国际质量体系认证
研发与生产流程按照国际质量体系要求组织，覆盖设计评审、来料检验、过程控制与出厂验证等环节。
平台运行概览
99.93%服务可用率
4.6万台累计设备出货量
12ms端侧平均推理延迟
86家合作工厂
为什么选择我们
围绕端侧算力、视觉检测与数据汇聚，把AI能力做成可维护的工业设备。
01
端侧AI推理
把模型压缩后部署到设备本地，减少对中心算力与网络带宽的依赖，响应更快。
02
机器视觉质检
面向表面缺陷、尺寸偏差与装配完整性的检测场景，提供相机、光源与算法的一体化组合。
03
边缘计算网关
在车间侧完成协议转换与数据清洗，把多品牌设备的数据统一成可分析的结构。
04
智能传感器融合
将振动、温度、位移与视觉信号在时间轴上对齐，便于判断设备状态变化。
05
工业AIoT平台
负责设备接入、模型下发与运行监测，让算法版本与产线状态可以对应追溯。
06
柔性制造解决方案
针对小批量多品种的排产方式，提供换型参数管理与快速复位的配置能力。
关于AI设备制造
开云kaiyun电竞以AI设备制造为主业，团队把算法、结构与电气工程放在同一个开发流程里推进，让智能硬件在真实的车间环境里稳定运行，而不是停留在演示阶段。
我们关注的不是单点算法的指标高低，而是设备在换型、震动、粉尘与温度波动下的长期表现。因此每一类产品在出厂前都会经过连续运行测试，并保留可追溯的运行记录。
从智能传感器到边缘计算盒子，再到产线级的集成方案，我们希望制造企业能以较低的门槛引入工业AI，把数据用起来，把良率的波动看清楚。
工业安全认证
面向产线部署的电气与机械安全设计遵循工业安全规范，涉及人机协作场景的设备会做专项风险评估。
全年无休技术支持
为已交付项目提供常态化技术支持通道，遇到设备告警或模型异常时，可按约定流程快速响应。
发展历程
从传感器信号处理起步，逐步走向完整的AI设备制造能力。
组建传感器算法小组
最初从振动与温度信号的采集与滤波做起，为后续的边缘计算设备积累了底层数据处理经验。
第一款边缘计算网关定型
把协议转换与本地缓存做成标准模块，让车间里不同年代的设备可以接入同一套数据通道。
机器视觉质检线投入应用
面向表面缺陷检测的视觉设备开始在合作工厂连续运行，算法迭代周期明显缩短。
工业AIoT平台发布
设备接入、模型下发与运行监测集中到一个平台，算法版本与产线状态可以对应追溯。
柔性制造方案成型
针对小批量多品种的排产方式，补齐了换型参数管理与快速复位能力，交付周期进一步缩短。
产品中心
五类主要产品线，覆盖从感知到决策的完整链路。
-
01
AI视觉检测设备
集成工业相机、光源与推理单元，用于表面缺陷、尺寸与装配完整性的在线检测。
-
02
智能传感器
面向振动、温度、位移等物理量的采集需求，输出结构化数据供上层分析使用。
-
03
边缘计算盒子
在车间侧完成协议转换、数据清洗与本地推理，降低对中心网络与算力的依赖。
-
04
工业AI平台
负责设备接入、模型版本管理与运行监测，让算法与产线状态保持对应关系。
-
05
自动化产线集成
按工艺节拍把检测、分选与数据回传串成一条可维护的产线流程。
选型与交付说明
不同产线的工艺节奏、环境条件与数据接口差异较大，建议在选型阶段先明确检测对象、节拍要求与现场网络条件，再确定算力配置与结构形式。
交付阶段我们会一并提供接口文档与运行参数说明，便于工厂侧的电气与信息化团队接手后续维护。
合作伙伴
与产业链上下游的团队协作，共同推进智能制造落地。
🧩
澜川微电子
提供面向端侧推理的低功耗AI芯片与参考设计，帮助控制设备功耗与散热。
⚙️
恒知自动化
工业自动化集成商，负责产线机械结构与电气控制的现场实施与调试。
☁️
沐野云服
提供设备数据上云所需的存储与计算资源，支持多地工厂的数据汇聚。
👁️
星原视觉
专注工业相机与光学方案，为高反光、微细缺陷等难检场景提供成像支持。
📡
衡达传感
