端侧AI推理
把推理模型直接部署在设备端，减少对云端往返的依赖，让判断在产线现场完成。
🧭 为什么选择我们
围绕AI设备制造的实际生产环节，把能力拆成可落地、可验证的六个方向。
机器视觉质检
用工业相机与视觉算法替代人眼抽检，对划痕、缺件、尺寸偏差做稳定识别。
边缘计算网关
在车间侧汇聚多路设备数据，完成协议转换、缓存与预处理后再上传。
智能传感器融合
将振动、温度、压力等多类信号统一时间轴，为设备健康判断提供更完整的输入。
工业AIoT平台
统一管理设备接入、模型版本与告警规则，让分散的产线数据进入同一套视图。
柔性制造解决方案
面向多品种小批量场景，用可切换的工装与软件配置缩短换线准备时间。
🏭 关于我们
开云kaiyun电竞把AI设备制造当作一件需要长期打磨的工程。
开云kaiyun电竞是一支围绕AI设备制造组建的工程团队，工作重心放在智能硬件、边缘计算与工业AI软件的结合部。我们把算法、结构、电气与现场调试放在同一张交付清单上，尽量避免设备出厂后才发现接口对不上的情况。
在项目推进中，我们通常先到车间看真实工况：光照条件、节拍要求、现有PLC品牌、网络布线方式，再决定视觉方案与算力配置。方案确认后按阶段交付样机、小批量试产与产线复制三个阶段。
团队内部把文档与参数记录当作交付的一部分，设备交付时会同步给出接线说明、模型更新方式与常见故障排查表，方便工厂的设备科自行维护。
质量体系认证
按国际质量管理体系要求组织研发与生产流程，关键工序留存检验记录。
工业安全规范
设备电气与机械结构按工业现场安全规范设计，出厂前完成安全项检查。
全年技术支持
提供远程与现场结合的技术支持通道，帮助工厂处理部署与调试问题。
📈 运营指标
以下指标来自平台日常运行与项目交付记录，随项目推进持续更新。
99.9%
平台服务可用率
12,000+
累计设备出货量
38ms
端侧平均推理延迟
260+
合作工厂数量
480+
已部署产线数
🛤️ 发展历程
从单点视觉工位到整线AIoT方案，五个阶段记录了业务重心的变化。
起步阶段
团队组建，从单工位视觉检测做起，积累相机标定与光源方案经验。
边缘化
把推理能力下沉到边缘计算盒子，减少车间对云端带宽的依赖。
传感器融合
引入振动与温度传感模组，把视觉之外的信号纳入设备健康判断。
平台化
工业AIoT平台上线，统一管理设备接入、模型版本与告警规则。
柔性产线
面向多品种小批量场景，推出可快速切换的柔性制造解决方案。
🧰 服务分区
五类产品与服务方向，覆盖从单台设备到整线集成的不同需求。
AI视觉检测设备
面向表面缺陷、装配完整性与尺寸测量的在线检测工位，可按节拍配置相机数量。
智能传感器
振动、温度、压力等传感模组，支持常见工业总线接入，便于与现有系统对接。
边缘计算盒子
在车间侧完成数据汇聚、协议转换与本地推理，降低对中心机房的实时性要求。
工业AI平台
提供模型下发、版本管理与告警配置能力，让算法迭代与产线运行解耦。
自动化产线集成
把检测、分拣与数据采集串成一条线，与既有PLC和MES按接口规范对接。
🤝 合作伙伴
围绕AI芯片、工业自动化、云服务与机器视觉等环节，与不同领域的伙伴协同交付。
🔲
澜芯微电子
提供面向边缘推理的低功耗AI芯片与配套开发板，用于端侧设备算力选型。
⚙️
恒铸自动化
工业自动化设备供应商，负责产线机械结构与运动控制部分的协同设计。
☁️
云枢科技服务
提供云侧数据存储与算力调度支持，承接边缘设备上传数据的汇总与分析。
📷
视界精工影像
