嵘智集团推出工业物理 AI 质检平台，已落地多家汽车内饰工厂

嵘智集团面向工业质检场景，推出基于自研极目 VL 垂类大模型的物理 AI 视觉检测平台，目前已在多家头部汽车内饰工厂完成规模化落地。公司 2018 年成立于北京亦庄，AI 研发中心位于江苏苏州，集团传统业务已搭建覆盖国内百余个城市的本地化服务渠道。

市场背景

据文中披露，国内工业视觉检测市场整体规模超过 260 亿元，AI 视觉质检行业年均增速超过 35%，但当前渗透率不足 20%。多数制造企业仍依赖人工目检或传统机器视觉方案，普遍面临新零件标注成本高、换型周期长、算法与硬件割裂等问题。嵘智集团将自身定位为「工业物理 AI 全栈服务商」，瞄准汽车零部件、复杂曲面材料、高端新材料等高通量、SKU 迭代快、质量损失代价高的细分场景。

技术架构与产品能力

平台整体架构分为检测硬件层、物理 AI 模型层、质检平台层、数据闭环层四大模块，硬件、模型、软件、数据之间采用模块化松耦合设计，可适配固定质检台、机械臂柔性工位与自动化流水线等多种工业现场。

推理侧采用端-边-云分层漏斗设计：

• 端侧：负责产线高速推理，过滤常规样本，降低边缘算力消耗
• 边侧：完成缺陷物理语义诊断，输出缺陷位置、尺寸、工艺根因等结构化信息
• 云端：承担模型训练迭代与行业知识库沉淀

据公司介绍，极目 VL 大模型可实现视觉-文本语义对齐，仅需少量参考样本即可完成新品适配，交付周期压缩至天级，可识别十余类缺陷类型，缺陷检测精度稳定保持在 99% 以上。平台采用软硬件解耦路线，兼容客户现有工业相机与工控机等存量设备，可使综合改造投入下降约 50%，并覆盖缺陷识别、人工复核、报告输出、单件溯源全业务闭环。

商业模式与团队

公司在收入结构上设计了三个层级：基础层为标准化工位与解决方案交付，依托标准化平台削减定制开发工作量；普惠层采用 Token 按量计费模式，改变传统项目制一次性回款；增值层输出模型优化升级、缺陷知识库更新、远程运维等订阅服务，构建长期共生关系。

团队方面，创始人季伟拥有DBA学位，曾主导多家大型集团数字化转型；CTO 牛正雨博士为前百度资深技术专家，拥有 8 年以上大模型研发经验；CFO 舒畅具备注册会计师、律师、保荐代表人多重资质。

发展节奏

公司披露的三步走战略如下：

• 现阶段：聚焦标杆项目交付，沉淀行业缺陷数据
• 1-2 年内：打磨标准化产品，实现跨行业批量复制
• 长期：落地机械臂手眼协同的具身柔性质检，打造工业质检具身智能开放平台

按规划，2025 年公司完成产品研发与标杆客户验证，2026 年正式进入商业化导入期，已完成多家头部汽车内饰工厂规模化落地，并沉淀多材质工业缺陷真实数据集，将缺陷图像与生产注塑工艺参数绑定，形成产线数据飞轮以驱动模型持续迭代，后续将向塑料粒子、食品包装、3C 与新材料行业复制。