核心技术 · 支柱一
工业视觉模型全链路生产
从原始数据到可部署模型，GTraining 将标注、训练、评测、发布与边缘推送统一在一条可复制的算法生产线上。
5–8×
标注效率提升
70%
模型体积缩减
50%
推理速度提升
4–8w
平均上线周期
Overview
GTraining 平台
工业场景长尾样本多、现场差异大、标注成本高，模型能力需要从一次性交付转为持续生产。工智以 GTraining 为核心承载模型生产流程，将数据、模型、评测和发布机制产品化，帮助企业与 ISV 建立可复用的算法生产线。
平台支持 20+ 主流检测 / 分割 / 跟踪架构，内置多模态辅助标注与知识蒸馏，平均上线周期 4–8 周。
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Workflow
四步模型生产闭环
从现场视频到边缘部署，每个环节均有工具支撑，形成可持续运行的算法生产线。
01
数据工程
- 多模态大模型辅助标注，效率提升 5–8×
- 自动数据清洗、去重与质量评分
- 场景增广：模拟弱光、粉尘、遮挡等工况
02
模型训练
- 支持 20+ 主流检测 / 分割 / 跟踪架构
- 超参自动调优，分布式训练加速
- 知识蒸馏：体积缩减 70%，速度提升 50%
03
评测与发布
- 精度 / 速度 / 漏检率三维评测报告
- A/B 测试与灰度版本管理
- ONNX / TensorRT / NCNN 多格式导出
04
边缘部署
- 一键推送至边缘终端，OTA 热更新
- 版本回滚与上线状态监控
- 误报样本回流，形成数据飞轮
Knowledge Distillation
知识蒸馏 · 模型压缩效果
将大模型的知识迁移至轻量网络，让边缘设备以极低成本运行高精度推理，是工智支持大规模落地的核心技术之一。
Capabilities
关键技术能力
多模态辅助标注
结合预模型与多模态大模型生成标注建议，效率提升 5–8×，质量审核保障一致性。
迁移学习与少样本微调
复用行业基座模型，降低新场景冷启动成本，少量样本即可快速适配。
知识蒸馏与模型压缩
将大模型能力迁移至轻量网络，体积缩减 70%，推理速度提升 50%，精度损失 ≤ 2%。
自动化评测与灰度发布
围绕准确率、误报、漏报建立可追溯评测报告，支持 A/B 测试与灰度版本管理。