器等方向,与不同环节的伙伴协同交付。
AI 芯片方向,提供边缘推理芯片与开发套件支持。
工业自动化方向,负责产线机械结构与电气集成。
云服务方向,提供设备数据存储与远程运维基础能力。
机器视觉方向,供应工业镜头与光源组件。
传感器方向,提供振动与温度类工业传感器件。
智能制造方向,承接整线规划与现场实施协作。
从设备权限、数据传输到运维操作,建立多层可核查的安全管理方式。
按角色划分操作与配置权限,关键参数修改留有操作记录。
敏感图像与工艺数据优先在边缘侧处理,按需再决定是否上送。
固件升级前校验完整性,支持回退到上一个可用版本。
远程协助与配置调整过程留存日志,便于事后追溯与复盘。
整理项目沟通中出现频率较高的六个问题,便于快速判断合作方式。
先说明检测对象、节拍要求与现场环境,我们据此给出成像方案、算力配置与结构建议,再确认样品测试方式。
可在联系我们页面留下邮箱申请加入产品更新通知,邮件中附有退订入口,随时可以取消。
产品中心支持将感兴趣的设备与配置加入收藏,方便后续对比参数或转交采购同事查看。
通过邮箱或电话说明应用场景与测试周期,我们评估后安排样机寄送,并配合完成现场调试指导。
图像与工艺数据默认在边缘侧处理,需要上送的部分支持脱敏与加密传输,具体策略可与客户共同约定。
标准型号通常可在数周内安排发货;涉及定制结构与算法训练的项目,会按阶段拆分并同步进度。
让制造现场用得上、用得住、用得起 AI 能力,是我们持续推进的方向。
把复杂的模型部署与参数调优封装起来,让车间工程师经过培训即可完成日常操作。
产线工艺会变,模型也需要跟着变。我们提供便捷的数据回流与再训练路径。
在算力选型上平衡性能与功耗,减少设备长期运行带来的能耗与散热压力。
来自集成商与工厂技术负责人的使用反馈,记录真实协作过程中的感受。
视觉检测设备上线的第一周就帮我们拦下了一批外观不良品,调试过程比预期顺利。
边缘网关的协议适配做得比较细,我们那台老设备的接口也接上了,省了不少改造费。
平台端的模型版本管理很实用,换版本不用再翻记录本,回退也方便。
传感器融合那套方案帮我们把振动和温度数据对齐了,异常判断比单看一个信号靠谱。
样机测试安排得挺快,工程师远程陪着调了两晚,问题基本都定位到了。
柔性产线换型时参数改起来直观,操作工上手两天就能独立完成切换。
记录产品迭代、项目交付与行业观察,帮助客户了解我们在做什么。
新增对多种工业总线协议的支持,车间侧的数据接入配置流程进一步简化。
项目围绕外观缺陷与尺寸测量两类需求展开,联调阶段与客户工艺团队共同制定验收口径。
支持配置回退与批量下发,方便多产线同时维护不同版本的推理模型。
梳理了采样频率、安装位置与数据对齐方式对判断结果的影响,供现场参考。
总结了几类小批量产线在换型时的常见问题,以及参数化配置的应对思路。
说明了图像与工艺数据在边缘侧的处理流程,以及需要上送时的脱敏与加密方式。