🧠
端侧AI推理
把模型压缩与量化部署到设备本地，减少对云端链路的依赖，让推理在产线现场完成。
平台运行概况
以下为平台侧长期观测的公开运营指标，用于说明服务规模与响应水平。
99.95%
服务可用率
12.6万台
累计设备出货量
18ms
端侧平均推理延迟
7分32秒
平均单次访问时长
486家
合作工厂数
1,240条
已部署产线数
为什么选择我们
从端侧算力到产线集成，我们把AI设备制造拆成六个可独立评估的能力方向。
👁️
机器视觉质检
面向表面缺陷、尺寸偏差与装配完整性的视觉检测，支持多工位并行取像与结果回流。
🛰️
边缘计算网关
在设备侧完成协议解析与数据预处理，向上以标准接口对接工厂既有的信息系统。
📡
智能传感器融合
把振动、温度、力矩与视觉信号做时间对齐，形成可用于诊断的多源数据基础。
🏭
工业AIoT平台
统一管理设备状态、模型版本与运行日志，让分散产线的数据可以集中查看与追溯。
🔧
柔性制造解决方案
针对多品种小批量场景，提供可快速换型的设备配置与工艺参数下发方式。
关于我们
开云kaiyun电竞·(中国区)官方网站面向制造业客户，提供AI设备制造相关的产品说明与技术资料。
从设备制造到产线落地
开云kaiyun电竞起步于工业视觉与嵌入式硬件的结合，早期为长三角与珠三角的电子装配厂提供检测设备。随着端侧算力提升，我们把工作重心转向AI设备制造本身：在设备内部完成模型推理，把结果直接反馈给产线的控制环节，减少一次往返带来的延迟。
目前团队的工作覆盖硬件结构、嵌入式软件、模型工程与现场集成四个方向。我们更倾向于先把一个工位做扎实，再复制到同一条产线的其他工位，最后才考虑跨厂区的统一管理，避免一开始就追求大而全的架构。
在数据侧，设备采集的原始信号默认在本地留存，仅把必要的统计结果与告警事件上传，具体策略会依据客户的数据管理要求逐项确认后实施。
国际质量体系认证
设备制造流程按国际质量管理体系的要求组织，覆盖来料、装配、老化与出厂检验环节。
工业安全认证
面向产线部署的电气与机械安全要求，在方案设计阶段即纳入评估并留有验收记录。
全年无休技术支持
为已部署设备提供持续的技术响应通道，节假日同样安排值班人员跟进现场问题。
发展历程
五个阶段，记录我们从单点检测设备走向整套AI设备制造能力的过程。
2019
起步：视觉检测单机
以电子装配外观检测为切入点，完成第一代视觉检测单机的结构与软件定型。
2021
扩展：边缘算力上机
把推理任务从工控机迁移到设备内的边缘模组，单工位节拍明显收紧。
2022
融合：多传感器对齐
引入振动与力矩信号，与视觉结果做时间对齐，用于更完整的工位状态判断。
2024
平台：设备统一纳管
上线工业AIoT平台，把分散产线的设备状态、模型版本与日志集中管理。
2026
柔性：快速换型产线
面向多品种小批量场景，形成可快速换型的设备配置与工艺参数下发能力。
产品中心 · 服务分区
五个方向构成我们的产品中心，按需组合即可形成完整的AI设备制造方案。
01
AI视觉检测设备
覆盖表面缺陷、装配完整性与字符识别，支持多相机同步取像与结果实时回传。
02
智能传感器
振动、温度、力矩与位移类传感单元，输出统一时间戳，便于做多源数据关联。
03
边缘计算盒子
在设备侧完成协议解析、数据清洗与本地推理，向上以标准接口对接工厂系统。
04
工业AI平台
集中管理模型版本、设备状态与运行日志，支持按产线、工位两个维度检索。
05
自动化产线集成
从上下料机构到检测工位衔接，按节拍要求做整体布局与联调验证。
合作伙伴
我们与下列方向的企业在器件、软件与集成环节保持协作。
🔌
芯澜微电子
AI芯片方向，提供面向边缘推理的低功耗算力模组与配套工具链。
⚙️
恒锐自动化
工业自动化方向，负责产线输送机构与工位机械结构的联合设计。
☁️
云栖智算
云服务方向，提供模型训练算力与镜像仓库，支撑算法侧的迭代流程。
🔭
锐视光电
机器视觉方向，供应工业相机、镜头与光源组件，并提供光学方案建议。
📶
敏川传感
传感器方向，提供振动、温度与力矩类工业传感器及标定服务。
