從“工具”到“引擎”：視比特翔云平臺如何重塑智能制造生產(chǎn)力？

在全球制造業(yè)向數(shù)字化、智能化深度轉(zhuǎn)型的浪潮中，AI技術(shù)已從前沿探索進(jìn)階為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎。然而，在質(zhì)量管控、模型開發(fā)與場景落地等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，企業(yè)依然面臨AI開發(fā)門檻高、流程碎片化、現(xiàn)場協(xié)同弱、部署運維難等共性痛點。傳統(tǒng)AI應(yīng)用模式往往過于“沉重”，要么依賴高薪算法團(tuán)隊從頭開發(fā)，要么采購的通用工具與工業(yè)現(xiàn)場水土不服，導(dǎo)致許多企業(yè)“想上AI卻不敢上”。這種理想與現(xiàn)實之間的鴻溝，恰恰揭示了當(dāng)前工業(yè)智能化進(jìn)程中的一個核心矛盾：技術(shù)潛力巨大，但落地路徑不暢。

在此背景下，視比特機(jī)器人正式發(fā)布其核心軟件平臺——翔云AI開發(fā)運維平臺。該平臺并非單一工具，而是由Agent智能體驅(qū)動、構(gòu)建的智能化操作系統(tǒng)。它通過智能體間的協(xié)同，完整覆蓋了從“AI構(gòu)建-協(xié)同管理-終端執(zhí)行”的全鏈路閉環(huán)，實現(xiàn)了 Agentic AIOps 的前沿理念。

那么它是如何打破傳統(tǒng)束縛，將AI從“分散的實驗”轉(zhuǎn)化為“規(guī)模化的生產(chǎn)力”？今天，機(jī)器人大講堂深入拆解了其中邏輯。

▍定位與痛點：翔云為誰而生？

據(jù)翔云平臺產(chǎn)品負(fù)責(zé)人指出，翔云平臺是聚焦工業(yè)場景的AI全生命周期一體化方案，平臺核心由“智訓(xùn)（SpeedMind）、智腦（SpeedBrain）、智檢（SpeedVision）”三大模塊聯(lián)動構(gòu)成，形成從AI能力構(gòu)建、現(xiàn)場協(xié)同到終端落地的完整閉環(huán)。

翔云系列平臺的一體化全鏈路架構(gòu)

從服務(wù)對象來看，翔云平臺直指三類核心用戶：機(jī)器人設(shè)備商、系統(tǒng)集成商，以及汽車制造、零部件加工等制造業(yè)終端用戶。在企業(yè)內(nèi)部，它服務(wù)于AI/IT研發(fā)團(tuán)隊、現(xiàn)場運維與質(zhì)檢人員、生產(chǎn)質(zhì)量管理部門。這種多層次、多角色的覆蓋，體現(xiàn)了平臺設(shè)計的系統(tǒng)思維：智能制造轉(zhuǎn)型不是某個部門的事情，而是需要全鏈條參與的系統(tǒng)工程。

其要解決的痛點，精準(zhǔn)對應(yīng)不同角色的核心訴求：

對研發(fā)團(tuán)隊：降低AI開發(fā)門檻，通過低代碼、自動化流水線解決流程零散、模型管理混亂、運維成本高的問題；

對現(xiàn)場人員：通過實時協(xié)同、秒級換模、全鏈路追溯，解決數(shù)據(jù)不通、模型切換慢、狀態(tài)不透明、問題難排查的現(xiàn)場困境；

對質(zhì)量部門：借助高精度推理、低代碼編排、全硬件適配，提升檢測精度、加快產(chǎn)線換型、實現(xiàn)質(zhì)量管控從滯后到實時。

簡言之，翔云的目標(biāo)是讓AI真正“可用、易用、好用”，減少對人工經(jīng)驗的依賴，幫助企業(yè)實現(xiàn)快速部署、高效調(diào)試與穩(wěn)定生產(chǎn)。

