端侧
端侧AI推理
把推理任务放在设备本地完成，减少数据往返，让检测节拍与产线速度保持同步。支持常见视觉与传感模型的量化部署。
核心运营指标
来自平台运行与交付环节的阶段性统计，随业务推进持续更新。
99.95%平台服务可用率
42,600+智能设备出货量
18ms端侧平均响应延迟
7.4 分钟单次平均访问时长
1,280 家合作工厂数量
3,900 条累计部署产线数
为什么选择我们
围绕端侧推理、视觉质检与边缘计算，把工业AI能力做成可交付的设备与平台。
视觉
机器视觉质检
面向表面缺陷、尺寸测量与装配校验场景，提供从成像方案到算法调优的完整链路，降低误检与漏检带来的返工成本。
边缘
边缘计算网关
在车间侧完成协议解析、数据清洗与本地决策，兼容多种工业总线，让老旧设备也能接入统一的工业AI平台。
传感
智能传感器融合
将振动、温度、压力与视觉信号做时间对齐与融合判断，为设备健康度评估提供更稳定的输入依据。
平台
工业AIoT平台
统一纳管设备、模型与数据流，支持模型下发、版本回滚与运行状态监控，让算法迭代不再依赖停机窗口。
柔性
柔性制造解决方案
针对小批量多品种的排产特点，提供可快速换型的设备组合与参数模板，缩短新产品导入产线的调试周期。
关于我们
一支长期扎根制造现场的技术团队，把工业AI做成能落地的设备与服务。
开云kaiyun电竞专注AI设备制造与智能制造解决方案，业务覆盖智能硬件设计、边缘计算网关、机器视觉检测设备与工业AI平台软件。我们把算法、算力与现场工艺放在一起考虑，而不是单独交付一个模型或一台机器。
团队长期在电子装配、金属加工、包装与新能源配套等行业现场作业，理解粉尘、震动、温差与网络不稳等真实工况对设备稳定性的影响，因此在结构设计、散热与接口防护上留出冗余。
从需求梳理、样机验证到批量部署与后续运维，我们提供连贯的服务路径，并配合客户完成产线节拍匹配、数据接口对接与操作人员培训，让设备真正融入日常生产流程。
质量管理体系
依照国际质量管理体系要求组织研发、采购与生产流程，关键工序留存可追溯记录，便于问题定位与持续改进。
工业安全规范
设备电气部分按工业现场安全规范设计，涉及人机协作的工位配置急停与安全联锁，降低操作风险。
技术支持响应
提供远程诊断与现场支持相结合的服务方式，对部署中的设备运行状态保持跟踪，协助客户排查异常。
发展历程
从视觉检测单点设备起步，逐步形成软硬件一体的工业AI能力。
起步阶段
视觉检测设备
以单工位视觉检测设备切入，解决外观缺陷人工目检效率低、标准不统一的问题。
拓展阶段
边缘计算网关
推出边缘计算网关产品线，把协议解析与本地决策能力下沉到车间侧设备。
融合阶段
多传感数据融合
将振动、温度与视觉信号统一时间基准，为设备健康度判断提供更完整输入。
平台阶段
工业AI平台
搭建统一的设备与模型管理平台，支持模型下发、版本回滚与运行状态监控。
协同阶段
柔性产线集成
面向小批量多品种场景，提供可快速换型的设备组合与产线集成服务。
服务分区
五类核心交付方向，覆盖从成像采集到产线集成的完整环节。
01
AI视觉检测设备
针对表面缺陷、尺寸测量与字符识别场景配置成像方案与算法模型，支持与产线控制系统联动分选。
02
智能传感器
提供振动、温度、压力与位移等传感单元，内置信号预处理能力，减少现场布线复杂度。
03
边缘计算盒子
在车间侧完成数据汇聚与本地推理，支持多种工业通信协议，兼顾实时性与数据合规要求。
04
工业AI平台
统一管理设备、模型与数据流，提供可视化看板与告警配置，方便工艺与运维人员协同使用。
05
自动化产线集成
结合上下料、输送与检测环节做整体节拍设计，输出可交付的产线集成方案与调试支持。
合作伙伴
与产业链上下游团队协作，共同完成从芯片选型到产线交付的工作。
🧠
芯岭微电子
提供面向端侧推理的算力芯片与开发套件，配合完成模型量化与算子适配工作。
⚙️
恒野自动化
专注工业自动化控制与运动执行部件，与我们在产线节拍设计与联调环节长期配合。
