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　　一、底層算法升級，性能優化與實用性的深 度融合

　　OPT AI 在底層算法上持續突破，通過提升算法性能、降 低數據依賴，增強算法可靠性等為基于 AI 的機器視覺規模化 應用提供堅實支撐。

　　1、高效輕量 AI 模型，實現性能與效率平衡

　　依托 OPT 海量的工業數據和豐富的 AI 行業經驗，基于自 監督對比學習技術， 訓練專用的工業預訓練模型， 利用模型剪 枝、知識蒸餾等輕量化技術，得到高精度輕量化預訓練工業 AI 模型，實現性能和效率的平衡。

　　以語義分割任務為例，在低配 CPU(i5-2400)條件下， 分割結果相當時，百萬像素圖像的推理時間縮短至 20 毫秒， 較上一代輕量化模型提速 60%，相較于常規輕量化分割網絡 提速 100%，大幅降低了對計算資源的依賴，確保 AI 模型在 低算力及邊緣設備下也能高效運行， 從而賦能老舊設備升級、 云邊協同分析等更廣泛的工業場景。另外， 基于千萬級工業數 據開發的視覺大模型，能在零樣本條件下實現精準匹配與定位， 在 GPU 4080Ti 下，大模型的推理速度達 60FPS。

　　2、高可信度檢測算法，確保結果穩定可靠

　　在工業視覺檢測中，AI 模型的可靠性和穩定性是更高級 別的需求。OPT 自研高可信檢測技術，能夠有效提升 AI 檢測 結果的可信度與一致性，確保檢測精準穩定。 一方面，研發置 信度度量和訓練策略，提升檢測網絡預測結果置信度的可信度; 另一方面，研發關鍵目標推理結果一致性度量方法， 保證關鍵 目標不僅能檢出， 而且檢得準，檢得對。應用于鋰電焊接工藝 與鋼材缺陷檢測中， 常用 mAP 指標提升了 2.6%，漏檢與誤 檢率顯著降低。

鋰電數焊接和涂布工藝缺陷檢測結果

　　3、小樣本學習 + 數據生成技術，降低數據依賴

　　高質量數據對 AI 模型的魯棒性與泛化性至關重要，但在 工業場景中，數據稀缺常常限制了 AI 模型的落地應用，OPT 的小樣本學習從算法和數據兩個層面降低數據依賴。

　　算法層面：基于海量工業數據，結合遷移學習與元學習 策略，預訓練基座模型對標注數據的依賴量降低 30%。

　　數據層面：開發半自動化數據生成技術，利用常規圖像 擴增、生成對抗網絡與擴散模型等技術手段， 能在零樣本條件 下實現關鍵目標的精準編輯與高質量圖像生成。例如， 在手機 中框小孔缺陷檢測中， 模型可生成包含特定缺陷的高質量缺陷 圖像，彌補真實數據的不足。

手機中框小孔缺陷編輯、擦除生成效果

　　二、中間層產品迭代，從 AI 軟件到生態平 臺的智能化轉型

　　OPT 持續優化、迭代產品，通過提升穩定性、擴展功能 與改善用戶體驗， 逐步構建了一個高效的視覺生態平臺， 降低 AI 項目實施門檻，提高項目開發效率。

　　1、DeepVision3 軟件全面升級

　　DeepVision3 軟件作為 OPT 的核心 AI 工具， 相較于上 一代， 已在穩定性、易用性與功能性上實現顯著提升。以交互 式分割標注功能為例， 基于海量工業數據對分割大模型的訓練 以及智能交互策略的優化，3-clip 指標下 mIoU 提升 10%。

　　此外，DeepVision3 軟件從僅支持單 一 2D 圖像擴展至 2D、3D 點云、偏振、紅外等多模態數據，滿足多樣化的工業 視覺分析需求，助力 DeepVision 3 從單一的 AI 工具逐步演 變為綜合視覺平臺。

DeepVision3 核心功能

端云協同的智能工廠模式

　　2、Web 版 AI 平臺提升項目協作與模型部署效率

　　OPT 推出 Web 版 AI 平臺，通過云端協同設計，實現多 人多任務的高效協作，用戶無需復雜環境配置即可快速啟動 AI 項目，實施效率顯著提高。例如，在新能源檢測中，團隊 可通過平臺共享模型與數據，項目實施效率提升 50% 以上。

