在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的趨勢(shì)下，AI賽道的熱度極速升溫。

聚光燈下，制造企業(yè)卻面臨兩種典型的“重投入”困境：要么高薪組建一支身價(jià)不菲的“算法特種部隊(duì)”，進(jìn)行漫長(zhǎng)而昂貴的閉門研發(fā);要么為千差萬(wàn)別的產(chǎn)線，套上一套看似先進(jìn)卻并不合身的 “智能西裝”，這讓導(dǎo)致AI研發(fā)始終停留在分散的“實(shí)驗(yàn)探索”階段，無(wú)法形成穩(wěn)定可迭代的生產(chǎn)級(jí)能力。

大家逐漸意識(shí)到，這種舊有的“重裝”模式，可能需要一場(chǎng)徹底的“輕量化”革新。

變化正在發(fā)生。

在算法側(cè)，深度學(xué)習(xí)算法突破傳統(tǒng)算法局限，復(fù)雜缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率超99%，小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)技術(shù)有效緩解了工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高的痛點(diǎn)，模型輕量化技術(shù)則讓復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在資源受限環(huán)境運(yùn)行。

在算力側(cè)，邊緣計(jì)算與5G技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)AI推理的毫秒級(jí)實(shí)時(shí)響應(yīng)，專用AI芯片算力成本3年內(nèi)下降70%，為大規(guī)模部署掃清障礙。

在應(yīng)用側(cè)，低代碼平臺(tái)、數(shù)據(jù)可視化、云邊端協(xié)同架構(gòu)等技術(shù)，進(jìn)一步降低了跨角色協(xié)作門檻，打通了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的最短路徑。

在需求側(cè)，無(wú)論是新能源汽車對(duì)缺陷“零容忍”的微米級(jí)追求，還是消費(fèi)電子、精密加工等行業(yè)通過(guò)質(zhì)量升級(jí)重塑競(jìng)爭(zhēng)力的迫切愿望，都指向同一個(gè)明確的需求：企業(yè)迫切需要擁有極致性能、敏捷部署、完整數(shù)據(jù)閉環(huán)與智能聯(lián)動(dòng)能力的新一代解決方案。

在這場(chǎng)變化中，工業(yè)具身智能企業(yè)如何擁抱“輕量化”浪潮?成立于2018年的視比特機(jī)器人在2026年開局之際擲出了它的答案——翔云平臺(tái)。

困局與破局

從“孤立工具”到“智能操作系統(tǒng)”

?翔云平臺(tái)究竟是什么?它為誰(shuí)而生?又解決了哪些行業(yè)痛點(diǎn)?

要回答以上問(wèn)題，首先要看清當(dāng)前工業(yè)AI軟件的核心困局：傳統(tǒng)的解決方案往往只做軟件、只攻單個(gè)環(huán)節(jié)，并脫離真實(shí)產(chǎn)線語(yǔ)境。

工業(yè)AI要轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，必須從提供“工具”升級(jí)為提供深度理解工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的“智能化操作系統(tǒng)”。

為此，視比特機(jī)器人推出翔云平臺(tái)，以Agentic AIOps智能中樞為核心，打造全鏈路AI閉環(huán)，直面三類關(guān)鍵用戶的核心訴求：

機(jī)器人設(shè)備商：需要能快速將自家硬件與行業(yè)工藝結(jié)合的“智能內(nèi)核”，以形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力。

系統(tǒng)集成商：亟需能大幅縮短項(xiàng)目周期、降低復(fù)雜調(diào)試成本的標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制。

制造業(yè)終端用戶：追求的是開箱即用、穩(wěn)定可靠，并能持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)工藝的最終效能。

翔云平臺(tái)立足于核心訴求為這三大群體構(gòu)建了覆蓋“模型訓(xùn)練運(yùn)維-現(xiàn)場(chǎng)協(xié)同管理-終端推理落地”的全鏈路解決方案，解決了AI開發(fā)運(yùn)維效率低、工業(yè)視覺檢測(cè)協(xié)同弱、終端推理部署難等核心行業(yè)痛點(diǎn)，為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供一體化支撐。

三大模塊

構(gòu)建AI全生命周期一體化方案

視比特翔云平臺(tái)負(fù)責(zé)人介紹，翔云平臺(tái)的定位很明確，翔云平臺(tái)是基于智能體的Agentic AIOps平臺(tái)，聚焦 AI 開發(fā)運(yùn)維、工業(yè)場(chǎng)景監(jiān)控、終端模型推理三大核心場(chǎng)景，打造覆蓋工業(yè)場(chǎng)景全生命周期的一體化解決方案。