工业相机与光学镜头供应商，配合完成不同工况下的成像方案验证。
🌡️
敏测传感
专注工业级传感器研发，为设备健康监测提供振动与温度信号采集模组。
🏗️
鼎新智造工程
智能制造工程服务商，参与产线改造的现场施工与系统联调环节。
🔒 安全保障
从设备端、网络传输到平台侧，按分层思路组织安全措施。
设备访问控制
设备端按角色分配操作权限，关键参数修改保留操作记录。
传输加密
边缘设备与平台之间的数据通道采用加密传输，降低链路被截取的风险。
数据本地留存
支持将原始图像与工艺数据保留在厂内服务器，按工厂策略决定上传范围。
安全巡检机制
定期对已部署设备做固件与配置检查，发现异常及时同步处理建议。
❓ 常见问题
整理客户在选型与部署阶段问得比较多的几个问题。
如何定制AI设备？
先提供工件样品、检测项与节拍要求，我们据此给出成像方案与算力配置建议，确认后再进入样机阶段。
如何订阅或退订产品更新？
可在项目对接时留下联系方式加入更新通知列表，需要退订时回复通知邮件或联系对接人即可。
是否支持收藏方案？
平台支持把选型中的设备与方案组合保存为方案清单，方便后续与同事一起对比参数。
如何申请样机测试？
说明检测对象与现场条件后，可申请对应型号的样机进行现场试用，试用周期与范围按项目约定。
设备数据如何保障隐私？
图像与工艺数据默认优先保存在厂内，是否上传、上传哪些字段由工厂自行配置。
部署周期一般多久？
单工位视觉检测通常较短，整线集成涉及机械与系统对接，周期会随改造范围变化。
🎯 使命与方向
让AI设备制造回到解决现场问题这条主线上。
把问题看清楚
先到现场确认工况与瓶颈，再决定用视觉、传感还是数据方案去解决。
把方案做扎实
结构、电气与算法按同一份接口文档推进，减少联调阶段的返工。
把维护交出去
交付时同步提供维护说明与参数记录，让工厂能自行完成日常运维。
💬 用户口碑
来自不同行业客户的现场反馈，内容按实际使用体验整理。
★★★★★
视觉检测工位上线后，外观缺陷的漏检情况比人工抽检阶段稳定了不少，记录也更好追溯。
— 精密件加工厂 设备科 周工
★★★★☆
边缘盒子把几台老设备的信号先汇聚起来，再传到平台，车间网络压力小了很多。
— 汽车零部件厂 信息部 林主管
★★★★★
传感器模组安装方式比较灵活，老机台改造时不用大动结构，这点比较省事。
— 注塑车间 技术组 陈工
★★★★☆
模型更新可以单独下发，不用停整条线，对我们这种两班倒的车间很关键。
— 电子组装厂 工艺部 吴工
★★★★★
交付时给的接线说明和排查表比较实用，后来几次小问题我们自己就处理掉了。
— 五金冲压厂 设备组 郑工
★★★★☆
换线时按方案切换工装和参数，准备时间比原来缩短了一些，节奏更顺。
— 包装制品厂 生产部 何主管
📰 新闻中心
记录设备部署现场的经验，以及工业AI方向的技术观察。
边缘计算盒子在车间侧的部署要点
从供电、散热到网络布线，梳理边缘设备进车间时需要提前确认的几个细节。
机器视觉质检中的光源选择思路
不同材质与表面粗糙度对成像影响明显，光源方案往往决定了检测上限。
智能传感器在老机台改造中的应用
不改动主体结构的前提下，用外置传感模组补充设备状态数据的一种做法。
AIoT平台如何管理多版本模型
产线运行与算法迭代解耦后，模型版本与回滚策略需要一套清晰的记录方式。
柔性产线的换线准备时间从哪来
工装、参数与程序三部分同步准备，是缩短换线时间的常见切入点。
工业AI项目验收阶段的常见分歧
检测标准、样本范围与节拍定义如果没有提前对齐，验收阶段容易产生分歧。