开源 AI 训练平台：四大模块助力工业视觉低代码开发
https://www.gitcc.com/democode/ai-demo-hub致力于削减工业 AI 视觉应用的开发难度。该平台将繁复的计算机视觉流程封装为可视化组件，使用者无需从零编写高深的深度学习代码，即可搭建专属检测系统目标在于降低工业 AI 视觉应用的构建门槛。它把复杂的计算机视觉步骤打包成直观模块，让用户不必从头编写繁琐的深度学习程序就能建立自己的检测体系。核心组件：本项目运用现代化的前后端分离架构，融合 Web 技术与底层图像处理能力，极适配工业大屏展示及高实时性需求的场景。表格该项目面向
AI质检：从视觉检测到工业革命的跨越
政策支持，国家标准出台，AI质检看似已具备天时地利。然而一个被忽视的现实是：在400余万家中国制造业企业中，实际应用AI质检的仍属凤毛麟角。问题不在于技术不过关，而是成本效益不划算。AI工业质检，简而言之，就是用摄像头结合AI算法代替人工目检。它之所以成为AI应用最成熟的领域，原因很简单——质检是二元判断，合格即合格，不合格即不合格，训练数据易获取，效果立竿见影。一名工人盯守生产线，一天工作后眼花手酸，漏检率3%到5%属正常范围。AI质检如何？宝马沈阳工厂将焊接缺陷识别率提升至99.98%，昭信装备实现0
智造新纪元：制造业从自动化迈向智能化
制造业正经历一场深刻变革，从早期的机器换人、产线升级，演进至以人工智能为核心驱动的新阶段。AI智慧工厂并非单纯的技术堆叠，而是将生产全流程的数据、设备及流程深度打通，实现感知、分析、决策与执行的闭环融合，重塑生产逻辑与管理模式，成为制造企业破局突围、谋求长远发展的必由之路。多数传统工厂仍停留在自动化层面，设备与系统的孤立运行导致数据孤岛林立。生产决策依赖人工经验，排产靠Excel表格，质检凭肉眼判断，设备维护仅靠定期保养维持运转。面对多品种、小批量的市场需求，传统工厂的效能瓶颈日益凸显：产能利用率低下、次
海康机器人发布AI一体化终端与服务器
AI推理终端VAC3000&VAC5000系列面向工业环境边缘部署优化强大AI计算能力支撑AI加速卡性能表现优异可高速执行深度神经网络模型推演工作符合高准确率、高效率标准多任务同步运行VAC5000系列配置双AI加速卡轻松处理多AI组件并行运算满足高清晰度和更高性能要求深度整合VM系统预装VM全功能算法系统包含经典算法、深度学习及边缘计算算法全面支持定位、测量、识别、瑕疵检测等应用多样接口整合整合多种视觉系统数据传输与控制接口支持多种工业协议与外设接入基于X86开放式架构可灵活适配各类视觉检测与自
深度学习驱动的工业视觉检测平台：四大核心模块实现智能化质量控制
面向工业场景的AI模型训练平台，集成图像采集、智能检测、数据标注、模型训练四大核心功能模块开源项目https://www.gitcc.com/deep-ai-show/gongye-ai-platform采用深度学习架构的低代码AI模型训练平台，涵盖图像采集、智能检测、数据标注、模型训练四大核心功能模块。模型训练该平台以低代码开发理念为基础，全面覆盖工业视觉检测全流程，四大模块具体功能如下：在消费电子产品生产、汽车零配件制造、食品加工等领域，运用该平台对产品的外观、尺寸、缺陷等进行自动化检测。例如，在消费
AI 赋能军工质管：中小微企业的突围新策
以往依靠“人海战术”与“事后把关”的质量管控模式已难以为继。作为产业链末梢的中小微军工企业，正深陷“高标准、低配置”的严峻悖论：人工智能技术的深度融入，正推动质量管理从静态的“合规审查”向动态的“预测治理”转型。这场变革绝非单纯的技术堆砌，而是对全生命周期质量风险的重塑。它颠覆了“投入越大体系越稳”的旧有逻辑，为中小微企业提供了规避重资产负担、实现弯道超车的契机。质量管理与人工智能的联姻并非首创。六西格玛管理早已引入统计过程控制，那时的算法虽具 AI 雏形，却仅局限于基础数学运算。如今，伴随算力飞跃与算法
硅片AI质检：有无检测与轨迹偏差一体识别
