場景描述

消費電子行業(yè)正面臨多重結構性挑戰(zhàn)：

（1）人才瓶頸。隨著行業(yè)技術門檻提升，具備精密檢測能力的質檢工程師需求激增，但行業(yè)間人才爭奪加劇導致優(yōu)質勞動力供給不足，而現代消費電子產線單線產能可達每分鐘數千件，高速運轉已遠超人工質檢的承載極限，直接制約產能釋放與成本優(yōu)化空間。

（2）質量管控難。消費電子產品缺陷呈現多維度復雜性，既涵蓋種類龐雜的復合型瑕疵，又存在成像環(huán)境復雜、微觀缺陷難以辨識等技術難點，依賴人工巡檢不僅易產生系統(tǒng)性誤判，更難以適應高節(jié)奏生產需求。

（3）傳統(tǒng)機器視覺方案受限于算法泛化能力不足，對多品類產品及多元缺陷的理解存在天然局限，導致在實際質檢場景中適配成本高昂，難以滿足柔性化生產需求。

解決方案

本方案主要聚焦電子設備及零部件在生產過程中的外觀質量檢測，依托工業(yè)大模型與智能體技術構建的軟硬件智造產品生態(tài)，實現對產品制造環(huán)節(jié)的全流程、全方位外觀缺陷檢測。方案具有 " 低算法門檻 " 設計，無需專業(yè)算法人員參與，即可快速實現模型訓練、軟件集成和產線部署等全流程，大幅降低制造業(yè) AI 技術應用門檻，顯著提升檢測效率與準確率，同時減少人工依賴與人力成本。

（1）IndustryGPT 是思謀原創(chuàng)打造的全球首個工業(yè)多模態(tài)大模型，定位工業(yè)應用場景的生成式 AI 引擎，是工業(yè)實現智能化、數字化的 " 超級大腦 "。深度融合大模型的 SMore ViMo 智能工業(yè)平臺，為用戶提供全方位的智能化指導。從數據標注、清洗等基礎任務，到方案選擇、模型訓練和優(yōu)化等關鍵環(huán)節(jié)，再到方案發(fā)布與管理等后續(xù)流程，大模型貫穿始終，確保用戶能夠高效、準確地完成各項任務。智能體 Agent 在其中發(fā)揮關鍵作用，賦能平臺完成模型選擇和訓練、推薦算法選擇、預處理步驟和特征工程方案制定，并動態(tài)調整關鍵參數，優(yōu)化模型訓練過程，提高模型的準確性和魯棒性。同時，Agent 可自動生成可執(zhí)行代碼，顯著降低模型編程門檻，使非專業(yè)技術人員也能輕松上手。

（2）SMore ViMo 智能工業(yè)平臺構建了強大的智能化落地能力，搭載 1000 個細分行業(yè)場景的智能化生產模型，內嵌自研算法與開發(fā)工具，為工業(yè)制造全流程提供全棧式智能能力。平臺涵蓋工業(yè)智能云、深度學習訓練軟件、機器視覺軟件等工業(yè)產品，提供數據管理、視覺方案設計、端側運行軟件等一站式功能，全面滿足工業(yè)的視覺需求，并支撐從數據到部署的無縫銜接，推動工業(yè)制造向 " 輕量化部署、柔性化適配 " 轉型。

（3）五軸 AI-AOI 智能一體化設備實現產品 AI 落地?；诠I(yè)大模型與 SMore ViMo 智能工業(yè)平臺行業(yè)領先的機器視覺、深度學習算法能力，結合原創(chuàng) 5 軸聯動柔性設計，可針對多曲面、多點位、復雜結構的多類電子產品，實現快速靈活的 360 ° 全方位、無死角的高要求外觀缺陷檢測，顯著提升檢測精度和效率。

同時，為滿足不同產品的檢測需求及產能變化，本方案開發(fā)了雙面 5 軸、單面 5 軸兩大類五軸智能檢測一體機，覆蓋大、中、小電子產品的外觀檢測需求。這種多樣化配置使企業(yè)能夠根據自身生產情況靈活調整合適產線的檢測設備，實現資源的優(yōu)化配置和成本控制，助力消費電子產品制造智能化升級，提升企業(yè)的市場競爭力。

成效

本方案部署實施后提質降本成效顯著：

（1）同時檢測耳機蓋和后殼異色、油污、臟污等超 16 種缺陷；

（2）過殺率低至 5% 以下，重大缺陷漏檢率達到 0%，且 CT 時間僅為 2 秒 / 件；

（3）4-20 個穴位并行檢測，單臺設備可替代 20 位目檢工人；

（4）一套算法模型，支持不同型號類型的產品，通用理解大模型具備快速遷移和通用能力，大幅降低企業(yè)成本，提升整體效益。

本項目通過過殺率低于 5% 的精準判斷，大幅減少原材料浪費與返工成本，每年可為生產商節(jié)省百萬級的資源損耗。同時其高效率檢測能力使企業(yè)產能得到充分釋放，大幅提升生產效率與產品質量，進一步加速技術升級，推動全行業(yè)向智能制造轉型。