支撑视觉检测、边缘推理和生产数据分析，推动工厂智能化升级。
可评估的应用方向
- 视觉检测：使用经过标注和复核的图像样本，评估缺陷识别及误报、漏报情况。
- 边缘推理：在现场网络与时延条件下验证模型运行，评估设备侧部署需求。
- 生产资料辅助：检索操作规程、设备文档和维护记录，帮助人员查找相关信息。
现场落地需要哪些条件
- 确认相机、采集设备、网络与存储条件，并检查样本能否覆盖实际工况。
- 明确模型输出如何进入现有系统，以及谁负责处理异常结果。
- 为设备离线、网络中断和模型误判设计人工处理与回退流程。
- 涉及生产控制的任务，需由业务人员确认安全边界和变更要求。
从单点验证到稳定运行
先选定一个检测或辅助任务，以现场数据进行验证。上线前记录准确性、处理时延及人工复核成本，上线后持续关注环境变化和数据分布变化，按评估结果安排模型更新。