AI
端侧AI推理
在设备本地完成模型推理，减少数据回传压力，适配节拍紧凑的产线工况。
核心运营指标
以下为平台侧阶段性运行参考值，用于说明服务规模与响应水平。
为什么选择我们
围绕AI设备制造的关键环节，提供从器件到平台的可组合能力。
MV
机器视觉质检
面向表面缺陷、尺寸测量与装配核对，输出可追溯的检测记录与判定结果。
EG
边缘计算网关
汇聚多源设备数据，支持协议转换与本地缓存，在断网时保持业务连续性。
SN
智能传感器融合
振动、温度、视觉等多类传感数据统一时间基准，为状态判断提供一致输入。
IoT
工业AIoT平台
设备接入、模型下发、指标看板与告警联动在同一平台内统一管理。
FM
柔性制造解决方案
按产线换型与多品种小批量需求，调整检测工位与算法配置的适配方式。
关于我们
了解kaiyun开云电竞智能科技在AI设备制造方向的定位与工作方式。
kaiyun开云★(集团)电竞智能科技股份有限公司以AI设备制造为主业方向，围绕工业现场的检测、采集与控制环节，研发并交付智能硬件、边缘计算设备与配套的工业AI软件平台，帮助制造企业把算法能力落到具体工位上。
团队工作方式以现场调研为起点：先确认产线节拍、检测精度目标与现有设备接口，再给出硬件选型、部署位置与数据链路的组合建议，避免先上平台后补数据的返工。所有交付内容均以可复现的测试记录为准。
我们持续关注kaiyun网站在智能制造领域的内容沉淀，把典型场景的部署经验整理为可查阅的资料，供制造企业与集成商参考对照，减少重复试错成本。
质量管理体系认证
生产与交付流程按质量管理体系要求执行，关键工序留存记录，便于追溯与复核。
工业安全与合规
设备接入遵循工业网络分区原则，数据采集范围与权限按客户规定逐项确认。
全年技术支持
提供部署期与运行期的技术支持通道，针对现场问题给出排查步骤与替代方案。
发展历程
按阶段记录团队在AI设备制造方向上的能力积累过程。
2015 年
首条产线检测方案落地
团队在华东一家汽车零部件工厂完成首个工业视觉检测项目上线，部署 12 套智能相机与边缘计算终端，将工件表面缺陷识别节拍压缩到 0.8 秒以内，并同步交付首版工业AI软件平台 v1.0，用于检测结果的采集与回溯。
2017 年
与开云智能设备签约合作
与开云智能设备签署联合开发协议，围绕工业现场的数据采集网关开展合作，共同定义接口规范与通信协议，首批联调设备接入 3 条示范产线，累计采集工艺参数点位超过 2000 个，为后续边缘侧算法部署打下数据基础。
2019 年
边缘计算平台 v2.0 上线
上线边缘计算设备管理平台 v2.0，新增远程固件升级、设备健康度监测与告警联动三个模块，单台边缘终端可同时承载 6 路视频流推理，平台在 40 余家制造企业完成部署，设备平均可用率稳定在 99.2% 左右。
2021 年
通过质量管理体系认证
公司通过 ISO 9001 质量管理体系认证，生产与交付流程按体系要求执行，关键工序留存记录以便追溯复核；同年完成工业网络分区接入规范的内部落地，数据采集范围与权限按客户规定逐项确认，覆盖交付项目 60 余个。
2023 年
企业客户突破 200 家
累计服务制造企业与集成商客户突破 200 家，覆盖汽车零部件、3C 电子与新能源电池三个方向，工业AI软件平台同步升级至 v3.5，新增模型版本管理与测试记录归档功能，单个客户的部署周期由平均 21 天缩短至 14 天。
2026 年至今
华南服务中心投入运营
在华南设立区域服务中心并投入运营，新增本地化部署与技术支持团队，服务半径覆盖珠三角主要制造集群，同时把典型场景的部署经验整理为可查阅资料，通过 kaiyun网站 持续沉淀内容，供制造企业与集成商参考对照。
服务分区
按产品与服务类别划分，便于按需查找对应的AI设备制造能力。
01
AI视觉检测设备
面向外观缺陷、尺寸测量与字符识别，支持多相机同步与结果留档。
02
智能传感器
振动、温度、位移等类型传感单元，输出统一格式数据便于集中处理。
03
边缘计算盒子
在设备侧完成推理与数据清洗，降低回传带宽占用与响应等待。
04
工业AI平台
统一管理设备接入、模型版本与告警规则，支持按产线分组查看。
