AI原生新引擎，驱动中小工厂智造跃迁

眼下，上海正紧紧抓住AI应用爆发的黄金期，重点聚焦研发设计、柔性生产及设备运维等关键领域，加速人工智能在生产性服务业中的落地应用，推动该行业业态更新与能级提升。与此同时，上海正全力推动生产性服务业的全链条升级，加快智能工具的技术攻关，强化高价值行业语料供给，促进“AI+生产性服务业”生态的融合共建，构建起错位发展、优势互补、生态活跃且高质量发展的新格局。

当前，人工智能正与各行各业深度融合，但中小企业因人才与资源匮乏，转型之路充满荆棘。在上海，一批主打“AI原生”的数智化转型服务商迅速崛起，推出了“小快轻准”的解决方案及行业智能体，为中小企业铺就了一条低门槛、高实效的转型坦途。成立仅四年的识渊科技，凭借自主研发的AI质检大模型，赋能众多中小工厂，走出了一条“国产超越”的创新之路。请聆听相关报道：

在朗骥电子公司的生产车间内，两条自动化贴片产线正井然有序地运转。这里生产的电路板主要供应AI算力中心、新能源汽车等高端领域。产线的最后一道工序是产品良率检验，而这一环节曾让生产负责人徐汉森倍感头疼——

若要检测一块电路板，工程师需借助专业设备，在每块板子上手动划定区域、逐一标注元器件，并配置相应的算法与阈值。对于结构复杂的电路板，仅调试一次便需耗费数小时甚至半天，导致产线不得不停工等待。

徐汉森坦言，即便如此，误判风险依然存在：“我们主要依赖肉眼及放大镜进行检测，但仍难免出错。有些电路板单块成本高达十几万元。一旦质检环节出现‘漏网之鱼’导致产品质量问题，客户可能会批量退货，严重时甚至会导致客户流失。”

面对“人工智能+”的浪潮，企业虽渴望借助AI提升质检质量，却面临诸多挑战。“中小企业在硬件、工具等方面相对薄弱。AI训练需要基础数据支撑，而我们缺乏海量大数据。”徐汉森表示。

转机出现在去年年底。该企业对接了上海的识渊科技公司，引入了一台AI自动光学检测设备。电路板送入设备后，摄像头连续拍照，内置AI模型迅速识别并自主标注板面缺陷。徐汉森表示，产品落地后效果显著：“借助AI智能算法，我们能精准判定焊接过程中的不良现象，如缺件、极反、连焊等。同时，该设备编程速度快，大幅提升了检测的准确率与效率。”

更大的突破在于，设备在工厂部署后无需额外训练，即可“开箱即用”。识渊科技销售总监茆长超解释称，这是因为AI模型已提前学习了大量案例。“人工智能已对各类元器件及缺陷进行了充分学习，我们在产品设计时便按最大公约集进行构建。”

让AI真正“看懂”复杂的电路板绝非易事。在这个高度垂直的细分领域，通用大模型往往“通而不专”，且现成可用的数据语料极度稀缺。因此，识渊科技决定从零开始，自主攻关大模型。为了获取充足的语料数据，团队提出了“用AI给AI出题”的思路。

“我们获取带有缺陷的图片数据，利用AIGC模式生成与缺陷高度相似的图片，以此训练工业大模型。为验证效果，我们使用真实缺陷进行检验。因此，凭借有限的真实缺陷图片，我们便能实现高水平的算法。”茆长超说道。

经过两年的潜心打磨，识渊科技终于推出了自研大模型，随后第一代产品问世。然而，面对严谨的先进制造业场景，产品必须打磨至99分甚至满分，方能批量落地应用。

上海的生态支持为企业提供了关键助力。茆长超表示，在前期两年研发模型的过程中，团队几乎无收入，属地徐汇区不仅提供了资本支持，还引荐了首批“天使客户”，让AI产品的“飞轮”得以转动。

“目前我们有超过300家工厂使用我们的设备，真实数据不断回流，人工智能的数据‘飞轮效应’由此启动。市场持续反馈，推动我们持续迭代。在此过程中，我们的产品力也将逐步增强。”

在识渊科技的团队中，研发人员均来自顶尖AI大厂或知名院校。这群“AI原生”的年轻人突破了传统行业的束缚，用AI重新定义未来的生产性服务。凭借在AI工业检测领域的技术积累与产品创新，识渊科技成功入选上海市“AI+制造”智能产品推广目录。

如今，识渊已推出SPI、炉前AOI、炉后3D AOI三款设备。在茆长超看来，面向未来的制造业场景，“AI+服务”的能力不仅限于质检设备本身，更要深度融入整条产线。“若将这三款设备串联，即可对整个生产工序进行详细记录，为后续工艺改良及不良反馈提供支持。未来，我们的设备将为整条产线的工艺提升提供助力。”

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