“很多同類產(chǎn)品本質(zhì)上是通用軟件套殼，并不真正懂工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)?！痹撠?fù)責(zé)人指出，我們落地過(guò)數(shù)百個(gè)真實(shí)的工業(yè)項(xiàng)目，把工藝痛點(diǎn)、現(xiàn)場(chǎng)難題都融進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，比如弱網(wǎng)續(xù)傳、秒級(jí)換模、快速排查異常等，均按生產(chǎn)實(shí)際需求設(shè)計(jì)和開發(fā)。

這種從數(shù)百個(gè)項(xiàng)目中淬煉出的“工業(yè)基因”，正是純軟件廠商難以模仿、也最難以速成的核心壁壘。

正如前文所提，翔云平臺(tái)是以Agentic AIOps 智能中樞為核心驅(qū)動(dòng)，專注于 “全鏈路” 和 “一體化”，其核心價(jià)值是靠Agentic AIOps承接AI應(yīng)用的復(fù)雜性，把簡(jiǎn)潔、高效、穩(wěn)定留給客戶，讓企業(yè)低門檻擁抱智能制造，輕松駛?cè)胫悄芑D(zhuǎn)型快車道。

從功能上看，翔云平臺(tái)分為了三大模塊：

第一個(gè)模塊，智訓(xùn)(SpeedMind)。作為聚焦Agentic MLOps的訓(xùn)練平臺(tái)，智訓(xùn)直擊企業(yè)AI落地“技術(shù)門檻高、流程碎片化、管理分散化”的核心痛點(diǎn)，以低門檻開發(fā)、流程自動(dòng)化、管控一體化、Agentic智能中樞等四大核心能力構(gòu)建系統(tǒng)化、可持續(xù)的AI工程解決方案，讓AI從“分散實(shí)驗(yàn)”升級(jí)為“規(guī)?；a(chǎn)級(jí)能力”。

智訓(xùn)(SpeedMind)的核心創(chuàng)新，在于將 AI Agent 與 AIOps進(jìn)行了深度融合。

智訓(xùn)(SpeedMind)模塊引進(jìn)Agentic智能中樞，融合了大模型與行業(yè)知識(shí)庫(kù)能力，通過(guò)自然語(yǔ)言交互即可實(shí)現(xiàn)全流程智能化管理。Agent可自動(dòng)完成訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度、計(jì)算資源彈性分配、模型運(yùn)行異常檢測(cè)與智能修復(fù)，還能預(yù)判系統(tǒng)負(fù)載風(fēng)險(xiǎn)并提前優(yōu)化配置。系統(tǒng)穩(wěn)定性提升至99.9%，運(yùn)維響應(yīng)效率從 “小時(shí)級(jí)” 壓縮至 “分鐘級(jí)”，大幅減少人工運(yùn)維成本與業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。

而這一能力的底層支撐，是翔云平臺(tái)構(gòu)建的企業(yè)級(jí)AIOps工程基座。AIOps以統(tǒng)一智能工作流引擎為核心，打通了從數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、部署到監(jiān)控的全鏈路自動(dòng)化閉環(huán)，為智能體提供了標(biāo)準(zhǔn)化、可操作的“戰(zhàn)場(chǎng)”。

二者的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了從“人工響應(yīng)”到“智能自治”的范式轉(zhuǎn)變。翔云平臺(tái)可7×24小時(shí)無(wú)人值守，自主完成異常分析、策略推薦與任務(wù)執(zhí)行，讓AI開發(fā)從“靠人”變成“靠智能”。

第二個(gè)模塊，智腦(SpeedBrain)。作為專門面向工業(yè)視覺檢測(cè)場(chǎng)景的現(xiàn)場(chǎng)-平臺(tái)協(xié)同中間件，智腦精準(zhǔn)填補(bǔ)“現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)軟件與公司訓(xùn)練平臺(tái)割裂”的空白，成為兩者之間的“數(shù)據(jù)橋梁、管理中樞、狀態(tài)窗口”，徹底解決數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)慢、模型管理亂、現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)不可控的痛點(diǎn)，已在整車裝配檢測(cè)、電池盒零部件有無(wú)檢測(cè)、缺陷識(shí)別、防呆檢測(cè)等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景中成熟落地。

第三個(gè)模塊，智檢(SpeedVision)。作為聚焦模型推理的終端軟件，智檢針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)“精度低、柔性差、部署慢、硬件適配難”的痛點(diǎn)，以“極致性能、敏捷部署、全場(chǎng)景兼容”為核心，成為智能制造的“質(zhì)量守門人”，讓AI推理能力精準(zhǔn)落地終端產(chǎn)線。

