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　　一、底層算法升級(jí)，性能優(yōu)化與實(shí)用性的深 度融合

　　OPT AI 在底層算法上持續(xù)突破，通過(guò)提升算法性能、降 低數(shù)據(jù)依賴(lài)，增強(qiáng)算法可靠性等為基于 AI 的機(jī)器視覺(jué)規(guī)模化 應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)支撐。

　　1、高效輕量 AI 模型，實(shí)現(xiàn)性能與效率平衡

　　依托 OPT 海量的工業(yè)數(shù)據(jù)和豐富的 AI 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，基于自 監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)， 訓(xùn)練專(zhuān)用的工業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型， 利用模型剪 枝、知識(shí)蒸餾等輕量化技術(shù)，得到高精度輕量化預(yù)訓(xùn)練工業(yè) AI 模型，實(shí)現(xiàn)性能和效率的平衡。

　　以語(yǔ)義分割任務(wù)為例，在低配 CPU(i5-2400)條件下， 分割結(jié)果相當(dāng)時(shí)，百萬(wàn)像素圖像的推理時(shí)間縮短至 20 毫秒， 較上一代輕量化模型提速 60%，相較于常規(guī)輕量化分割網(wǎng)絡(luò) 提速 100%，大幅降低了對(duì)計(jì)算資源的依賴(lài)，確保 AI 模型在 低算力及邊緣設(shè)備下也能高效運(yùn)行， 從而賦能老舊設(shè)備升級(jí)、 云邊協(xié)同分析等更廣泛的工業(yè)場(chǎng)景。另外， 基于千萬(wàn)級(jí)工業(yè)數(shù) 據(jù)開(kāi)發(fā)的視覺(jué)大模型，能在零樣本條件下實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配與定位， 在 GPU 4080Ti 下，大模型的推理速度達(dá) 60FPS。

　　2、高可信度檢測(cè)算法，確保結(jié)果穩(wěn)定可靠

　　在工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)中，AI 模型的可靠性和穩(wěn)定性是更高級(jí) 別的需求。OPT 自研高可信檢測(cè)技術(shù)，能夠有效提升 AI 檢測(cè) 結(jié)果的可信度與一致性，確保檢測(cè)精準(zhǔn)穩(wěn)定。 一方面，研發(fā)置 信度度量和訓(xùn)練策略，提升檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果置信度的可信度; 另一方面，研發(fā)關(guān)鍵目標(biāo)推理結(jié)果一致性度量方法， 保證關(guān)鍵 目標(biāo)不僅能檢出， 而且檢得準(zhǔn)，檢得對(duì)。應(yīng)用于鋰電焊接工藝 與鋼材缺陷檢測(cè)中， 常用 mAP 指標(biāo)提升了 2.6%，漏檢與誤 檢率顯著降低。

鋰電數(shù)焊接和涂布工藝缺陷檢測(cè)結(jié)果

　　3、小樣本學(xué)習(xí) + 數(shù)據(jù)生成技術(shù)，降低數(shù)據(jù)依賴(lài)

　　高質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì) AI 模型的魯棒性與泛化性至關(guān)重要，但在 工業(yè)場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)稀缺常常限制了 AI 模型的落地應(yīng)用，OPT 的小樣本學(xué)習(xí)從算法和數(shù)據(jù)兩個(gè)層面降低數(shù)據(jù)依賴(lài)。

　　算法層面：基于海量工業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與元學(xué)習(xí) 策略，預(yù)訓(xùn)練基座模型對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)量降低 30%。

　　數(shù)據(jù)層面：開(kāi)發(fā)半自動(dòng)化數(shù)據(jù)生成技術(shù)，利用常規(guī)圖像 擴(kuò)增、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與擴(kuò)散模型等技術(shù)手段， 能在零樣本條件 下實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵目標(biāo)的精準(zhǔn)編輯與高質(zhì)量圖像生成。例如， 在手機(jī) 中框小孔缺陷檢測(cè)中， 模型可生成包含特定缺陷的高質(zhì)量缺陷 圖像，彌補(bǔ)真實(shí)數(shù)據(jù)的不足。