硅片智能AI质检：实现有无检测与轨迹偏差的智能识别在半导体生产里，硅片的输送、搬移以及托盘流转都属于至关重要的环节。表面上看是“上片—传输—定位—检测”的常规流程，但它对设备运行精度、产品稳定性维持和整线效率的要求非常高。只要传输过程中出现硅片缺失、放置不当、轨迹偏移、运行状态不稳等情况，就可能带来不同程度的后果：轻则拉低节拍，重则触发设备报警、造成产品受损，甚至导致整线停摆。沿用人工巡检或通过单点传感器完成判断的做法，已很难适配如今半导体产线对高精度、强实时、可追溯的质量管理要求。为解决上述行业痛点，零
招募AI产品领军者与大模型算法专家
01AI-Native产品负责人岗位定位我们专注于工业视觉领域，正积极拓展工业视觉AI原生赛道，现诚聘一位在打造成熟AI-Native产品方面经验丰富、深刻理解工业视觉行业痛点的核心人才。要求能将AI视为产品的“心脏”与“大脑”，而非简单的“外延”，聚焦于工业视觉应用场景（如瑕疵检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），主导工业视觉AI-Native新产品的从零到一的创新孵化与落地。旨在为团队带来前沿的产品理念，推动工业视觉业务实现从“传统算法自动化”向“AI原生智能化”的跨越，成为公司工业视觉AI原生产品
高薪诚聘：AI原生产品负责人与大模型算法工程师
01AI原生产品负责人职位定位我们专注于工业视觉行业，正在寻找一位具备丰富AI原生产品打造经验、深谙工业视觉痛点的核心成员。以AI作为产品的核心驱动力而非附加功能，聚焦工业视觉场景（如缺陷检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），主导工业视觉AI原生新产品从0到1的创新孵化与落地，为团队注入前沿思路，推动工业视觉业务实现从“传统算法自动化”到“AI原生智能化”的跨越式发展，成为公司工业视觉AI原生产品创新的核心推动者。主要工作职责1.新产品策划与规划：深度洞察AI技术（大模型、Agent、RAG、视觉大模型
如何稳定生产质量？AI实时监控骨料粒度，提前预警异常
如何稳定生产质量？AI实时监控骨料粒度，提前预警异常在砂石骨料、建材加工、矿山开采等生产领域，骨料粒度的稳定性直接关系到最终产品的质量、工艺效率以及客户满意度。特别是在连续生产过程中，哪怕出现微小的粒度波动，都可能导致后续筛分环节异常、配比失衡，甚至引发整批产品质量不合格的问题。以往，许多企业对骨料粒度的管控，大多依靠人工抽样检查和经验判断。尽管这种方法在特定阶段能满足基本要求，但随着生产规模不断扩大、客户标准日益提升、质量规范日趋严格，传统检测方式的不足逐渐暴露出来。如何使质量控制更及时、更精确、更智能
常州科教城开展“AI+应用”沙龙 探讨智能审核与工业视觉实践
三杯茶·每日路演4月8日，由常州科教城组织的“三杯茶·每日路演”系列活动——“AI+应用”沙龙在西太湖（常州）人工智能国际社区“CAIC原点空间”圆满举办。此次活动邀请了常州信息职业技术学院的专家学者，围绕工业视觉感知、产教融合以及人工智能在高合规审核场景中的创新应用进行了深入交流，吸引了众多企业代表、高校师生、科研工作者和投资机构到场参与。在主题分享环节中，常州信息职业技术学院工业视觉检测专家陈湘军以《视觉感知与产教融合》为主题，全面介绍了团队在中小企业非标产品智能检测、视频内容解析和边缘计算部署等领域
招聘｜诚聘AI原生产品负责人及大模型算法工程师
01AI-Native产品负责人岗位定位我们长期专注于工业视觉方向，当前正加速切入工业视觉AI原生赛道，现寻求一位拥有成熟AI-Native产品建设经验、理解工业视觉行业痛点的关键人才。希望以AI作为产品的“核心中枢”与“智能引擎”，而不是简单叠加的“外围能力”，围绕工业视觉场景（如缺陷检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），牵头完成工业视觉AI-Native新产品从0到1的创新孵化与落地实施，为团队带来前沿的产品方法论，推动工业视觉业务从“传统算法自动化”迈向“AI原生智能化”的代际升级，成为公司工业视