這樣一來(lái)，智訓(xùn)是AI訓(xùn)練運(yùn)維的基礎(chǔ)，智腦管現(xiàn)場(chǎng)和云端協(xié)同，智檢負(fù)責(zé)終端檢測(cè)執(zhí)行，從AI模型開發(fā)到現(xiàn)場(chǎng)落地全覆蓋，層層閉環(huán)，真正實(shí)現(xiàn)了AI能力的 “端到端” 交付，也讓翔云平臺(tái)區(qū)別于同類型產(chǎn)品。

這種一體化設(shè)計(jì)帶來(lái)的核心優(yōu)勢(shì)是明確且可感知的：

標(biāo)準(zhǔn)workflow：內(nèi)置海量標(biāo)準(zhǔn)化工作流，打通業(yè)務(wù)場(chǎng)景，數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、部署發(fā)布全鏈路，支持自動(dòng)化流水線，解決開發(fā)零散的問(wèn)題，縮短交付周期。

大模型基座：提供工業(yè)專精的視覺大模型(如缺陷檢測(cè)、OCR、零件分割等)，支持開箱即用與小樣本快速微調(diào)，告別千人一面的傳統(tǒng)模型訓(xùn)練模式。

生態(tài)兼容：系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接PLC、機(jī)械臂等工業(yè)設(shè)備，適配CPU/GPU/NPU異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，并全面兼容國(guó)產(chǎn)化框架、顯卡及操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)自主可控，滿足行業(yè)合規(guī)與數(shù)據(jù)安全。

此外，在落地方面，翔云平臺(tái)遵循“簡(jiǎn)單化”原則，其部署門檻極低，且有三重適配保障，提供“數(shù)據(jù)接入-模型適配-現(xiàn)場(chǎng)部署-運(yùn)維迭代”標(biāo)準(zhǔn)化流程，全程可視化，落地周期最短僅需1天，并支持基于企業(yè)私有數(shù)據(jù)、專屬工藝的定制化適配，領(lǐng)域大模型可快速微調(diào)，完美匹配個(gè)性化場(chǎng)景需求，能讓企業(yè)“開箱即用、落地?zé)o憂”。

簡(jiǎn)潔操作界面

寫在最后：讓AI技術(shù)“下沉”

工業(yè)AI軟件賽道何其擁擠，如何打造一款能真正解決客戶需求、被持續(xù)復(fù)購(gòu)的產(chǎn)品?經(jīng)過(guò)近幾年的市場(chǎng)淬煉與深度復(fù)盤，視比特機(jī)器人回歸到了一個(gè)近乎樸素的邏輯：AI的本質(zhì)就是為了助力企業(yè)“降本”、“提質(zhì)”、“增效”。

而做到“降本”、“提質(zhì)”、“增效”的前提是，必須讓AI技術(shù)“下沉”，從高不可攀的尖端科技，轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞓I(yè)一線員工觸手可及的生產(chǎn)力工具。

翔云平臺(tái)的探索，正是這一理念的工程化實(shí)踐。

當(dāng)前，翔云平臺(tái)的價(jià)值已在頭部客戶中得到驗(yàn)證。在某頭部乘用車企業(yè)的總裝車間，面對(duì)多車型柔性生產(chǎn)中超過(guò)20類關(guān)鍵零部件的裝配挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)人工目檢存在節(jié)拍慢、精度不穩(wěn)、漏檢率高三大痛點(diǎn)，導(dǎo)致不良品流入市場(chǎng)并推高售后成本。

通過(guò)部署翔云平臺(tái)AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)，使用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，快速識(shí)別零部件漏裝、錯(cuò)裝、安裝不到位等問(wèn)題，同步與產(chǎn)線PLC系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)異常實(shí)時(shí)報(bào)警與產(chǎn)線暫停。最終將檢測(cè)準(zhǔn)確率穩(wěn)定在99%，不良品流出率降至0.01%以下，并且該系統(tǒng)還自動(dòng)生成檢測(cè)數(shù)據(jù)報(bào)表，記錄各類缺陷分布規(guī)律，為生產(chǎn)工藝優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，助力車間實(shí)現(xiàn)數(shù)字化質(zhì)量管理。

據(jù)了解，當(dāng)下視比特機(jī)器人已正式開放翔云平臺(tái)的首批體驗(yàn)資格?，歡迎機(jī)器人設(shè)備制造商、系統(tǒng)集成商、終端客戶一同探索智能制造的無(wú)限可能。