AI智能除霜重塑冷链：单台冷风机月融霜次数锐减76%
冷链物流领域，冷风机除霜常被视作微不足道的环节，实则是吞噬巨额能耗的“隐形黑洞”。传统冷库多采用定时除霜策略——无论结霜轻重，每4至6小时强制加热一次。这种“定时轰炸”式操作引发大量无效加热，既浪费电力，又将热量引入库内，迫使压缩机额外做功以抵消热负荷，形成典型的“内耗循环”。2025年7月，名为“AI智慧融霜”的技术在长运冷链物流中心落地，以真实数据证实：制冷系统中这一看似次要的环节，实则蕴含巨大节能潜力。从“定时除”到“看霜除”：AI如何重构除霜逻辑。AI智慧融霜系统的核心逻辑并不复杂——以机器视觉取
构建物理AI时代3D感知基础 | OPT SuP成果入选CVPR 2026
使机器在复杂环境中准确理解三维空间—这是3D视觉的核心挑战，也是OPT持续研究的关键技术方向。6月3日至7日，第43届国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2026）在美国丹佛召开，OPT的研究成果— SuP（子云驱动的点云配准方法）成功入选会议Highlight。作为计算机视觉与人工智能领域的顶级学术盛会，本届大会共收到16,092篇投稿，录取率仅为25.42%。OPT论文的入选，不仅标志着国际学术界对OPT技术实力的认可，也展示了其在3D感知基础算法上的不断进步。点击文末 “阅读原文”，查看论文详情
AI 机器视觉赋能产品外观瑕疵智能筛查
AI 机器视觉助力外观瑕疵智能筛查导读在制造一线，外观质检是把控品质的核心环节。决定产品能否上市，不仅要看功能是否达标，外观成色同样至关重要。刮痕、脏污、裂痕、凹陷、扭曲、毛边、色泽不均、漏装、错装及印刷瑕疵等，均会损害产品一致性，削弱客户体验并拖累品牌声誉。往昔，众多企业依赖人工目测进行外观把关。质检员凭肉眼审视产品表面以甄别缺陷。此法虽灵活直观，但在面对高速流水线、复杂构件及高标准一致性需求时，其效率低下、标准不一、漏检频发及人员易疲劳等弊端日益凸显。伴随人工智能、机器视觉、深度学习及工业摄像技术的迭
高通 IQ9075：开启端侧 AI 工业新时代
高通 IQ9075 工业级处理器，凭借 100 TOPS 的强劲算力，引领端侧 AI 步入全新阶段。🚀 核心优势：算力澎湃，近在咫尺IQ9075 内置高性能异构计算架构，可支持 13B 大模型在本地流畅运行。实时决策、数据隐私与极致效能于边缘端完美统一。图 1：工业智慧的“引擎”——高通 IQ9075🤖 场景应用：全栈智能，无所不在1. 工业机器人与视觉质检强劲的 NPU 助力实现高精度 SLAM 导航及亚毫米级瑕疵识别，赋予机器人敏锐的“视觉”与智能决策力。图 2：实时推断，精准协同2. 边缘 AI 盒
人工智能与机器视觉简报(2606第一期)
点击蓝色字体订阅关注时间跨度：2026年5月26日至6月1日一政策动向国家级指引密集发布。市场监管总局联合国家发改委印发《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》，系统规划AI计量能力建设，着力解决算法“黑箱”和数据匮乏等行业难题，致力于构建AI可靠、安全、可信的计量标准，为智能制造及智慧医疗等14个重点行业提供动力。四部门联合发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，提出到2030年，AI算力设施的清洁能源保障能力及AI与能源的双向赋能成效需达到世界领先水平。地方政策落地提速。四川省出台《
AI 硬件赛道四强：科瑞、生益、联瑞与思泰克深度解析
近期重新梳理了科瑞技术、生益科技、联瑞新材以及思泰克这四家企业。虽然这四家公司均涉足 AI 硬件产业链，但各自的定位截然不同：生益科技主营覆铜板与 PCB，联瑞新材专注高端粉体材料，科瑞技术侧重于自动化设备及精密零件，而思泰克则聚焦于机器视觉检测领域。2025 年全年营收达 26.32 亿元，同比增长 7.55%；归母净利润为 2.73 亿元，大幅攀升 95.93%。2026 年第一季度营收 6.18 亿元，增幅 15.42%；归母净利润 6942 万元，同比激增 56.87%。从业务构成来看，移动终端占
人工智能与工业大数据融合：车载显示屏生产智能优化方案
面对光电电子制造领域人工参数调整适配性差、产品良率波动大、生产管理效率低等行业挑战，苏州璨曜光电运用人工智能、大数据与工业传感技术，研发出智能优化生产管理体系。该体系覆盖生产全流程，实现工艺智能化、管理标准化、运维高效化，帮助企业降低成本提升质量、完成数字化转型，为中小型电子制造企业提供切实可行且可推广的数字化解决方案。针对镀膜、贴合、焊接等关键工艺环节人工调参的缺陷，系统借助工业传感器对设备状态、工艺参数及环境条件进行实时数据采集，结合自主研发的AI模型进行智能分析。可根据原材料、环境及产品规格的变化自
AI视觉缺陷检测系统技术标准发布