手機(jī)中框小孔缺陷編輯、擦除生成效果

　　二、中間層產(chǎn)品迭代，從 AI 軟件到生態(tài)平 臺(tái)的智能化轉(zhuǎn)型

　　OPT 持續(xù)優(yōu)化、迭代產(chǎn)品，通過(guò)提升穩(wěn)定性、擴(kuò)展功能 與改善用戶(hù)體驗(yàn)， 逐步構(gòu)建了一個(gè)高效的視覺(jué)生態(tài)平臺(tái)， 降低 AI 項(xiàng)目實(shí)施門(mén)檻，提高項(xiàng)目開(kāi)發(fā)效率。

　　1、DeepVision3 軟件全面升級(jí)

　　DeepVision3 軟件作為 OPT 的核心 AI 工具， 相較于上 一代， 已在穩(wěn)定性、易用性與功能性上實(shí)現(xiàn)顯著提升。以交互 式分割標(biāo)注功能為例， 基于海量工業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)分割大模型的訓(xùn)練 以及智能交互策略的優(yōu)化，3-clip 指標(biāo)下 mIoU 提升 10%。

　　此外，DeepVision3 軟件從僅支持單 一 2D 圖像擴(kuò)展至 2D、3D 點(diǎn)云、偏振、紅外等多模態(tài)數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足多樣化的工業(yè) 視覺(jué)分析需求，助力 DeepVision 3 從單一的 AI 工具逐步演 變?yōu)榫C合視覺(jué)平臺(tái)。

DeepVision3 核心功能

端云協(xié)同的智能工廠模式

　　2、Web 版 AI 平臺(tái)提升項(xiàng)目協(xié)作與模型部署效率

　　OPT 推出 Web 版 AI 平臺(tái)，通過(guò)云端協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)多 人多任務(wù)的高效協(xié)作，用戶(hù)無(wú)需復(fù)雜環(huán)境配置即可快速啟動(dòng) AI 項(xiàng)目，實(shí)施效率顯著提高。例如，在新能源檢測(cè)中，團(tuán)隊(duì) 可通過(guò)平臺(tái)共享模型與數(shù)據(jù)，項(xiàng)目實(shí)施效率提升 50% 以上。

　　Web 版 AI 平臺(tái)與 DeepVision3 AI 軟件和 Smart3 視覺(jué) 軟件無(wú)縫銜接， 通過(guò)云端協(xié)同進(jìn)一步加速項(xiàng)目開(kāi)發(fā)， 尤其是大 規(guī)模生產(chǎn)制造場(chǎng)景下的 AI 模型開(kāi)發(fā)及機(jī)臺(tái)復(fù)制。基于此，單 機(jī)節(jié)點(diǎn)可利用有限算力實(shí)現(xiàn)分批次快速數(shù)據(jù)標(biāo)注， 然后以數(shù)據(jù) 共享的方式融合標(biāo)注結(jié)果， 依托中央節(jié)點(diǎn)高算力服務(wù)器進(jìn)行模 型快速訓(xùn)練和驗(yàn)證， 最后把訓(xùn)練完成后的模型一鍵下發(fā)到數(shù)百 個(gè)檢測(cè)機(jī)臺(tái)。

　　三、上層行業(yè)應(yīng)用，深耕垂直場(chǎng)景的精準(zhǔn)賦能

　　OPT 的 AI 產(chǎn)品與解決方案已深度應(yīng)用于新能源、3C 電子、 半導(dǎo)體等高端制造領(lǐng)域，2024 年實(shí)施規(guī)模以上項(xiàng)目數(shù)百個(gè)， 檢測(cè)產(chǎn)品數(shù)十億件。

　　1、鋰電行業(yè)

　　OPT 推出行業(yè)通用 AI 模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋰電卷繞、切疊等主 流工藝關(guān)鍵工序的高速自適應(yīng)通用檢測(cè)。面向鋰電前道工序(涂 布、分條、模切等) ，OPT 提供開(kāi)箱即用的高速高精度工業(yè) 視覺(jué)方案;針對(duì)形態(tài)多樣的中后道工序(焊接、包裝、入殼) 等，OPT 研發(fā)自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，助力產(chǎn)線換型時(shí) AI 項(xiàng)目 實(shí)施周期縮短 40%。

　　2、3C 電子行業(yè)