☁️
云枢智算
提供云端训练与数据存储服务，支撑模型迭代阶段的算力调度与数据归档需求。
👁️
明澜视觉
深耕工业成像与光学方案，为高反光、微缺陷等难检场景提供镜头与光源组合建议。
📡
拓衡传感
供应工业级传感元件与标定服务，保证多传感数据在时间基准上的一致性。
🏭
合川智造
面向中小制造企业提供产线改造实施能力，与我们在项目落地阶段形成互补。
安全保障
从设备接入到数据流转，逐层设置可核查的安全约束。
权
设备接入鉴权
每台设备使用独立凭证接入平台，支持凭证轮换与异常接入告警，避免设备被冒用。
域
数据分区隔离
按项目与产线划分数据域，跨域访问需显式授权，降低数据被越权读取的可能。
传
传输链路加密
设备与平台之间的数据通道启用加密传输，关键指令附带完整性校验。
备
配置备份回滚
设备参数与模型版本支持备份与回滚，出现异常时可快速恢复到上一稳定状态。
热门问题
关于设备定制、样机测试与数据隐私的常见疑问解答。
如何定制AI设备？
先由工艺团队提供检测对象、节拍要求与现场环境信息，我们据此给出成像或传感方案建议，再确认结构与接口形式，最后进入样机验证阶段。
如何订阅或退订产品更新？
可在账户设置中勾选需要接收的更新类型，随时关闭；退订后不再推送产品更新通知，但已购设备的服务状态不受影响。
是否支持收藏方案？
支持。浏览产品中心与选型页面时可将方案加入收藏，方便后续对比参数、导出清单或与同事共享评审。
如何申请样机测试？
通过联系我们页面提交测试需求，说明检测场景与期望验证指标，我们会评估排期并确认样机寄送或现场试用方式。
设备数据如何保障隐私？
生产数据默认在本地边缘侧处理，仅上传必要的运行指标；确需上云的场景可开启脱敏与访问审计，数据归属与使用范围在合同中明确约定。
部署周期一般需要多久？
单工位检测设备通常在方案确认后数周内完成交付调试；涉及整线集成的项目需结合现场改造窗口安排，具体节奏以项目计划为准。
使命与方向
让制造更智能、更高效，是我们持续推进工业AI落地的出发点。
智
让设备更懂工艺
把现场工艺经验沉淀为可复用的算法参数与配置模板，降低新场景的调试门槛。
效
让效率可被度量
通过节拍、良率与设备稼动等指标的可视化，帮助团队找到改善环节并验证效果。
稳
让运行更稳定
以冗余设计、状态监控与快速回滚机制，减少非计划停机对生产排程的影响。
用户口碑
来自制造现场工程师与产线管理者的使用反馈。
★★★★★
视觉检测设备上线后，外观全检替代了抽检，异常品的追溯记录也清晰了很多。
郑郑维安 · 装配车间工艺工程师
★★★★★
边缘计算盒子把几台老设备的信号统一采集起来，做数据看板时省了不少对接工作。
陆陆敏行 · 设备运维主管
★★★★☆
模型更新不用停机这点很实用，换型时切换参数模板也比较顺手。
贺贺清妍 · 生产计划专员
★★★★★
传感数据的时间对齐做得比较细致，设备健康度判断比以前只看单一指标靠谱。
范范立诚 · 自动化项目负责人
★★★★☆
样机验证阶段给出的成像建议很具体，减少了我们自己试错的光源采购成本。
苏苏桐 · 品质管理工程师
★★★★★
整线集成时的节拍测算和现场调试配合到位，投产后稼动率提升比较明显。
崔崔亦朗 · 制造部经理
新闻资讯
工业AI、机器视觉与边缘计算领域的技术与落地观察。
端侧推理的模型压缩实践
从剪枝、量化到算子替换，梳理把视觉模型放进边缘设备的常见取舍与验证方法。
机器视觉在高反光表面的成像选择
针对金属与镀膜表面，比较不同光源角度与偏振方案对缺陷对比度的影响。
边缘计算网关的协议适配思路
面对多种工业总线和私有协议并存的老车间，如何设计可扩展的接入层结构。
多传感融合中的时间同步问题
振动与温度信号采样率差异较大，时间基准不统一会直接影响健康度判断结果。
小批量多品种产线的换型效率
参数模板与快速标定流程的引入，能明显缩短新产品导入时的调试时间。
工业AI平台的运维看板设计
把设备状态、模型版本与告警信息放在同一视图，帮助运维人员快速定位异常来源。