多模态AI驱动的天枢平台，赋能高精度工业质检智能解决方案

天枢智能检测平台是一款基于深度学习算法搭载于生产检测设备上进行产品缺陷分类判别的产品。采用“感、存、算、知”一体化技术架构，通过可伸缩的多模态大数据集、AI标注数据驱动的多模态缺陷检测大模型、任务场景感知和知识蒸馏的大小模型协同低成本训练、以及增量式学习的跨场景新发缺陷检测等创新技术，实现检测方法的自主学习，检测模型自主优化，彻底取代传统的人工分类判别作业，相当于给工业装上永不疲劳的眼睛和大脑。

图片判定时间<200ms/张，是人员判Code效率9倍；判片良率>99.9%,优于人工99.7%；稼动率高：99.9%；图片吞吐量大：大于820张/s。

系统从数据管理、自动标注、模型训练、模型发布、推理应用均能一键式操作，使用简单，易上手，产线工人可通过2h的培训即可成为优秀的模型开发训练大师。

用户可以根据自身需求灵活调整系统设置和功能模块。通过直观的配置界面，用户能够轻松修改参数、一键发布、指定数据源、页面自主设计等，这种灵活性不仅提升了用户体验，也确保了系统能够快速适应不断变化的业务需求。

大数据集是多模态大模型构建的基础，通过统一表征、弹性伸缩等机制实现跨模态数据集的统一管理，提高数据收集、清洗、标注、使用的效率。

利用多模态混合专家模型等技术构建“标注纠偏——自动标注——质量监控”的自动标注数据生成与管理体系，进而辅助多模态大模型的训练与构建。

基于智能场景分类、大小模型协同学习等技术对特定场景进行智能感知、领域知识解译和数据平衡，进一步牵引和激发多模态大模型在特定任务的泛化表示能力，从而实现低成本高效能的多模态大模型训练。

利用智能反馈的生成式样本增广模型与基于对比学习的样本有效性判别机制，构建“生成——辨伪——增广”的有效缺陷样本获取方式，从而渐进式牵引大模型完成面向新任务的模型参数优化机制，减少对新数据的依赖，有效提升多模态大模型的泛化能力，提高整体的检测效率和准确性，精准、快速响应跨场景泛化任务和未知缺陷检测任务。

人率提升：通过系统模型判Code代替传统人力判Code，人效可提升95%以上。

良率提升：系统判Code准确性更高，稳定性更好，相交传统人力判Code，良率更优，整体良率超过98%。

产能提升：系统判Code的时效性远胜人工，图片吞吐量巨大，拉动工厂产能提升，带来产能提升效益。

维护成本低：系统简单易用，模型训练集发布均能一键式操作，非专业算法人员也能快速构建发布模型，极大降低系统运维成本。

广泛应用其他行业：灵活度高，适用场景广泛，快速导入各行业。

1、与市场上其他同类产品相比，天枢智检系统具有更人性化更简易的交互体验、更丰富的数据管理功能、更强悍的算法能力；产品具备”感、存、算、知“一体化技术架构，能提供更全面的”AI+工业软件+智能装备”一体化成熟方案。

2、拥有全球顶尖算法 2024年6月新推出的ARNet增强算法模型，夺得世界级赛道冠军（世界冠军）。

1、浙江某Top3光伏厂使用天枢智检系统，质检节拍提升5s，实施部署4条线，串检、层前及层后，总计替代人力76人，大幅提升光伏生产人效。

2、某头部3Csmt工厂导入天枢智检系统，大板一次直通率提升40%~45%，人员替代率大于75%，产品漏检率小于0.01%。