AI
端侧AI推理
把模型量化后部署到产线边缘节点，减少数据上传依赖，让判定在本地完成。
平台数据概览
99.95%
边缘节点月度服务可用率目标值
12.6 万台
累计交付的智能传感器与网关设备
38 ms
端侧视觉推理平均处理延迟
4.8 分钟
技术文档与方案页平均访问时长
640 家
合作工厂与集成商数量
1,870 条
已部署的自动化产线节点
为什么选择我们
CV
机器视觉质检
面向表面缺陷、尺寸测量与装配校验场景，提供从成像到判定的整套视觉方案。
ED
边缘计算网关
支持多种工业协议接入与数据清洗，在车间侧完成汇聚转发与本地告警联动。
SN
智能传感器融合
把振动、温度、视觉与位移信号统一时间轴，为设备健康评估提供一致数据源。
IoT
工业AIoT平台
设备接入、模型下发、版本回滚与运行看板集中在同一平台内管理。
FX
柔性制造解决方案
针对多品种小批量产线，用可配置的检测工位与换型流程降低调整成本。
关于我们
开云kaiyun电竞·(中国区)官方网站聚焦AI设备制造与智能制造方向，把工业AI、边缘计算与机器视觉能力整合进可交付的硬件与软件组合，服务制造现场的检测、监测与控制环节。
团队的工作方式从现场调研开始：先看清产线的节拍、工位布局与数据条件，再决定用哪种传感器、把算力放在边缘还是集中侧，最后才讨论模型精度指标，避免方案与现场脱节。
我们更愿意把交付边界讲清楚。哪些工况适合端侧推理、哪些需要人工复核、哪些数据必须留在厂内，都会在方案阶段写明，让使用方对可预期的效果有稳定判断。
国际质量体系认证
工业安全认证
全年无休技术支持
发展历程
2019
从传感器起步
以振动与温度采集模块切入，积累工业现场的安装与标定经验。
2021
视觉检测落地
推出首套表面缺陷视觉检测工位，支持与产线PLC做信号联动。
2022
边缘算力平台
边缘计算网关进入量产，模型下发与版本管理走向平台化。
2024
AIoT体系成型
设备接入、数据治理与运行看板整合为统一的工业AIoT平台。
2026
柔性产线协同
面向多品种小批量场景，提供可配置的检测工位与换型流程方案。
产品中心
01
AI视觉检测设备
覆盖表面缺陷、字符识别与尺寸测量，支持多相机同步采集与结果追溯。
02
智能传感器
振动、温度、压力与位移采集模块，具备本地预处理与异常上报能力。
03
边缘计算盒子
在车间侧完成协议解析、数据清洗与推理计算，降低对中心网络的要求。
04
工业AI平台
统一管理设备、模型与数据流，提供模型下发、灰度与回滚流程。
05
自动化产线集成
从工位设计到信号联调，把检测设备接入既有产线的控制与追溯体系。
合作伙伴
🧠
擎芯微电子
提供边缘推理加速芯片与参考设计，配合端侧模型量化调优。
⚙️
恒工自动化
工业自动化产线集成方，负责机械结构与控制系统的整体配合。
☁️
云枢智算
提供云侧训练算力与数据存储服务，支撑模型迭代与长期归档。
👁️
锐瞳机器视觉
专注工业相机与光学镜头选型，为检测工位提供成像方案支持。
📡
铭感传感器
供应高精度振动与温度传感器，配合现场标定与长期稳定性验证。
🏭
智造联科
智能制造咨询与实施伙伴，协助梳理工艺流程与改造优先级。
安全保障
01
设备数据本地留存
产线原始数据默认在厂内边缘节点处理与保存，减少外传环节。
02
传输链路加密
设备与平台之间的通信采用加密通道，并支持双向身份校验。
03
权限分级管理
按角色划分模型下发、参数调整与数据导出权限，操作留痕可查。
04
固件更新校验
升级包需通过签名校验后才允许写入，避免非授权固件进入设备。
问题解答
如何定制AI设备？
先提供工位照片、节拍要求与检测目标，我们会给出成像与算力配置建议，再确认试机方案与验收标准。
如何订阅或退订产品更新？
在产品中心页面留下邮箱即可订阅版本更新与文档变更通知，邮件底部提供一键退订入口。
是否支持收藏方案？
产品中心与方案页支持收藏，收藏记录保存在本地浏览器，清除浏览器数据后需要重新收藏。
如何申请样机测试？
提交测试场景说明与预计测试周期，通过评估后可申请边缘网关或传感器样机进行现场试用。
设备数据如何保障隐私？
原始图像与工艺参数默认留在厂内边缘节点，仅上传必要的统计指标，传输过程使用加密通道。
模型在现场如何迭代？
新版本模型先在测试工位灰度运行，比对判定结果后按批次下发，出现异常可一键回滚到上一版本。
使命与方向
A
让检测更稳定
用一致的成像条件与判定逻辑，减少人工目检带来的标准漂移。
B
让算力更靠近现场
把推理放到边缘，降低对中心网络的依赖，缩短响应路径。
C
让改造更可预期
分阶段推进改造，每一阶段都有明确的验收指标与回退方式。
用户口碑
★★★★★
视觉检测工位上线后，表面缺陷的判定标准统一了很多，交接班时的争议明显减少。
李
李承屿 · 精密件工厂工艺主管
★★★★★
边缘盒子把几台老设备的协议都接进来了，数据不用先绕一圈到机房再回来。
周
周文骞 · 汽车零部件厂设备工程师
★★★★☆
传感器安装和标定的说明写得比较细，现场同事照着做基本没走弯路。
郑
郑书澜 · 化纤产线运维负责人
★★★★★
模型灰度下发的流程比较稳妥，我们敢在正常生产时段做小范围验证。
吴
吴其岸 · 电子组装厂技术经理
★★★★☆
方案阶段就把不适合端侧推理的工况讲明白了，省掉后面不少返工。
孙
孙语桥 · 五金制品厂生产计划
新闻中心
边缘计算网关选型要点梳理
从协议支持、算力余量与散热条件三个角度，说明车间侧选型时的取舍思路。
机器视觉成像条件如何确定
光源角度与镜头工作距离对判定结果影响明显，本文整理常见工况的调试顺序。
智能传感器融合的时间对齐
多类型信号进入同一分析链路前，需要先解决采样频率与时间戳对齐问题。
工业AI平台模型下发流程
介绍从测试工位灰度到批量下发的完整流程，以及回滚机制的设计考虑。
柔性制造中的换型成本控制
多品种小批量产线调整频繁，工位可配置化能在一定程度上降低换型耗时。
产线设备数据留存策略讨论
哪些数据适合留在边缘、哪些需要集中归档，本文给出一种分层存储的组织方式。