一端是「从高成本研发到可复制产出的工业算法生产线」，另一端是「在现场跑得稳并能进入业务流程的云边感知与闭环」。边缘加速、系统对接与开放集成，均从属于这两条主轴。
≥97%
典型场景准确率
40ms
单路推理延迟
70%
知识蒸馏体积缩减
4–8周
平均上线周期
Core Pillars
两条主轴分别对应算法生产侧与现场部署侧，共同构成工智工业视觉 AI 的完整技术闭环。
支柱一 · 模型与数据
覆盖从原始视频/图像到可部署模型的完整生产链路，解决工业算法研发成本高、周期长、难复制的核心问题。
5–8×
标注效率提升
20+
支持模型架构
70%
知识蒸馏体积缩减
4–8w
平均上线周期
支柱二 · 感知与闭环
将视觉识别结果转化为可进入业务流程的动作，在弱网、粉尘、强光等极端工况下保持稳定运行，并与现有业务系统无缝对接。
≥97%
典型场景准确率
40ms
单路推理延迟
99.9%
系统在线率
Offline
弱网 / 断网场景
Underlying Technology
支撑两大支柱的核心算法与工程能力，决定产品在工业场景下的准确率上限与落地效率。
基于工业场景海量数据预训练的专用轻量化模型，覆盖人员、车辆、设备、表计、烟火等目标类别，准确率 ≥ 90%，可直接作为行业基座快速微调。
将大模型能力迁移至轻量网络：模型体积缩减 70%，推理速度提升 50%，精度损失 ≤ 2%。边缘终端可高效运行，大幅降低算力与能耗成本。
数据清洗 → 标注 → 调参 → 评估全流程自动化，支持持续学习与增量训练。客户可自主维护算法体系，摆脱对外部标注团队的长期依赖。
Research
工智与高校、研究院所联合推进工业视觉算法、边缘计算架构与安全 AI 领域的持续创新。
非接触式心率 / HRV / 呼吸频率融合识别，提前 3–10 分钟预警血管类突发风险。
多模态异常检测，融合振动、温度与视觉信号，支持提前识别设备故障。
无人机 + 边缘推理联合部署，覆盖大范围露天矿区实时安全巡检。
低照度与雨雾环境增强，提升夜间和恶劣天气下皮带检测的鲁棒性。
工智团队可针对您的现场条件提供方案评估、算法原理说明、测试报告与技术演示。