团队组建
从工业相机与嵌入式采集板卡起步，在小型装配车间完成第一批视觉工位改造。
平台运营指标
99.9%
服务可用率
4.2万台
累计设备出货量
18ms
端侧平均推理延迟
310+
合作工厂数量
760条
已部署智能产线
为什么选择我们
🧠
端侧AI推理
把推理模型压缩后直接跑在设备本地，减少数据往返，让检测与判定在产线现场即时完成。
👁️
机器视觉质检
结合工业相机与自研算法，对划痕、缺件、错装等外观缺陷做稳定识别，替代高强度人工目检。
🖥️
边缘计算网关
在车间侧完成协议解析与数据汇聚，兼容多种工业总线，为上层平台提供干净、低延迟的数据源。
📡
智能传感器融合
将振动、温度、压力等多路信号统一时间基准后融合判断，让设备状态评估更接近真实工况。
🔗
工业AIoT平台
设备接入、模型下发、告警联动集中在一个控制台管理，运维人员不必在多个系统之间反复切换。
⚙️
柔性制造解决方案
面向多品种、小批量订单，通过参数化配置与快速换型，帮助产线在切换产品时减少停机调整时间。
关于我们
把工业AI做成能落地的整机
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，团队由硬件结构、嵌入式、算法与现场交付四类工程师组成，负责从原型验证到批量供货的完整链路。我们相信，工业AI的价值不在于模型本身多复杂，而在于它能否在震动、粉尘、温差变化的生产现场持续稳定运行。
在产品思路上，我们坚持端云协同：把实时性要求高的推理放到设备侧，把模型训练与全局分析放到平台侧。这样既降低了网络依赖，也让数据在车间内部完成第一轮筛选，减轻后端存储与计算压力。
在交付方式上，我们提供标准机型与定制开发两条路径。标准机型覆盖常见的视觉检测、状态监测与数据采集场景；定制开发则根据客户产线的节拍、空间与接口条件重新设计结构与固件，交付前会在模拟工位完成联调测试。
质量管理体系认证
生产与装配流程按质量管理体系文件执行，关键工序留有可追溯记录，便于问题定位与批次管理。
工业安全合规设计
设备在电气防护、接地与急停回路上遵循工业现场安全设计惯例，交付前完成安全项检查。
全年技术支持响应
提供远程诊断与现场支持两种方式，节假日保持值班通道，协助客户处理产线突发问题。
发展历程
边缘设备量产
第一代边缘计算盒子进入批量生产，开始在汽车零部件与电子组装行业部署。
算法平台成型
自研模型训练与下发流程打通，客户可在控制台完成模型版本管理与灰度更新。
传感器产品线
智能传感器系列补齐，振动与温度监测方案与前端的视觉设备共用同一数据平台。
柔性产线方案
面向多品种小批量场景推出柔性制造方案，支持快速换型与参数化配置。
产品中心
🔍
-
1
AI视觉检测设备
集成工业相机、光源与推理单元，面向表面缺陷、尺寸测量与装配校验等工位。
-
2
智能传感器
覆盖振动、温度、压力与位移测量，支持本地阈值判断与异常数据上报。
🧊
-
3
边缘计算盒子
在车间侧完成协议转换与实时推理，支持多种工业总线接口与宽温运行环境。
-
4
工业AI平台
提供设备接入、模型管理、告警配置与数据看板，统一管理分布在不同厂区的节点。
🛠️
-
5
自动化产线集成
结合机械结构与控制系统，把检测、分拣与数据回传串成一条可复制的产线单元。
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6
定制开发服务
根据客户节拍、空间与接口条件重新设计结构与固件，交付前完成模拟工位联调。
合作伙伴
芯岭微电子
