太一物联 + 英特尔智能检测趋势论坛召开，共探 AI 视觉赋能新质造之路-电子发烧友网

6 月 5 日,在2025 华南国际工业博览会同期,太一物联携手英特尔于深圳国际会展中心洲际酒店,举办“AI 视觉提效智见新质造” 智能检测趋势论坛,汇聚行业精英,共探 AI 视觉技术驱动工业制造升级的新路径。

一、行业趋势洞察:技术与生态双轮驱动

论坛开场,太一物联总经理兼集团工控事业部总经理唐丽娟围绕工业智能化趋势分享称,在AI视觉赋能工业制造浪潮下,太一物联以“开放生态·协同创新”为核,构建覆盖技术研发、场景落地、生态整合的全链条合作平台,打通硬件算力、算法开发、行业应用壁垒,联动生态伙伴破解工业“质造”升级痛点。作为论坛主办方代表,她向到场合作伙伴与生态盟友致谢,表示愿以论坛为契机,共探AI视觉与工业制造融合新赛道,以技术创新驱动质量革命、生态协同重塑产业价值,共谱“中国质造”智能化新篇章。她的发言勾勒企业战略蓝图,传递行业协同愿景,为论坛奠定生态共赢基调。

在“英特尔赋能工业AI与机器视觉,引领智能制造新时代”主题演讲中,英特尔中国边缘计算事业部资深产品经理刘俊深度解析工业AI技术布局,指出当前AI视觉行业正面临制造企业数字化转型需求与技术迭代的双重驱动,对机器视觉效率、精准度及底层技术的综合性提出更高要求。基于此,英特尔以软硬件协同创新构建技术底座:硬件端优化算力架构,支撑视觉流水线全链路高效处理;软件生态整合PyTorch XPU与OpenVINO?工具套件,实现模型训练与推理加速。刘俊强调,英特尔将通过整合产业资源、深化上下游协同,推动技术成果向场景化解决方案转化,助力工业AI与机器视觉深度融合,为智能制造升级注入持续动能。

太一物联华南区销售经理符董惠以“Intel算力底座+太一AIBOX:构建AI视觉检测软硬件协同新范式”为主题分享时指出,传统AI视觉检测面临算法落地周期长、硬件兼容性弱、复杂场景算力调度低效等行业共性问题。太一物联基于Intel高性能算力平台与自主研发的AIBOX智能硬件,创新构建“硬件定义算法、算法反哺硬件”的双向协同体系——通过Intel芯片指令集深度优化算法编译效率,结合AIBOX可扩展算力架构,实现工业质检、智慧园区等场景的检测效能跃升,为AI视觉技术的规模化落地提供了可复用的软硬件协同范本。

AI 机器视觉精准质检专家、英特维科技创始人陈泰博士发表 “AI 机器视觉:制造业利润增长的新引擎” 主题演讲。他结合行业数据指出,当前制造业人力成本正以年均超 8% 的速度攀升,传统质检模式受限于效率瓶颈,成为企业利润增长的主要制约因素。陈泰博士强调,AI 机器视觉凭借技术迭代实现跨越式突破,相比传统人工质检,不仅将检测效率提升数倍,更通过降低人力依赖使质检成本显著下降,同时漏检率大幅降低,为制造业突破成本困局、提升产品竞争力提供了关键解决方案,成为驱动行业利润增长的核心引擎。

二、场景实践落地:从工业质检到特殊场景创新

控道智能产品总监曾先崑以“从感知到决策:智能硬件的工业质检闭环”为主题,深入阐述智能硬件在工业质检全流程中的关键作用。他指出,工业质检涵盖原材料检测、生产过程监控、成品抽检等多个环节,传统质检方式依赖人工经验,效率低且易出错。而智能硬件搭载先进的AI视觉技术,可快速精准识别产品表面划痕、尺寸偏差、内部结构缺陷等问题。比如在电子元器件生产中,智能相机与边缘计算硬件配合,毫秒级完成元器件外观检测,将数据实时传输至决策系统,系统依据预设标准与大数据分析,迅速下达调整生产参数、标记次品、安排返工等指令,实现从缺陷识别到决策执行的高效联动,为工业质检智能化转型提供了清晰且可操作的实践思路。

灵汐科技解决方案总监刘文文在“灵汐视觉AI + 边缘计算,构建水上卡口一体化解决方案”的分享中,展现了AI视觉与边缘计算融合的创新应用。水上卡口环境复杂,存在光线折射、水面波动、船只快速移动等干扰因素,对目标检测与识别提出极高要求。灵汐科技运用类脑智能技术打造的AI视觉系统,配合边缘计算设备,能够在现场对采集的视频图像进行实时处理。通过对过往船只的外形、颜色、船号等特征的精准识别,实现快速身份验证与流量监测。即使在网络信号不佳的偏远水域,边缘计算的本地化处理能力也能确保系统稳定运行,及时预警非法船只闯入、违规航行等情况,拓宽了AI视觉技术在特殊场景下的落地想象空间,为智慧水域管理提供了全新的技术路径。

建元未来解决方案总监申祥围绕“开源驱动AI视觉新生态,建元未来全场景智能检测引擎与行业实践”发表观点,深刻阐释开源生态对AI视觉发展的推动意义。开源社区汇聚全球开发者智慧,大量优质算法、模型与代码得以共享,大幅降低AI视觉技术开发门槛,加速技术创新迭代。建元未来基于开源技术构建的全场景智能检测引擎,具备强大的兼容性与扩展性,可灵活适配工业制造、物流仓储、城市安防等多行业检测需求。在工业领域,能精准检测产品缺陷、监测设备运行状态;物流场景中,实现包裹快速分拣、库存智能盘点。通过整合开源资源,引擎助力企业减少研发成本、缩短项目周期,充分挖掘AI视觉技术潜力,创造显著的降本增效价值。

三、圆桌论道:共话AI视觉赋能新质造

论坛压轴环节,以“AI 视觉如何让‘质造’更智能” 为主题开启圆桌对话。太一物联、Intel、灵汐、建元未来等嘉宾围绕 “中小企业引入 AI 视觉检测的最大障碍”“如何平衡高速产线的实时性挑战”“生成式 AI 如何解决工业数据稀缺问题”“未来 3 年,AI 视觉检测将颠覆哪些工业场景” 等议题深入探讨。嘉宾们各抒己见,既有对当下痛点的深刻剖析,也有对未来趋势的大胆预判,思维碰撞间,为 AI 视觉技术在工业制造的深化应用,探寻更清晰的前行方向。