端侧AI推理
将模型压缩后部署在设备本地，减少对云端链路的依赖，适合节拍紧凑的检测工位。
📊 核心运营指标
以下为平台侧统计口径下的阶段性参考值，用于说明服务规模与运行状态。
99.95%服务可用率
42,600+设备累计出货量
18 ms平均响应延迟
9 分 20 秒平均访问时长
1,180+合作工厂数
3,400+部署产线数
🧭 为什么选择我们
围绕端侧算力、视觉检测与工业互联，我们把能力拆成可落地、可验证的模块。
机器视觉质检
针对划痕、缺件、错装等外观缺陷提供成像方案与判别模型，输出可追溯的判定结果。
边缘计算网关
在车间侧完成协议解析与数据汇聚，向上只传输必要字段，降低带宽与存储开销。
智能传感器融合
把振动、温度、压力等信号统一时间基准，为设备健康判断提供多源输入。
工业AIoT平台
提供设备接入、模型下发与告警编排能力，支持多厂区统一视图与权限隔离。
柔性制造解决方案
面对小批量多品种的换线需求，用可配置的工位与参数模板缩短调试时间。
🏭 关于我们
从设备设计到产线交付，我们的工作围绕稳定性、可维护性与现场适配度展开。
开云kaiyun电竞是面向制造现场的AI设备制造与智能制造方案提供方，团队长期在电子装配、金属加工与包装产线上做设备设计与算法落地，主要工作是把视觉、传感与边缘算力组合成能长期运行的工业设备。
国际质量体系认证
生产与交付流程按国际质量管理体系的要求组织，从来料检验、装配记录到出厂老化测试均保留可追溯文档，便于客户在审核环节调阅。
工业安全认证
设备在电气安全、防护等级与电磁兼容方面按工业现场标准设计，涉及人机协作的工位额外配置安全联锁与急停回路，降低误操作风险。
全年无休技术支持
交付后提供远程诊断与现场支持两条通道，产线连续生产期间可安排工程师驻场，配合客户完成换型调试与模型迭代。
🕰️ 发展历程
五个阶段，记录我们从单一设备做到整线集成的过程。
团队组建
以视觉算法与嵌入式开发为核心组建小规模团队，承接外观检测试点工位。
首款一体机
推出集成相机、光源与工控机的检测一体机，缩短现场安装与调试周期。
边缘网关量产
边缘计算网关进入批量交付阶段，支持多种工业协议接入与本地数据缓存。
平台化升级
工业AIoT平台完成多厂区管理能力升级，模型下发与告警编排统一入口。
柔性产线集成
面向小批量多品种场景输出柔性产线集成方案，支持快速换型与参数复用。
🧰 产品中心
五大类产品与服务，覆盖从检测到产线集成的完整链路。
01
AI视觉检测设备
一体化成像与推理单元，针对外观缺陷、尺寸测量与字符识别场景提供成套配置。
02
智能传感器
振动、温度与压力传感器支持标准工业总线输出，便于与现有采集系统对接。
03
边缘计算盒子
面向车间侧的紧凑型算力单元，支持多路视频接入与本地模型推理。
04
工业AI平台
提供设备接入、数据看板与模型版本管理，支持多角色协作与操作留痕。
05
自动化产线集成
从工位布局到节拍测算的整体方案，配合客户完成联调、验收与人员培训。
🤝 合作伙伴
与产业链上下游团队协同，把各自擅长的部分拼成完整方案。
芯岚微电子
AI芯片方向，为边缘推理设备提供算力模组与配套开发工具链。
恒越自动化
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实施。
青岚云科
云服务方向，提供设备数据上云所需的存储与计算资源支撑。
锐目机器视觉
机器视觉方向，在工业相机与光学成像方案上提供配套支持。
衡测传感
传感器方向，供应振动与温压类工业传感元件及标定服务。
卓行智能制造
智能制造方向，在整厂规划与产能改造项目上开展联合交付。
🛡️ 安全保障
设备与数据层面的四类保障措施，覆盖现场运行与信息流转环节。
数据加密传输
设备与平台之间的通信采用加密通道，敏感字段可按需脱敏后再上传。
权限分级管理
按岗位划分操作权限，模型下发与参数修改均记录操作人与时间。
断电续传机制
网络中断或临时断电时，网关本地缓存数据，恢复后按顺序补传。
现场安全联锁
涉及人机协作的工位配置急停与安全门联锁，异常时优先切断执行动作。
❓ 常见问题
关于定制、订阅、样机与数据隐私的六组说明。
如何定制AI设备？
先提供检测对象、节拍要求与现场空间条件，我们据此给出成像与算力配置建议，确认后进入样机验证阶段。
如何订阅或退订产品更新？
可在工业AI平台的通知设置中勾选更新类别，退订时关闭对应开关即可，历史通知记录会按保留策略继续存放。
是否支持收藏方案？
平台支持把常用的设备配置与参数模板保存为方案，便于在同类工位之间快速复用，减少重复配置。
如何申请样机测试？
通过站内表单或联系电话提交应用场景说明，评估通过后会安排样机寄送与远程调试支持，测试周期按场景确定。
设备数据如何保障隐私？
原始图像与传感数据默认在本地处理，仅按约定字段上传统计结果，传输过程加密，访问行为留痕可查。
设备交付后如何维护？
提供远程诊断与现场支持两种方式，关键部件按计划做周期检查，软件侧可远程更新模型与配置。
🎯 使命与方向
让制造现场用得上、用得住AI能力，是我们判断技术取舍的标准。
降低使用门槛
把复杂的模型部署包装成可配置流程，让现场工程师也能完成日常调整。
坚持现场验证
任何算法指标都要回到产线上复核，用实际漏检与误判情况判断是否可用。
可持续的维护
设备设计考虑备件通用性与升级路径，减少长期使用中的停机与改造成本。
💬 用户口碑
来自制造现场工程师与产线管理者的使用反馈。
★★★★★
视觉检测工位上线后，装配线的复检工作量明显下降，参数调整界面也比较直观。
👤陆铭远 · 装配工艺工程师
★★★★★
边缘网关的协议适配做得比较细，老设备的采集改造比预期顺利，停机窗口很短。
👤邵清和 · 设备运维主管
★★★★☆
多厂区看板统一之后，总部能及时看到各条线的告警分布，排查方向更明确了。
👤何映雪 · 生产计划经理
★★★★★
换型时可以直接套用之前的参数模板，小批量订单的调试时间缩短了不少。
👤郑之桉 · 柔性产线负责人
★★★★☆
传感数据的时间对齐处理得比较规范，做设备健康分析时省了很多清洗工作。
👤许砚舟 · 数据分析师
★★★★★
驻场工程师配合度高，产线连续生产期间的响应速度符合我们的预期。
👤崔南乔 · 车间主任
📰 新闻资讯
技术进展、项目实践与行业观察，持续更新。
边缘推理在装配检测工位的部署实践
从模型压缩到现场调参，梳理一条可复用的落地路径与常见问题清单。
金属件外观检测的成像方案选择
针对高反光与复杂曲面，比较不同光源与角度组合的成像效果差异。
工业AIoT平台的多厂区管理升级说明
权限隔离、告警编排与模型版本管理三部分的调整思路与使用方式。
智能传感器在设备健康判断中的角色
振动与温度信号如何与视觉结果结合，形成更完整的设备状态判断依据。
柔性产线换型的参数复用方法
把工位配置沉淀为模板，在多品种小批量订单之间快速切换的做法。
设备数据本地化处理的实施要点
从字段筛选到缓存补传，说明车间侧数据处理的几个关键设计取舍。