近日，中国智慧工程研究会发布了《基于人工智能的机器视觉缺陷检测系统技术规范》（征求意见稿），该文件明确了基于AI的视觉缺陷检测系统的基本结构、功能标准、性能指标、测试方式及数据管理安全要求，包括误检率应≤5%、漏检率应≤0.05%、缺陷识别准确率应≥80%等性能指标。适用于生产、质检等领域中，使用机器视觉进行缺陷检测的系统设计、开发、部署和应用。如下：基于人工智能的机器视觉缺陷检测系统技术规范1 范围本文件规定了基于人工智能的机器视觉缺陷检测系统的基本架构、功能要求、性能要求、试验方法和数据管理与安全。本
机器之眼：制造业质量检测的智能化转型
在工业生产领域，质检环节具有独特地位。它不像加工工序那样改变产品形态，也不像设备运转那样有量化指标，但它直接决定着产品能否进入市场。长期以来，工厂的质量管控主要依靠人工完成。质检人员在生产线旁，凭借经验判定产品是否达标。这种模式在产量有限、产品种类单一的时代尚能运作，但随着制造业向高精度、高效率、高一致性方向发展，其局限性日益凸显。最显著的变化是，产品复杂度持续上升，而人的能力边界并未同步扩展。以3C消费电子为例，手机玻璃表面的细微划痕肉眼难以稳定辨识；在动力电池领域，极片上的毛刺需要显微设备才能观测；在
温州制造业AI视觉检测创新实践——长江汽车电子案例
温州制造业AI赋能典型案例集智能应用示范浙江长江汽车电子有限公司针对制造业生产线全流程精细化质量管控需求，将人工智能与机器视觉技术深度结合，构建了一套智能化质量管控方案。该方案覆盖生产装配、物料流转等关键环节，围绕颜色辨识、形态识别、尺寸测量、光照强度检测、目标识别、瑕疵检测等核心应用领域，建立了从图像采集等感知能力、智能分析、数据协同、自主决策执行到闭环优化的完整质量追溯管控体系。该方案有效解决了传统人工质检模式下的行业共性难题，为柔性化生产提供了稳定可靠的技术保障。本案例聚焦制造业AI视觉检测关键应用
AI合作新篇章|唯视智能与东莞人工智能协会共谋发展
5月12日，唯视智能信息科技（广州）有限公司（以下简称“唯视智能”）董事长胡勇率队前往东莞市人工智能产业协会（以下简称“协会”），与协会会长蒋仕元及核心团队开展座谈交流。双方就机器视觉技术创新、产业资源整合、产学研合作落地等议题展开深入探讨，共同寻求人工智能与制造业深度融合的发展新机遇。唯视智能董事长胡勇对协会的平台价值和服务理念给予高度评价。他指出，东莞制造业的集群效应与数字化转型需求，为机器视觉技术创造了巨大的应用前景。此次访问将成为双方长期合作的新起点，依托协会资源禀赋，深化与东莞制造企业的对接协作
AI赋能机器视觉：智能升级与广泛应用
机器视觉是一门让机器通过摄像头和图像分析软件理解视觉信息的技术。它借助线阵相机等设备捕捉图像像素和其他视觉输入，对数字图像进行转换和高级算法处理，从而执行诸如检测、测量和物体识别等任务。与依赖预设编程算法的传统机器视觉不同，人工智能驱动的系统融入了机器学习和深度学习，能够从过往数据中学习并不断优化自身。这类系统更具适应性，智能水平更高，能基于视觉数据做出复杂判断。“机器视觉”与“计算机视觉”虽密切相关，但侧重点和应用领域有所区别。机器视觉主要聚焦于工业自动化，如质量控制和缺陷检测，强调专业硬件和实时处理能
AI时代质检员的职业变革与机遇
在制造业的流水线上，质检员被视为产品质量的最后一道防线。依靠肉眼和经验判断良品与次品。随着人工智能（AI）视觉检测技术的广泛应用，这种沿袭百年的工业逻辑正面临颠覆。一、质检职能重构：从筛选者变为训练师传统质检员的工作多被繁琐重复的任务占据，例如排查电路板微短路或瓶身细微划痕。这种工作不仅体能耗费大，且极易导致视觉疲劳，致使漏检率居高不下。行业数据显示，人工质检的漏检率通常在 2% 至 5% 之间，而在夜间或高强度作业时，这一数字甚至翻倍。引入AI质检系统后，首先将人类从这种高强度的体力与眼力劳动中解放出来
AI视觉检测：抢占智能赛道的“核心入口”
自动驾驶领域的AI视觉检测如今，全球科技竞争的焦点已由“连接”向“智能”转移，视觉凭借其最丰富且直观的信息获取能力，战略意义十分重大。在这场角逐中，谁能拥有更深度的场景洞察力，谁能打造更完善的软硬服体系，谁便能在智能化浪潮中抢占先机。在影视作品中，科技往往被赋予了超越现实的魔力。2025年暑期，成龙与梁家辉联袂主演的影片《捕风追影》凭借扣人心弦的情节及震撼的科技元素备受瞩目，片中成龙警官利用SPAIS系统预测罪犯行踪——这不仅是视觉特效，更是AI视觉技术从“识别”到“理解”再到“预测”的象征。当电影里的S
AI视觉应用开发工程师招聘热度上升，零基础也能入门
你是否一直在寻找一份高薪、踏实且稳定的理想工作？机会已经摆在眼前。AI机器视觉应用开发工程师凭借广阔的发展空间与令人心动的薪资回报，正在吸引越来越多的求职者关注。就算你从未接触过相关内容，也可以通过有计划的学习与持续投入，在较短时间内逐步掌握要点，快速对接岗位需求。岗位需求持续走高在科技加速发展的今天，AI视觉能力正以更快的节奏走进各行各业。从智能安防到工业质检，从自动驾驶到医疗影像分析，AI视觉的应用场景不断扩展。这种持续升温带来了明显的人才缺口，使得AI视觉岗位的招聘需求保持增长态势。无论是大型科技公