🏗️
智造联科
智能制造方向，承接整厂数字化规划与多产线协同的集成落地。
安全保障
围绕设备、数据与产线运行，我们落实四项基本安全做法。
🔒
本地数据留存
原始信号默认保存在厂内设备或本地服务器，是否上传由客户按工位逐项确认。
🧩
权限分级管理
平台账号按操作、配置、维护三类角色划分权限，关键操作保留完整日志。
🛡️
设备访问控制
设备侧关闭非必要端口，固件更新需经签名校验后由指定通道下发。
📋
部署前安全评估
进场施工前完成电气与机械安全检查，形成记录后再进入联调阶段。
常见问题
以下是客户在咨询AI设备制造方案时最常提出的六个问题。
如何定制一套AI设备制造方案？
通常从工位调研开始，我们会先确认待检对象、节拍要求与现有产线的接口条件，再给出设备选型与布局建议。方案确认后进入样机验证阶段，验证通过才安排批量制造。
如何订阅或退订产品更新通知？
可在官网联系我们栏目留下邮箱，注明希望接收的内容方向。如不再需要，回复任意一封通知邮件说明退订，我们会在一个工作日内处理并从名单中移除。
是否支持收藏方案与参数配置？
平台侧支持把常用的设备配置与工艺参数保存为方案模板，同一账号下可随时调取。模板归属账号管理，多人协作时由管理员分配查看或编辑权限。
如何申请样机测试？
请提供待测样品的类型、尺寸范围与预计测试数量，我们会评估适配的机型并安排样机寄送。测试周期通常为两到四周，期间可远程查看检测结果记录。
设备采集的数据如何保障隐私？
原始图像与信号默认留在厂内，平台只接收统计结果与告警事件。如果客户需要上传原始数据用于模型迭代，我们会先签署数据处理约定，再按约定的范围与期限执行。
设备交付后是否提供现场培训？
交付阶段包含操作与日常维护培训，内容覆盖开机自检、参数调整、常见告警处理与备件更换。培训记录与操作手册会一并移交给客户的技术负责人。
使命与方向
我们希望把制造环节里重复而依赖经验的判断，逐步交给稳定运行的设备。
🎯
让判断可复现
把依赖老师傅经验的目视判断，转化为可记录、可回溯的设备输出结果。
📈
让产线可调整
面对订单结构变化，设备配置与工艺参数能够较快完成切换与验证。
🤝
让协作更清楚
设备状态与告警信息在统一视图中呈现，减少跨班组沟通中的信息偏差。
用户口碑
来自现场工程师与产线管理者的使用反馈，横向滚动可查看全部。
★★★★★
视觉检测工位上线后，同一批次的判定标准统一了，交接班时不用再反复口头说明。
周
周立群 · 装配车间主管
★★★★☆
边缘计算盒子把协议转换的问题一次解决了，我们原有的系统不用大改就能接到数据。
林
林知远 · 设备工程师范
★★★★★
样机测试阶段反馈比较及时，参数调整的建议具体到参数名，落地时少走了弯路。
苏
苏文洁 · 工艺工程师
★★★★☆
平台上的设备日志按工位分好了，出问题时能直接定位到是哪台设备哪个时段。
贺
贺明川 · 运维负责人
★★★★★
多品种切换的场景里，换型后重新标定的步骤比预期少，产线停等时间明显压缩。
郑
郑亦然 · 生产计划主管
★★★★☆
培训材料写得比较实在，新同事按手册操作两三天就能独立看待设备状态。
许
许澄 · 技术培训负责人
新闻中心
围绕AI设备制造、工业AI与AIoT方向整理的技术与行业内容。
边缘推理模组的功耗与散热取舍
在密闭机箱内长期运行，功耗预算往往比峰值算力更值得先算清楚，本文梳理常见的取舍思路。
视觉质检中的光照稳定性问题
同一套算法在不同光照条件下结果漂移，多数时候问题出在光源与工装的配合，而不是模型本身。
工业AI落地为何常从单工位开始
整线改造投入大、周期长，从单工位验证效果再逐步扩展，是当前较常见也更稳妥的推进方式。
多源传感器数据的时间对齐实践
振动、温度与视觉信号采样频率不同，对齐方式直接影响后续诊断结果的可信程度。
柔性产线换型中的参数管理
换型时间往往被参数反复试错拖长，把参数按产品族归档可以明显减少重复调试。
设备日志该保留多久才合适
保留期过短不利于追溯，过长则带来存储与管理成本，需要按工位重要程度分层设定。