AI芯片方向，提供低功耗推理加速方案，用于边缘设备的算力支撑。
恒锐自动化
工业自动化方向，负责产线机械结构与运动控制部分的联合调试。
云栖数据科技
云服务方向，为工业AI平台提供对象存储与弹性计算资源支持。
明视光电
机器视觉方向，供应工业相机与光学镜头，配合算法完成成像参数调优。
启衡传感
传感器方向，提供振动与温度探头，用于设备状态监测场景。
东浦智造工程
智能制造方向，承接现场施工与产线改造，配合完成设备安装与验收。
安全保障
数据本地优先
涉及工艺参数的原始数据默认在车间侧处理，仅按需上传脱敏后的统计结果。
网络分区隔离
设备网络与办公网络分域部署，通过边界网关控制访问方向与端口范围。
固件更新校验
固件包在升级前完成签名校验与版本比对，避免错误版本下发到产线设备。
操作日志留存
关键配置变更与远程操作留有日志记录，便于事后追溯与责任界定。
常见问题
如何定制AI设备？
先提供工位节拍、检测对象与接口条件，我们评估后给出结构与算法方案，确认样机周期再进入开发。
如何订阅或退订产品更新？
可在控制台的账号设置中开启或关闭邮件通知，也可以在收到更新邮件时点击底部退订入口操作。
是否支持收藏方案？
支持。登录后可将选型方案加入收藏夹，方便后续与同事共享或对比不同配置的差异。
如何申请样机测试？
通过联系栏的电话或邮箱提交测试场景说明，我们确认可行性后安排样机寄送与远程调试支持。
设备数据如何保障隐私？
原始图像与工艺参数默认留在本地，上传内容经过脱敏处理，传输过程采用加密通道。
设备交付后如何维护？
提供远程诊断与现场支持两种方式，常见故障可通过日志定位，必要时安排工程师上门处理。
使命与方向
让检测更稳定
持续打磨成像与算法配合，让设备在光线变化与工件差异下保持一致的判定水平。
让部署更简单
收敛安装步骤与配置项，减少现场调试时间，让产线改造不影响正常生产节奏。
让升级更可持续
保持硬件接口与平台协议的前后兼容，让客户已有的设备能够逐步接入新版本平台。
用户口碑
★★★★★
视觉工位上线后，外观复检的人工压力明显下降，异常件基本能在当班发现，追溯也方便了不少。
陈
陈立航 · 电子组装厂工艺主管
★★★★★
边缘盒子把几台老设备的协议统一之后，数据终于能汇到一块看了，排查停机原因省了很多时间。
罗
罗敏之 · 汽车零部件厂设备工程师
★★★★☆
传感器和前端的检测数据放在同一个界面里，做状态判断时不用来回切系统，这点比预想中好用。
覃
覃兆丰 · 精密五金厂生产经理
★★★★★
定制开发阶段沟通比较细，结构改了两版才定稿，交付时现场联调基本一次通过。
苏
苏蕴宁 · 家电制造企业技术负责人
★★★★☆
多品种切换时改参数比原来手工调机快，换型时间压缩了，小批量订单也愿意接了。
贺
贺维舟 · 塑料制品厂产线主管
新闻资讯
边缘推理在车间侧为何越来越常见
当检测节拍被压到毫秒级，把推理放在设备附近能减少网络抖动带来的不确定性。
机器视觉成像调优的几个实用切入点
光源角度、曝光时间与镜头选型往往比模型结构更早决定检测上限，值得先花时间。
多路传感器数据融合的工程实现思路
统一时间基准是融合判断的前提，否则不同采样率的信号很难对齐到同一个工况点。
工业AI平台模型版本管理的常见做法
灰度下发与快速回滚是产线场景的基本要求，模型更新不能影响正在运行的工位。
产线改造期间如何减少停机时间
把调试环节拆成离线预配置与在线切换两段，可以让改造窗口更短、风险更可控。
宽温环境对边缘设备结构设计的影响
散热路径与器件选型需要按车间实际温度区间评估，而不只是参考实验室条件。