05
自动化产线集成
与输送、机械臂、分拣单元协同，形成从检测到处置的闭环流程。
合作伙伴
与产业链上下游伙伴协同，共同完善AI设备制造的配套能力。
🔧
芯岭微电子
专注边缘侧AI加速芯片方案，为推理设备提供算力与功耗平衡的选型参考。
⚙️
恒砺工业自动化
提供产线机械结构与输送单元，与检测工位配合完成节拍匹配设计。
☁️
澜川云服务
提供设备数据存储与远程运维所需的云端资源与网络连接支持。
👁️
明澈机器视觉
在光学成像与镜头选型方面提供配套，改善复杂表面的成像质量。
📡
衡准传感器
供应工业级振动与温度传感单元，支持长时间连续采集的稳定性要求。
🏭
启越智能制造
在整线规划与产线改造方面协作，推动检测能力嵌入既有生产流程。
安全保障
围绕设备、数据与运维环节的安全承诺与实施要点。
网
网络分区接入
设备接入遵循工业网络分区原则，控制网与信息网之间按需设置隔离边界。
权
权限分级管理
平台按角色划分操作权限，关键配置变更保留操作记录以便复核。
数
数据最小采集
仅采集与检测目标相关的数据项，采集范围在实施前与客户逐项确认。
备
配置备份恢复
支持模型与配置的本地备份，设备更换后可快速恢复原有运行参数。
常见问答
整理在AI设备制造与部署过程中较常被问到的问题。
如何定制AI设备？
先提交产线节拍、检测目标与安装空间等信息，工程团队据此给出硬件选型与算法配置建议，再确认样机验证计划。
如何订阅或退订产品更新？
可在平台账号设置中开启或关闭产品更新通知，也可以在联系渠道中说明需求，由对接人员协助调整推送范围。
是否支持收藏方案？
平台支持将常用的设备组合与参数配置保存为方案，便于后续按产线快速调用与对比。
如何申请样机测试？
通过对接方式页面提交测试需求，说明工况环境与验证周期，确认后按约定时间安排样机寄送与远程支持。
设备数据如何保障隐私？
采集范围在实施前逐项确认，传输过程加密处理，涉及生产参数的数据默认保留在客户侧网络中。
部署周期一般需要多久？
取决于工位数量与接口复杂度。单工位视觉检测通常可在数周内完成验证，整线集成则按分段实施推进。
使命与方向
把可用的AI能力做进设备，让制造现场真正用得上、维护得起。
实
务实落地
以现场可运行、可维护为验收标准，不以演示效果替代实际产能验证。
开
开放接口
设备与平台提供标准数据接口，便于与既有系统对接，减少信息孤岛。
久
长期可用
关注设备在多年运行后的备件供应与模型维护，降低后期使用负担。
用户口碑
来自制造现场使用者的反馈摘要。
★★★★★
视觉检测工位上线后，外观不良的漏检情况明显减少，检测记录也能按批次回查，方便我们做质量分析。
—— 郑允衡 · 品质主管
★★★★☆
边缘计算盒子部署在车间现场，断网时也能继续跑检测逻辑，这一点对我们老厂房很实用。
—— 费清源 · 设备工程师
★★★★★
前期调研问得比较细，接口清单和安装位置都提前确认过，现场施工比预想中顺利。
—— 卢婉宁 · 产线经理
★★★★☆
传感器数据格式统一之后，我们自己做的报表工具可以直接读取，省了不少对接工作。
—— 邵奕铭 · 信息化负责人
★★★★★
换型的时候调整检测配置比较快，多品种小批量的订单排产压力小了一些。
—— 崔雨桐 · 工艺工程师
★★★★☆
技术支持响应比较及时，给出的排查步骤清晰，车间人员按流程就能处理常见问题。
—— 洪立诚 · 生产主管
新闻中心
AI设备制造与智能制造方向的资讯与资料更新。
边缘推理设备的散热与功耗取舍
从机柜空间与连续运行要求出发，讨论边缘设备在算力与散热之间的平衡思路。
机器视觉质检中的光照一致性
光照条件变化会直接影响判定结果，稳定成像环境是检测方案落地的前置工作。
工业AI平台的数据接入顺序
先梳理设备清单再定接入顺序，可以减少后期返工，也便于分段验收。
智能传感器在预测性维护中的作用
振动与温度数据的长期趋势，比单点阈值更能反映设备状态变化过程。
柔性产线换型时的检测配置调整
把常见换型场景的配置做成模板，可以缩短调整时间并降低人为出错概率。
AIoT设备接入的协议适配实践
面对多种工业协议并存的老车间，网关侧的协议转换能力决定了接入效率。