在高端制造业中，微小缺陷的检测往往决定着产品质量与生产安全。半导体光掩膜上的纳米级瑕疵、新能源汽车压铸件的隐蔽裂纹、显示面板的像素级损伤……这些肉眼难辨的问题一旦被漏检，轻则导致批量返工，重则引发重大安全事故，造成数百万甚至更高的经济损失。传统质检方式依赖基础视觉设备，普遍存在精度不足、效率低下、数据追溯困难等瓶颈，尤其在复杂结构、高精度要求的工业场景中，传统技术已难以满足需求。
面对这一行业痛点，广州因特智能科技有限公司与全球工业巨头西门子展开深度合作，将AI视觉检测算法与工业边缘计算技术深度融合，推出了一套针对汽车核心零件的高精度质检解决方案。该方案通过“AI算法+边缘计算”的协同模式，实现了检测精度与速度的双重突破，为高端制造领域提供了更可靠的质检手段。
因特智能作为一家专注于AI视觉检测的初创企业，核心优势在于光学成像、AI算法与运动控制的三维融合技术。而西门子作为全球智能制造领域的领导者，拥有强大的工业硬件、丰富的场景数据以及成熟的生态资源。双方的合作始于对行业需求的共同洞察：高端制造领域的产品结构日益复杂，检测点位成倍增加，对检测精度和实时性的要求远超传统技术能力范围。例如，在汽车发动机缸体检测中，需识别的特征点超过百种，产品换型频繁，检测设备需在毫秒级飞拍模式下完成上千个点位的检测，每秒产生海量高分辨率图像数据。这种情况下，依赖云端训练的传统模式因响应延迟、数据传输压力等问题，难以满足工业现场的实时需求。
基于这一挑战，双方依托西门子工业边缘服务器，将因特智能的AI算法与边缘计算设备深度整合，构建了“AI软硬件一体”的技术平台。该平台实现了数据本地化处理——边缘服务器在数据产生的源头就近完成计算，避免了海量数据上传云端的时间损耗，同时通过与AI算法的深度协同，支持本地化模型训练和实时预处理。例如，在汽车压铸件检测中，系统可对缺陷数据进行无监督自学习，自动分类分析缺陷类型，并持续优化检测模型，使识别精度和稳定性显著提升。
这种技术融合的背后，是双方能力的互补。因特智能的AI算法如同“大脑”，通过深度学习攻克复杂缺陷识别的算法难题；西门子的边缘服务器则构成“身体与神经网络”，为算法提供工业级算力支撑，确保AI在现场应用中的实时性与可靠性。例如，在某汽车发动机缸体产线中，系统需在高速运转下完成对复杂曲面结构的检测，传统视觉技术常因稳定性不足导致漏检，而融合后的方案通过边缘计算与AI算法的协同，实现了毫秒级响应和亚毫米级精度，大幅降低了误检率和漏检率。
对因特智能而言，与西门子的合作不仅提升了技术落地能力，更打开了高端制造市场的突破口。作为初创企业，进入汽车、芯片等核心工业场景的门槛极高，而西门子Xcelerator生态圈为其提供了快速对接行业需求的渠道。例如，因特智能今年凭借“汽车压铸件AI视觉检测产品”参加西门子Xcelerator公开赛，从众多参赛者中脱颖而出跻身12强，这一成绩使其在行业内迅速积累了知名度，并接触到多家汽车制造领域的头部企业。
加入生态圈后，因特智能的市场策略也从“被动等待”转向“主动深耕”。西门子定期邀请其参与汽车等行业的技术交流会，协助对接头部企业的技术团队，并将客户的实际痛点与需求及时反馈，帮助其优化产品。目前，因特智能的汽车领域客户已覆盖传统车企与新能源汽车领域的多家头部企业。双方在数据层面展开深度合作：因特智能的AI软件提供产线工艺与缺陷数据，西门子则引入多场景下的真实生产数据，共同推动算法在复杂工业环境中的持续优化。
“西门子不仅提供了平台，还提供了硬件、底层数据和多行业场景支持，这些正是我们所需要的。”因特智能负责人表示。目前，双方的合作已从汽车领域延伸至芯片、显示面板、连接器等多个高端制造场景，未来将进一步拓展AI视觉检测的应用边界。通过将AI算法与工业级硬件深度融合，这一合作模式正逐步破解高端制造质检的核心痛点，为行业提供更精准、高效、可靠的解决方案。
