边缘计算在产线侧的角色变化
从单纯的数据中转，到承担推理与规则运算，边缘节点在制造现场的位置正在前移。
核心运营指标
99.9%服务可用率
12.6万台累计设备出货量
38毫秒平均响应延迟
6分12秒平均访问时长
340家合作工厂数
1180条部署产线数
为什么选择我们
01
端侧AI推理
把轻量化模型直接部署在设备端，减少数据往返，让检测与判断在产线现场即时完成。
02
机器视觉质检
面向外观缺陷、尺寸测量与字符识别场景，提供可调阈值与可追溯的判定结果记录。
03
边缘计算网关
统一接入多种工业协议，在靠近设备的一侧完成数据汇聚、清洗与本地规则运算。
04
智能传感器融合
将振动、温度、视觉等多源信号对齐到同一时间轴，为设备健康分析提供完整输入。
05
工业AIoT平台
设备状态、告警与工艺参数集中呈现，支持按车间与产线维度分层查看运行情况。
06
柔性制造解决方案
面向多品种小批量生产，通过参数化配置缩短换型时间，降低产线调整的复杂度。
关于AI设备制造
开云kaiyun电竞围绕AI设备制造与智能制造方向持续投入，把机器视觉、边缘计算与智能传感器整合为可交付的硬件形态，帮助制造现场把算法能力变成稳定运行的日常工具。
在设备研发环节，我们坚持先明确工艺条件与节拍要求，再决定算力配置与传感方案，避免为了参数堆叠而牺牲现场稳定性。每一台设备在出厂前都会完成连续运行与精度复核。
在平台侧，工业AIoT负责把分散的设备数据整理成可读的视图，让工艺、设备与质量人员能够在同一套语言下讨论问题，减少信息传递中的损耗。
国际质量体系认证
研发、采购、生产与售后按统一流程文件执行，关键工序留存记录，便于问题回溯与持续改进。
工业安全认证
设备电气与防护设计遵循工业现场通用安全要求，接口与外壳防护等级按部署环境选配。
全年无休技术支持
提供远程诊断与备件响应通道，节假日安排值班人员，尽量缩短设备停机带来的影响。
发展历程
2015
团队组建
以视觉算法与嵌入式开发人员为主的小团队起步，承接产线检测改造类的小型项目。
2018
硬件自研
完成第一代边缘计算盒子与工业相机模组的自主研发，形成软硬件一体的交付能力。
2020
平台成型
工业AIoT平台上线，设备接入、数据看板与告警管理整合为统一入口，服务范围扩大。
2022
传感器融合
振动、温度与视觉多源数据完成时间对齐，设备健康分析从单点判断走向综合评估。
2025
柔性产线
面向多品种小批量场景推出参数化配置方案，换型调试时间得到明显压缩。
产品中心
01
AI视觉检测设备
面向外观缺陷与尺寸测量，支持多相机同步采集与判定结果留档。
02
智能传感器
振动、温度、位移等类型可选，具备本地预处理与标准工业接口输出。
03
边缘计算盒子
在设备侧完成协议接入与推理计算，降低对中心机房的实时依赖。
04
工业AI平台
集中管理设备、模型与数据，按产线维度呈现运行状态与告警记录。
05
自动化产线集成
结合现场节拍与工艺条件，完成设备选型、联调与试运行阶段的支持。
合作伙伴
🧠
澜芯微电子
AI芯片方向，提供适用于端侧推理的低功耗算力单元与开发支持。
⚙️
恒拓自动化
工业自动化方向，负责运动控制与产线机械结构的配套设计与实施。
☁️
云枢数据服务
云服务方向，提供设备数据存储、备份与跨厂区同步的基础设施支持。
👁️
明澈机器视觉
机器视觉方向，提供工业相机、镜头与光源的组合选型与标定服务。
📡
衡准传感科技
传感器方向，覆盖振动与温度测量，注重长期漂移与现场抗干扰表现。
🏭
锐工序智能制造
智能制造方向，承接整线规划与工艺优化，与我们共同完成落地交付。
安全保障
A
数据分级管理
按敏感程度对采集数据分类，明确留存范围与访问权限，减少无关流转。
B
传输链路加密
设备与平台之间的通信采用加密通道，关键指令校验来源，防止被篡改。
C
本地化部署选项
对数据不出厂区有要求的场景，支持平台在本地机房部署并独立运行。
D
操作审计留痕
配置变更与模型更新记录操作人与时间，方便事后核对与责任追溯。
常见问题
如何定制AI设备？
先说明工艺条件、检测对象与节拍要求，我们据此给出传感与算力配置建议，再进入样机阶段。
如何订阅或退订产品更新？
可通过站内联系渠道提交订阅意向，退订时回复同一渠道说明即可，无需额外验证步骤。
是否支持收藏方案？
登录后可将产品与方案加入收藏列表，便于后续对比选型，收藏内容仅本人可见。
如何申请样机测试？
提供使用场景与测试目标后，我们会评估样机排期，并同步测试周期与验收口径。
设备数据如何保障隐私？
采集范围按需最小化，敏感数据支持本地留存，平台侧仅保留必要的运行状态信息。
设备交付后如何维护？
提供远程诊断与备件响应通道，同时给出日常点检清单，帮助现场人员自行排查常见问题。
使命与方向
01
让算法落到现场
关注真实工况下的稳定性，把模型能力转化为产线上可长期使用的判断依据。
02
让设备易于维护
结构设计与软件交互都尽量简化，降低现场人员的上手成本与日常维护负担。
03
让数据可被理解
把复杂的采集结果整理成清晰视图，让工艺与质量人员能直接参与讨论与决策。
用户口碑
★★★★★
边缘计算盒子接入后，车间的数据汇聚明显顺畅，排查问题时不用再逐个设备翻日志。
— 严立群 · 结构件加工厂
★★★★★
视觉检测的判定阈值可以按批次调整，换型时省了不少反复调试的时间。
— 罗婉宁 · 电子组装企业
★★★★☆
传感器安装方案给得比较细，现场配合施工时基本没出现返工的情况。
— 韩启舟 · 传动部件制造
★★★★★
平台看板按产线分层，班组交接时对着同一张图沟通，信息传递清楚很多。
— 汤语晴 · 注塑成型车间
★★★★☆
样机测试阶段沟通顺畅，测试口径提前说清楚，验收时没有额外扯皮。
— 邵铭远 · 精密五金厂
★★★★★
节假日遇到问题时值班人员有回应，处理节奏比预期快一些。
— 褚元朗 · 包装机械企业
新闻资讯
机器视觉质检的阈值管理思路
不同批次材料存在差异，阈值按批次分组维护，能减少误判与漏判带来的反复沟通。
智能传感器融合的时间对齐问题
多源信号只有对齐到同一时间轴，设备健康分析的结果才具备参考价值。
工业AI平台看板的分层设计
按车间、产线、单机三个层级组织信息，让不同岗位看到各自关心的运行指标。
柔性制造中的换型调试
参数化配置把换型动作从代码层移到界面层，调试时间得到明显压缩。
智能硬件的现场防护设计
粉尘、油雾与振动是常见干扰源，外壳防护与接口选型需要按部署环境确定。
联系我们
方案咨询
说明工艺条件与检测对象，我们安排对应方向的技术人员对接沟通。
样机测试
提交使用场景与测试目标，评估排期后同步测试周期与验收口径。
售后支持
设备运行中的问题可通过公开渠道反馈，值班人员按优先级安排处理。