▍技術(shù)內(nèi)核：三層架構(gòu)如何聯(lián)動賦能？

翔云平臺的核心突破，在于構(gòu)建了“智訓(xùn)（SpeedMind）- 智腦（SpeedBrain）- 智檢（SpeedVision）” 三大模塊聯(lián)動的全鏈路閉環(huán)，將 AI 能力從分散的技術(shù)點整合為系統(tǒng)化的生產(chǎn)力引擎。這一架構(gòu)以 “數(shù)據(jù) - 模型 - 場景” 的高效流轉(zhuǎn)為核心，實現(xiàn)了從 AI 開發(fā)到現(xiàn)場落地的端到端打通。

翔云智訓(xùn)（SpeedMind）是以Agent+領(lǐng)域大模型為基座的MLOps平臺，致力于打造低門檻、自動化的AI開發(fā)底座。平臺提供可視化操作界面與場景化預(yù)制流程庫，使一線業(yè)務(wù)人員無需編碼基礎(chǔ)也能完成模型構(gòu)建與部署，從而打破“AI開發(fā)僅限算法人員”的傳統(tǒng)壁壘。

智能體自主運維

借助Agentic智能體架構(gòu)與全流程MLOps工程化設(shè)計，翔云智訓(xùn)支持7×24小時無人值守的自動化訓(xùn)練與運維，能夠自動調(diào)度任務(wù)、排查異常并優(yōu)化參數(shù)，將AI開發(fā)整體效率提升50%以上。此外，平臺融合領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練大模型與云-邊-端協(xié)同架構(gòu)，既支持“開箱即用”的通用場景，也可基于企業(yè)私有數(shù)據(jù)快速定制模型，有效平衡AI應(yīng)用的通用性與個性化需求。

項目組管理界面示意圖

數(shù)據(jù)標(biāo)注模塊

翔云智腦（SpeedBrain）作為現(xiàn)場與云端的協(xié)同樞紐，精準(zhǔn)填補了 “現(xiàn)場檢測與模型訓(xùn)練割裂” 的空白。其智能數(shù)據(jù)閉環(huán)功能，可自動篩選誤檢數(shù)據(jù)并實時回傳至訓(xùn)練平臺，將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)周期從1 天以上縮短至分鐘級；模型統(tǒng)一管控系統(tǒng)支持秒級切換與全鏈路追溯，徹底解決了多工件場景下的模型管理混亂問題；而覆蓋“質(zhì)量 - 模型 - 設(shè)備 - 數(shù)據(jù)” 的全維度實時監(jiān)控體系，有效解決檢測異常排查難題，實現(xiàn)30 分鐘快速排查異常。

軟件端數(shù)據(jù)回流

作為終端執(zhí)行載體，翔云智檢（SpeedVision）則實現(xiàn)了 AI 能力的精準(zhǔn)落地。其低延遲AI 推理引擎響應(yīng)速度≤5ms，復(fù)雜缺陷識別準(zhǔn)確率穩(wěn)定在 99% 以上，完美適配高速產(chǎn)線需求；低代碼可視化編排工具提供 200 多個預(yù)置模板，讓新場景落地從 “周級” 壓縮至 “小時級”，工藝人員無需編碼即可快速適配產(chǎn)線換型；而對 CPU/GPU/NPU 等異構(gòu)硬件的全面兼容，以及對國產(chǎn)框架、顯卡、操作系統(tǒng)的全鏈路支持，讓平臺無需改造現(xiàn)有產(chǎn)線即可快速部署。

可視化流程編排器

三大模塊的無縫聯(lián)動，形成了“數(shù)據(jù)驅(qū)動模型迭代，模型優(yōu)化現(xiàn)場執(zhí)行，執(zhí)行產(chǎn)生新數(shù)據(jù)” 的正向循環(huán)。此外，平臺整體基于Agent智能體自動運維，不僅全鏈路閉環(huán)，低代碼， 還可以全流程Agent托管，實現(xiàn)無人維護(hù)。這種全鏈路閉環(huán)架構(gòu)，讓AI 技術(shù)真正融入生產(chǎn)流程，成為持續(xù)創(chuàng)造價值的 “生產(chǎn)力引擎”。

數(shù)據(jù)治理到模型部署的全流程自動化

▍Agentic AIOps：從“工具輔助”到“智能體協(xié)同”