　　OPT 研發(fā)高精度、高可信的 AI 解決方案，覆蓋手機(jī)制造 中屏幕、組裝、電子回收等廣泛工藝流程， 在側(cè)壁小孔、通孔 的刀紋、未見(jiàn)光、劃傷以及音圈馬達(dá)表面壓傷等缺陷檢測(cè)中， 精準(zhǔn)率遠(yuǎn)超行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。在手機(jī)、耳機(jī)的膠路復(fù)檢項(xiàng)目中， 借助

面向新能源的行業(yè)通用解決方案

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

　　3、半導(dǎo)體行業(yè)

　　面向 12 英寸晶圓， 可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)快速的 AOI 檢測(cè)與計(jì)數(shù)， 檢測(cè)項(xiàng)覆蓋了臟污、刮傷等 16 項(xiàng)缺陷類(lèi)型，檢測(cè)精度達(dá)毫米級(jí)。 對(duì)多達(dá) 60 萬(wàn)顆晶粒進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)數(shù)和分類(lèi)可視化，整體視覺(jué)處 理時(shí)間低于 30 秒，漏檢率為 0.1%、誤檢率為 2%。

　　OPT AI 技術(shù)還應(yīng)用到物流、交通、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域， 例如， 在物流行業(yè)，助力分揀系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)每小時(shí) 1518 件包裹的精準(zhǔn)檢 測(cè)，抓取成功率 100%，上雙率低至 0.01%。

　　四、未來(lái)發(fā)展，技術(shù)深化與場(chǎng)景拓展

　　未來(lái)，OPT 將聚焦于打造輕量化、高精度和一站式技術(shù) 解決方案，進(jìn)一步提升技術(shù)實(shí)用性與產(chǎn)業(yè)覆蓋面。

　　1、打造更輕量化的視覺(jué)方案

　　采用模塊化配置實(shí)現(xiàn)檢測(cè)、分類(lèi)、匹配、定位與邊緣檢 測(cè)等功能，廣泛適用于組裝環(huán)節(jié)的智能定位引導(dǎo)和視覺(jué)檢測(cè)， 實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的 AI 項(xiàng)目實(shí)施。

　　2、研發(fā)高精度輕量化工業(yè)大模型

　　基于海量工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)和充足算力資源，打造具備精準(zhǔn) 匹配、跟蹤、計(jì)數(shù)與檢測(cè)等能力的通用行業(yè)大模型， 模型通過(guò) 優(yōu)化架構(gòu)與推理策略， 將在復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)更高的檢測(cè)精 度與更廣的泛化性。例如，在半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)、3C 電子關(guān)鍵 目標(biāo)檢測(cè)中， 模型能夠進(jìn)一步提升對(duì)微小缺陷的檢測(cè)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(fā)布高質(zhì)量工業(yè) AI 生成平臺(tái)，支持圖像擦除、編 輯、缺陷遷移與高質(zhì)量圖像生成， 通過(guò)生成技術(shù)模擬真實(shí)場(chǎng)景 數(shù)據(jù)，進(jìn)一步降低對(duì)工業(yè)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴(lài)。在此基礎(chǔ)上， 打造一站式智能解決方案平臺(tái)， 覆蓋數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)梳理、高 質(zhì)量數(shù)據(jù)生成、半自動(dòng)標(biāo)注、用戶(hù)確認(rèn)、 一鍵模型訓(xùn)練、模型 調(diào)配與批量部署的全流程。用戶(hù)可根據(jù)需求定制方案， 例如， 應(yīng)用在新能源檢測(cè)中，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型上線僅需數(shù)小時(shí)。

　　OPT 持續(xù)優(yōu)化底層 AI 算法，研發(fā)高效的語(yǔ)義分割、高可 信檢測(cè)、小樣本學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)生成技術(shù)，推進(jìn) DeepVision 3 與 Web 平臺(tái)的智能化升級(jí)，在新能源、3C 電子、半導(dǎo)體等行業(yè) 實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)賦能。

　　展望未來(lái)，OPT 將進(jìn)一步打磨 AI 軟件和平臺(tái)，打造開(kāi)放 的技術(shù)生態(tài)，為行業(yè)釋放更大的 AI 能力，賦能更多企業(yè)實(shí)現(xiàn) 智造升級(jí)。