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當前，存儲芯片價格持續大幅上漲，直接推高了算力領域的硬件采購與運營成本。疊加落地部署周期長、模型通用性差等行業難題，工業AI的規模化賦能面臨現實約束。

OPT通過持續創新，構建了更智能、更易協同的工業AI生態平臺。OPT工業AI在算力資源有限情況下，有效降低算力成本；通過通用大模型、智能標注等技術，解決部署周期長，應用門檻高等難題。

01更高效的AI開發&部署

OPT 工業AI底層算法邏輯不斷優化，通過加速推理過程及開發通用AI模型、小樣本注冊分類、良品學習等，為基于AI的機器視覺規?；瘧眉靶侍嵘峁┘夹g支撐。

高速輕量推理，性能效率雙躍升

通過軟硬協同異構計算，OPT工業AI能在有限資源約束下，實現高效可靠的推理。支持英偉達、AMD、蘋果及其他邊緣計算芯片，操作系統支持Windows、Linux,、ARM、macOS 等，通過網絡剪枝、參數量化、蒸餾等方式實現模型輕量化，打造高精度、輕量化的工業AI模型，在低配顯卡甚至CPU也能進行模型推理。

以目標檢測任務為例，輕量化模型在CPU上運行時，檢測精度提升超5%，推理速度較同類公開模型提升24倍，顯著降低算力依賴，即使在低算力及邊緣設備下也能高效運行，賦能高速精密產線、云邊協同分析等更廣泛的工業場景規?；涞亍?/p>

良品學習，實現零缺陷樣本落地

為解決缺陷樣本稀缺這一行業根本性難題，OPT推出良品學習技術，實現零缺陷樣本落地。僅需提供正常樣本，無需缺陷標注，即可完成像素級缺陷定位。

基于OPT視覺大模型，還可進一步對檢出的異常進行分類，從知曉NG品到理解具體NG類型，AI模型可準確完成分析，大幅縮短缺陷樣本準備與模型訓練周期，極大拓展了在多樣化復雜場景下的適用性。

批量生成缺陷圖像，解決樣本稀缺難題

OPT推出的樣本生成軟件DeepSG，支持圖像擦除、編輯、缺陷遷移與高質量圖像生成功能，基于真實的缺陷樣本，通過生成式AI技術，快速、批量生成高仿真度的缺陷圖像。生成的樣本可無縫導入DeepVision3，有效解決訓練數據不足問題，顯著提升模型泛化能力，形成從數據生成到模型迭代的高效閉環。

小樣本注冊分類，產線切換快速適配

為滿足產線快速換型和嵌入式部署的需求，OPT工業AI利用輕量化模型打造了高適用性的注冊分類功能。只需1到5張小樣本圖片，就能在數分鐘乃至數秒內完成一個新類別的建模與部署，改變了傳統分類方法需要數百張圖片訓練的模式。

未來，還有圖像質量評價、多目標計數、異常判斷等注冊類應用，覆蓋更多應用場景。

通用AI模型無需訓練，開箱即用

基于OPT積累的千萬級工業數據、基礎模型，并結合實際應用場景，已研究推出一系列無需標注訓練、直接推理的通用AI模型。其中邊緣提取任務融合深度學習與傳統算法，兼顧泛化能力與高精度，實現穩定亞像素邊緣提??；匹配計數無需訓練即可直接推理，復雜場景僅需注冊幾張圖片即可實現精準定位與計數；而OCR識別不僅支持單個字符識別，也具備文本行識別功能，準確識別英文、數字、特殊符及漢字等多種字符類型。

以上邊緣提取、OCR、通用讀碼等基礎任務的通用AI模型，已實現開箱即用。同時，AI模型在迭代升級過程中，支持增量學習，在原有模型上接入新增數據實現模型迭代，顯著減少計算資源與訓練時間。

02更智能的工業AI生態協同平臺

支持多人標注&智能標注，降低AI應用門檻

在項目開發過程中，OPT 工業AI支持單人/多人協同標注，并配備多種智能輔助標注工具，高效對圖片集完成數據標注任務。與此同時，推出自動標注功能，基于大模型的標注工具，只需要進行一次示例標注，同批次的圖片無需人工參與，即可完成自動批量標注，在保證精度與一致性的同時，顯著降低人工標注成本和提高標注效率。

工業AI云端協同：項目協作更輕松

OPT工業AI云端協同平臺—DeepVision Cloud，集成了算力管理、項目協作、標注協同、數據互通與共享等功能。用戶無需進行繁瑣的環境配置，即可在云端快速啟動項目協作，通過高效的算力分配、多角色的項目協同、智能化的標注任務分發以及數據和模型的安全共享機制，實現工業AI應用的集中管理與全流程協作，顯著提升項目的開發與落地效率。

基于強大的算法開發能力和成熟的AI技術體系，OPT打造了涵蓋數據采集、模型訓練、部署迭代的全流程生態平臺：通過 Smart采集數據，DeepSG生成樣本，在PC端的DeepVision3 或云端的DeepVision Cloud完成模型訓練，并將模型部署回 Smart等應用軟件，實現模型的自動迭代與更新，真正實現端云協同、持續優化的智能應用閉環，兼顧私有云部署與高效能離線訓練，提供從實時處理到自動迭代的全方位覆蓋，大幅降低AI落地門檻。

03 AI技術規?；涞?，不斷拓展應用邊界

OPT AI產品與解決方案已在3C電子、鋰電、半導體、汽車、醫藥等高端制造領域實現規模化落地。

其中，在3C電子行業，OPT高精度AI解決方案覆蓋電子零件、組裝、回收等關鍵流程，穩定識別細微缺陷。針對鋰電池前道工序的檢測需求，OPT提供開箱即用的通用AI模型；而在中后段工序，則有多軟件協同平臺支持快速產線換型與高效生產。面向先進封裝晶圓，OPT工業AI不僅可以對上萬顆0.08×0.13mm的晶粒進行識別計數，還可精準檢測多金、少金、雙胞、錯位等28類缺陷。

同時，OPT積極布局“AI+機器人”協同應用，通過精準視覺感知、智能決策分析等AI能力與機器人控制深度融合，進一步拓展在自動化無序分揀、柔性搬運等復雜場景中的賦能邊界。多個機器人在實際運行中持續采集數據并同步上傳至云端，云端基于真實場景數據不斷迭代優化模型，再將更新后的模型下發至各機器人終端。由此，每一臺機器人都能在復雜場景中實現更精準的判斷與決策，并具備“邊運行、邊學習、邊優化”的自主進化能力，推動工業自動化向更智能、更自主的方向持續演進。