AI
端侧AI推理
把模型压缩与量化后部署到设备本体，减少数据外传，在产线网络受限时仍能稳定输出判断结果。
99.95%
平台服务可用率
18 万台
累计出货智能设备
12 ms
端侧推理平均响应
260 条
已部署智能产线
为什么选择我们
从端侧推理到产线集成，围绕制造现场的真实约束做技术取舍。
CV
机器视觉质检
面向外观缺陷、尺寸偏差与装配到位检测，支持多工位相机同步采集与结果回溯。
EC
边缘计算网关
在车间侧完成协议转换与数据汇聚，向上对接平台，向下兼容常见工业总线与机床接口。
SN
智能传感器融合
将振动、温度、压力与视觉信号做时间对齐，为设备健康判断提供更完整的输入维度。
IoT
工业AIoT平台
统一管理设备台账、固件版本与运行日志，支持按产线与班次查看设备状态分布。
FX
柔性制造解决方案
针对多品种小批量生产，提供快速换型配置与工艺参数模板，缩短产线调整时间。
关于我们
一支由设备工程、嵌入式与算法人员组成的制造技术团队。
开云kaiyun电竞围绕AI设备制造与智能制造解决方案展开业务，把算法能力落到具体的工位与机型上，而不是停留在演示环境里。团队在视觉检测、边缘计算与传感器融合三个方向长期投入，产品线覆盖从单机设备到整线集成的多种交付形态。
在项目推进中，我们先到现场确认节拍、光照、振动与网络条件，再确定算力配置与相机选型，避免用统一方案套用所有车间。设备出厂前会完成连续运行测试，并保留测试记录供后续比对。
交付之后，我们提供参数调优、模型迭代与备件支持，帮助产线在换型或工艺调整时快速恢复稳定运行。团队同时维护设备台账与固件版本记录，方便长期运维追溯。
质量管理体系
从来料检验到整机老化测试均设有记录节点，关键工序保留可追溯的检测数据。
工业现场安全规范
设备设计遵循车间电气与机械安全要求，涉及人机协作的工位配置安全联锁。
全天候技术支持
提供远程诊断与现场响应通道，产线异常可按优先级获得处理建议。
发展历程
从单点检测设备起步，逐步补齐边缘计算与平台能力。
组建视觉检测小组
团队从外观缺陷检测项目切入，完成第一套面向冲压件的视觉质检设备交付。
推出首款边缘计算盒子
将推理能力下沉到车间侧，支持多路相机接入，减少对中心机房的带宽依赖。
传感器融合方案成型
把振动与温度信号纳入设备健康判断，形成面向旋转设备的监测套件。
工业AIoT平台上线
统一管理设备台账、固件与运行日志，支持按产线维度查看设备状态分布。
柔性制造方案落地
面向多品种小批量场景推出快速换型配置，缩短产线调整与试产时间。
产品中心
五类主力产品，覆盖检测、采集、计算、平台与集成。
-
01
AI视觉检测设备
覆盖外观缺陷、尺寸测量与装配到位检测，支持多工位相机同步与结果回溯。
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02
智能传感器
振动、温度与压力信号采集，具备本地预处理能力，输出对齐后的时序数据。
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03
边缘计算盒子
面向车间侧的推理与协议转换设备，适配常见工业总线与机床数据接口。
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04
工业AI平台
管理设备台账、固件版本与运行日志，支持按产线与班次查看状态分布。
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05
自动化产线集成
从工位改造到整线联调，提供节拍评估、选型建议与现场调试支持。
合作伙伴
与产业链上下游伙伴共同推进设备与平台能力建设。
🧠
芯岭微电子
提供面向边缘推理场景的算力芯片与开发工具链支持。
⚙️
恒拓自动化
工业自动化产线集成伙伴，承担机械结构与电气控制部分。
☁️
云稷科技
云服务与数据存储伙伴，支撑设备数据的长期归档与调用。
📷
锐目视觉
机器视觉相机与光学方案供应商，配合完成成像调试。
📡
澜川传感
传感器器件伙伴，提供振动与温度采集元件及标定服务。
🏭
锦源智造
智能制造场景合作方，共同推进柔性产线试点与验证。
安全保障
从数据流向到设备权限，逐层设置可核查的管理措施。
01
数据本地化处理
图像与传感数据优先在边缘侧完成推理，减少原始数据外传环节。
02
传输链路加密
设备与平台之间的通信采用加密通道，关键指令保留操作记录。
03
分级权限管理
按角色区分设备配置、固件升级与参数调整权限，避免越权操作。
04
固件版本可追溯
每次固件更新记录版本号与时间，便于出现异常时回退比对。
你可能想问
关于定制、更新、收藏、样机与数据隐私的常见疑问。
如何定制AI设备？
先提供工位节拍、检测项与现场环境条件，我们据此给出相机选型、算力配置与结构方案，再进入打样与验证阶段。
如何订阅或退订产品更新？
可在账户设置中勾选固件与方案更新提醒；如需退订，在同一页面取消勾选即可，历史通知记录仍会保留。
是否支持收藏方案？
支持。产品中心与解决方案页面的条目均可加入收藏，方便后续在账户内集中比对参数与配置差异。
如何申请样机测试？
通过联系我们提交测试场景说明与预计周期，评估通过后安排样机寄送，测试期间提供远程调试支持。
设备数据如何保障隐私？
推理过程在边缘侧完成，原始图像默认不上传；确需上传的数据会做脱敏处理，并按最小必要原则保留。
设备交付周期一般多久？
标准型号通常在确认配置后按排产计划发货，涉及结构定制的项目会在方案确认时同步给出排期说明。
使命与方向
让制造现场的判断更快一步，也让设备运行更可预期。
A
把算法做进设备
让检测与判断在设备本体完成，减少对中心算力与稳定网络的依赖。
B
让部署更可复制
沉淀可复用的配置模板与调试流程，降低同类工位的重复实施成本。
C
让运行数据可用
把设备状态与工艺参数整理成可查询的记录，为后续优化提供依据。
新闻资讯
技术解读、产线实践与设备更新动态。
边缘侧推理部署的几个关键取舍
从算力余量、模型体积到散热条件，梳理车间侧部署时需要提前确认的几项参数。
视觉质检中成像方案的常见误区
光源角度与镜头选型往往比算法更早决定检测上限，本文结合实际工位展开说明。
多品种小批量生产如何缩短换型时间
通过工艺参数模板与快速标定流程，减少换型后的试产轮次与人工调整量。
多源传感数据对齐的工程做法
介绍振动、温度与视觉信号在时间轴上的对齐思路，以及常见的同步误差来源。
设备健康管理的落地路径
从采集点位布置到异常阈值设定，说明如何逐步建立可用的设备状态记录。
产线联调阶段的检查清单
整理节拍验证、信号确认与异常复现三类检查项，帮助缩短现场调试周期。
用户口碑
来自不同制造场景的使用反馈。
换型之后参数模板直接套用，调试时间比之前短了不少，产线调整压力小了很多。
边缘盒子放在车间就能跑推理，网络波动的时候也没影响检测结果输出。
传感器数据能和视觉结果对齐，排查异常时能直接看到同一时刻的多个信号。
样机测试阶段给了不少调参建议，正式上线时成像方案基本没再返工。
平台里能按班次看设备状态分布，交接班的时候沟通成本降低了一些。
固件版本记录清晰，回退过一次也很顺利，运维追溯比以前省事。