【ZiDongHua 之“會展賽培壇”收錄關(guān)鍵詞：平方和 機器視覺 智能制造 邊緣智能 】
　　
　　平方和亮相2025北京機器視覺大會：丁朝海博士揭秘Sirius如何重構(gòu)視光智能工廠
　　
　　2025年北京機器視覺助力智能制造創(chuàng)新發(fā)展大會于6月19日盛大開幕，作為機器視覺與智能制造的行業(yè)風向標，本屆大會了匯聚全球頂尖企業(yè)與技術(shù)領(lǐng)袖。平方和首席數(shù)據(jù)科學家丁朝海博士受邀參加大會“視無界•智共生”主題論壇并發(fā)表演講，分享從視覺檢測到跨模態(tài)控制融合的突破性實踐，為視光行業(yè)智能化升級提供新范式。
 
　　
　　Part.01
　　
　　行業(yè)痛點剖析
 
　　
　　丁博士從一片隱形眼鏡的制造工藝切入：“在十萬級潔凈室中，每片鏡片需經(jīng)歷十余道工序。”他指出當前行業(yè)三大痛點：
　　
　　- 質(zhì)檢依賴人工目檢
　　
　　- 工序數(shù)據(jù)孤島嚴重
　　
　　- 缺乏閉環(huán)反饋機制
　　
　　“這直接導致智能化程度低、質(zhì)量不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)利用率差。”丁博士強調(diào)。
　　
　　Part.02
　　
　　平方和技術(shù)突破之路
 
　　
　　面對透明材質(zhì)檢測的世界級難題，平方和科技交出了創(chuàng)新答卷：
　　
　　光學檢測技術(shù)突破：多光源協(xié)同成像系統(tǒng)；
　　
　　全工序設(shè)備布局：以Insvis產(chǎn)品線為例，研發(fā)了包括濕性粗檢設(shè)備、全檢封包一體機、彩膜移印專用設(shè)備、水合浸泡檢測系統(tǒng)等針對各個工藝段的制造和包裝設(shè)備;
　　
　　Sirius平臺：平方和基于“機器視覺+工業(yè)控制+AI”的深度融合，推出Sirius智能工廠解決方案——打通設(shè)備、工藝、質(zhì)檢和控制的統(tǒng)一操作系統(tǒng)。從底層的數(shù)據(jù)采集，到平臺層的數(shù)據(jù)管理及上層的可視化和流程調(diào)度，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)采集自動完成”到“缺陷識別+分析”到“工藝控制+路徑調(diào)整”，最終構(gòu)成生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能閉環(huán)。
　　
　　Part.03
　　
　　何為Sirius智能制造平臺？其如何重新定義視光制造的“智”與“能” ？
　　
　　Sirius 的系統(tǒng)組成
　　
　　系統(tǒng)架構(gòu)分為六層：感知層、平臺層、AI 分析層、控制層、執(zhí)行層和決策層，支持橫向打通與縱向協(xié)同。
　　
　　亮點
　　
　　多模態(tài)數(shù)據(jù)采集平臺：支持圖像、工藝參數(shù)、設(shè)備信號、質(zhì)檢數(shù)據(jù)等的統(tǒng)一采集與對齊。
　　
　　工業(yè)Agent 協(xié)同機制：每個工序有智能Agent進行異常識別、數(shù)據(jù)上報、控制反饋。實現(xiàn)生產(chǎn)邊緣智能化、協(xié)同決策。
　　
　　跨模態(tài)智能模型（VLM+LLM）：視覺語言模型解釋圖像異常并與文本知識融合控制反饋機制：通過控制反饋層實現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化、工藝修正、設(shè)備聯(lián)動；
　　
　　工作機制
　　
　　擁有數(shù)據(jù)后，我們進一步引入多模態(tài)AI模型：用視覺語言模型（VLM）理解缺陷圖像、用大語言模型（LLM）理解生產(chǎn)工藝語義。系統(tǒng)不再只是記錄和傳輸，而是理解并建議優(yōu)化動作，最終通過閉環(huán)控制，將數(shù)據(jù)和知識真正融合到制造行為中，實現(xiàn)自學習、自優(yōu)化的工業(yè)智能體。
　　
　　“我們不僅讓系統(tǒng)'看得見'，更要讓它'會思考、能決策'。”丁博士如是說。
　　
　　Part.04
　　
　　為何視光行業(yè)需要Sirius？
　　
　　丁朝海博士在演講中深入剖析了行業(yè)挑戰(zhàn)：“視光產(chǎn)品對光學性能要求極高，但傳統(tǒng)生產(chǎn)依賴老師傅經(jīng)驗，難以規(guī)?；瘡椭?。Sirius的核心價值在于將‘經(jīng)驗’轉(zhuǎn)化為‘數(shù)據(jù)智能’，讓每一條產(chǎn)線都擁有‘超級工藝師’的大腦。”
　　
　　“機器視覺的終極目標不是替代人眼，而是重塑生產(chǎn)邏輯。”這是平方和的技術(shù)哲學，更是平方和人孜孜不倦為之努力的目標，讓我們繼續(xù)深耕細作，與行業(yè)伙伴共塑智能制造的新可能！