傳統(tǒng)的AIOps（人工智能運維）側(cè)重于利用AI算法分析日志、預(yù)測故障，本質(zhì)上是增強版的監(jiān)控工具。而Agentic AIOps的核心在于“智能體”（Agent）——一個能夠理解目標(biāo)、感知環(huán)境、自主規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù)以達(dá)成目標(biāo)的AI實體。

基于這一理念，本平臺創(chuàng)新性地構(gòu)建了Agentic智能中樞，融合大語言模型與行業(yè)知識庫，支持通過自然語言交互實現(xiàn)全流程智能化運維管理。該智能體可自主完成多項關(guān)鍵任務(wù)，包括模型訓(xùn)練參數(shù)調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練失敗原因自動排查、多環(huán)境運維狀態(tài)監(jiān)控與異常告警，并能根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變化主動推薦模型迭代策略。

平臺內(nèi)置的汽車內(nèi)外飾分割大模型、缺陷檢測大模型、零部件有無分類大模型等垂直領(lǐng)域模型，為Agent提供了開箱即用的通用視覺能力。在定制化任務(wù)中，Agent可基于大模型的小樣本學(xué)習(xí)能力，僅需少量圖片樣本即可完成高效微調(diào)，快速生成專屬高精度模型，從而擺脫傳統(tǒng)模型開發(fā)中繁復(fù)的數(shù)據(jù)標(biāo)注與長期訓(xùn)練過程。同時，平臺構(gòu)建的RAG工業(yè)級知識大腦，將設(shè)備手冊、工藝標(biāo)準(zhǔn)、故障案例等非結(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)化為智能知識庫，為Agent的運維決策提供了精準(zhǔn)的領(lǐng)域知識支撐。

零部件有無分類大模型

OCR文本識別大模型

在此架構(gòu)下，原本需要算法工程師、運維工程師及現(xiàn)場工程師多方協(xié)作、耗時數(shù)天甚至數(shù)周的開發(fā)運維周期，被縮短至小時級別，并可實現(xiàn)7×24小時無人值守的持續(xù)優(yōu)化。據(jù)平臺數(shù)據(jù)顯示，該架構(gòu)能將AI開發(fā)運維的整體效率提升50%以上。

▍實戰(zhàn)驗證：標(biāo)桿企業(yè)的生產(chǎn)力變革

理論的優(yōu)勢，最終需要實踐的驗證。目前，翔云平臺已在汽車制造、機(jī)器人等高端領(lǐng)域積累了眾多成功案例。

在某頭部新能源電池托盤制造企業(yè)，面對上千種裝配零件、多品種柔性混線生產(chǎn)的極致挑戰(zhàn)，翔云系統(tǒng)實現(xiàn)了對零件漏裝、錯裝的99%以上準(zhǔn)確率檢測，將單臺托盤全檢時間從20分鐘以上壓縮至5分鐘內(nèi)，并使不良品流出率降至0.02%以下，從源頭保障了電池包的安全與可靠。

在零部件加工行業(yè)，針對原材料表面缺陷種類多、批次換型快，過去每換一個批次就要重新開發(fā)算法的難題，通過翔云平臺的低代碼編排與小樣本學(xué)習(xí)，非標(biāo)場景開發(fā)成本降低40%，新缺陷模型上線從周級壓縮到小時級。

▍結(jié)語

從“工具”到“引擎”，翔云平臺的本質(zhì)是通過全鏈路、場景化、智能化的設(shè)計，將AI轉(zhuǎn)化為制造業(yè)的核心生產(chǎn)力。它不僅僅降低了技術(shù)使用門檻，更通過數(shù)據(jù)閉環(huán)與持續(xù)進(jìn)化，幫助企業(yè)構(gòu)建起動態(tài)適應(yīng)、不斷優(yōu)化的智能質(zhì)量體系。

在制造業(yè)競爭日益聚焦于質(zhì)量、效率與柔性的今天，翔云平臺提供了一條可落地、可擴(kuò)展的智能化路徑。它讓AI不再只是“錦上添花”的試驗品，而是成為驅(qū)動產(chǎn)線升級、工藝優(yōu)化與質(zhì)量變革的核心引擎。

目前，視比特翔云平臺現(xiàn)已開放首批體驗資格。對于所有致力于智能化突破的制造企業(yè)而言，這或許正是從“制造”邁向“智造”的關(guān)鍵一躍。