　　Web 版 AI 平臺與 DeepVision3 AI 軟件和 Smart3 視覺 軟件無縫銜接， 通過云端協同進一步加速項目開發， 尤其是大 規模生產制造場景下的 AI 模型開發及機臺復制。基于此，單 機節點可利用有限算力實現分批次快速數據標注， 然后以數據 共享的方式融合標注結果， 依托中央節點高算力服務器進行模 型快速訓練和驗證， 最后把訓練完成后的模型一鍵下發到數百 個檢測機臺。

　　三、上層行業應用，深耕垂直場景的精準賦能

　　OPT 的 AI 產品與解決方案已深度應用于新能源、3C 電子、 半導體等高端制造領域，2024 年實施規模以上項目數百個， 檢測產品數十億件。

　　1、鋰電行業

　　OPT 推出行業通用 AI 模型，實現對鋰電卷繞、切疊等主 流工藝關鍵工序的高速自適應通用檢測。面向鋰電前道工序(涂 布、分條、模切等) ，OPT 提供開箱即用的高速高精度工業 視覺方案;針對形態多樣的中后道工序(焊接、包裝、入殼) 等，OPT 研發自適應遷移學習技術，助力產線換型時 AI 項目 實施周期縮短 40%。

　　2、3C 電子行業

　　OPT 研發高精度、高可信的 AI 解決方案，覆蓋手機制造 中屏幕、組裝、電子回收等廣泛工藝流程， 在側壁小孔、通孔 的刀紋、未見光、劃傷以及音圈馬達表面壓傷等缺陷檢測中， 精準率遠超行業標準。在手機、耳機的膠路復檢項目中， 借助

面向新能源的行業通用解決方案

　　于高質量圖像生成技術，僅需 15 張圖像即可生成大批高質量 的缺陷圖像數據，生成精度控制到 3 pixel，誤檢率控制到 0.1% 以下。

　　3、半導體行業

　　面向 12 英寸晶圓， 可實現精準快速的 AOI 檢測與計數， 檢測項覆蓋了臟污、刮傷等 16 項缺陷類型，檢測精度達毫米級。 對多達 60 萬顆晶粒進行精準計數和分類可視化，整體視覺處 理時間低于 30 秒，漏檢率為 0.1%、誤檢率為 2%。

　　OPT AI 技術還應用到物流、交通、醫療等多個領域， 例如， 在物流行業，助力分揀系統實現每小時 1518 件包裹的精準檢 測，抓取成功率 100%，上雙率低至 0.01%。

　　四、未來發展，技術深化與場景拓展

　　未來，OPT 將聚焦于打造輕量化、高精度和一站式技術 解決方案，進一步提升技術實用性與產業覆蓋面。

　　1、打造更輕量化的視覺方案

　　采用模塊化配置實現檢測、分類、匹配、定位與邊緣檢 測等功能，廣泛適用于組裝環節的智能定位引導和視覺檢測， 實現低成本、高效率的 AI 項目實施。

　　2、研發高精度輕量化工業大模型

　　基于海量工業場景數據和充足算力資源，打造具備精準 匹配、跟蹤、計數與檢測等能力的通用行業大模型， 模型通過 優化架構與推理策略， 將在復雜工業場景中實現更高的檢測精 度與更廣的泛化性。例如，在半導體晶圓檢測、3C 電子關鍵 目標檢測中， 模型能夠進一步提升對微小缺陷的檢測能力以及 在小樣本，甚至零樣本條件下的泛化性和通用性。

　　3、提供一站式 AI 解決方案

　　OPT 將發布高質量工業 AI 生成平臺，支持圖像擦除、編 輯、缺陷遷移與高質量圖像生成， 通過生成技術模擬真實場景 數據，進一步降低對工業高質量訓練數據的依賴。在此基礎上， 打造一站式智能解決方案平臺， 覆蓋數據挖掘、知識梳理、高 質量數據生成、半自動標注、用戶確認、 一鍵模型訓練、模型 調配與批量部署的全流程。用戶可根據需求定制方案， 例如， 應用在新能源檢測中，從數據準備到模型上線僅需數小時。

　　OPT 持續優化底層 AI 算法，研發高效的語義分割、高可 信檢測、小樣本學習與數據生成技術，推進 DeepVision 3 與 Web 平臺的智能化升級，在新能源、3C 電子、半導體等行業 實現了精準賦能。

　　展望未來，OPT 將進一步打磨 AI 軟件和平臺，打造開放 的技術生態，為行業釋放更大的 AI 能力，賦能更多企業實現 智造升級。