提供振动、温度与压力类传感器件，配合完成多物理量信号的同步采集。
🏭
启越智造
智能制造方案服务商，参与柔性产线的工艺梳理与换型流程优化。
安全保障
设备联网之后，数据边界与访问权限需要被明确管理。
数据传输加密
设备与平台之间的通信采用加密通道，避免生产数据在传输环节被截取。
分级权限管理
按岗位划分操作与查看权限，关键参数的修改会留下操作记录。
本地化部署选项
对数据不出厂区有要求的场景，可提供本地部署方案，数据留在内网。
配置备份与恢复
设备配置与模型版本支持备份，异常后可快速恢复到已知可用的状态。
常见问题
关于定制、更新与数据处理的常见疑问。
如何定制AI设备？
先说明检测对象、节拍要求与现场环境条件，我们会给出算力配置与结构形式的初步建议，再进入样机验证阶段。
如何订阅或退订产品更新？
可在账号设置中开启或关闭产品更新通知，也可以直接联系我们调整接收方式，变更在下一个推送周期生效。
是否支持收藏方案？
支持。登录后可将选型配置与关注的设备型号加入收藏，便于后续对比参数或转交同事评估。
如何申请样机测试？
通过联系页面提交测试需求，说明被测工件类型与预期节拍，双方确认测试方案后安排样机与配套软件。
设备数据如何保障隐私？
采集范围以设备运行参数为主，不涉及与生产无关的个人信息；对数据不出厂区有要求的场景可选用本地部署。
设备交付后如何维护？
交付时一并提供接口文档与运行参数说明，日常维护可由工厂侧团队完成，遇到疑难问题可按约定流程获得支持。
使命与方向
让制造更智能、更高效
我们相信AI设备的价值不在于概念的新鲜度，而在于它能否让一线工人少做重复判断、让工艺工程师更快找到波动原因。围绕这个目标，我们把工程重心放在稳定性与可维护性上，让设备在换型、粉尘与温度变化中依然保持一致表现。
未来一段时间，我们会继续投入边缘算力调度与多传感器数据对齐两个方向，让车间里的数据更容易被读懂、被使用。
向
边缘算力下沉
把更多推理任务放在设备侧完成，减少对中心机房的依赖，缩短响应路径。
向
多源数据对齐
让视觉、振动与温度信号在同一时间轴上对齐，为状态判断提供更完整的依据。
向
低门槛交付
通过标准接口与清晰文档降低引入成本，让中小规模的工厂也能用起工业AI。
用户口碑
来自使用现场的反馈，供参考。
★★★★★
视觉检测设备上线后，外观类缺陷的判断标准统一了很多，班组之间的争议明显减少。
周周工 · 精密结构件工厂
★★★★★
边缘计算盒子的协议兼容性不错，老设备的数据也能接进来，改造时少换了不少东西。
林林工 · 汽车零部件产线
★★★★☆
接口文档写得比较清楚，我们内部的信息化团队接手调试没有花太多时间。
陈陈工 · 电子组装厂
★★★★★
换型参数管理这个功能很实用，多品种小批量排产时复位速度快了不少。
吴吴工 · 五金加工车间
★★★★☆
传感器采集的数据能直接对接我们原有的分析工具，省去了中间转换的麻烦。
苏苏工 · 装备制造企业
★★★★★
样机测试阶段配合度比较高，测试方案调整了几次也都按节奏推进。
何何工 · 医疗器械代工
新闻资讯
工业AI、AIoT与柔性制造方向的实践观察。
技术观察
边缘推理在产线部署中的几个现实约束
算力、散热与结构空间往往互相牵制，选型时需要提前把三者的边界谈清楚。
应用实践
高反光表面的视觉成像该怎么选方案
从光源角度到相机曝光策略，成像质量决定了后续算法能走多远。
技术观察
多传感器数据对齐为什么容易被低估
时间戳精度与采样频率的差异，会直接影响状态判断的可靠性。
行业视角
小批量多品种场景下的换型效率问题
参数管理与快速复位能力，往往比单纯的检测精度更能影响整体节拍。
安全合规
设备联网之后，数据边界应该划在哪里
明确采集范围与访问权限，是设备接入前需要先完成的一步。
应用实践
模型版本管理如何影响产线可追溯性
算法更新与产线状态需要保持对应关系，否则问题定位会变得困难。