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交大团队突破工业“黑箱”难题,AI赋能开启精密制造智能化新篇章

2025-11-29来源:快讯编辑:瑞雪

在传统制造业的工业产线上,“预设工艺参数-批量生产-事后抽检”的模式长期占据主导地位。然而,这种模式存在明显弊端,一旦生产过程中出现偏差,无法及时调整,导致材料和人力的大量浪费,成为传统工业制造的一大痛点。

近期,来自上海的纳眸智能公司推出了全球首个基于OCT的视觉语言动作模型(OCT-VLA),从感知硬件和AI算法两个层面发力,填补了制造业在实时感知检测、自主决策和自主制造方面的空白。这一创新成果为精密制造打造了高精度的“眼”和“脑”,首次实现了精密制造过程中的全自主“自动驾驶”。成立仅一年多,该公司凭借全栈式、软硬一体的解决方案,迅速在市场上站稳脚跟。

纳眸智能的创始人兼CEO孟彬,拥有上海交通大学与武汉理工大学的求学背景。硕士毕业后,他没有随大流进入互联网或金融行业,而是投身于医疗器械行业的智能化研发工作。在医疗器械研发领域,孟彬深刻体会到了超高精度操作的重要性。以眼底手术为例,视网膜厚度仅100微米,要精准取下其中坏掉的一层,对人手来说几乎是不可能完成的任务,因为人手振幅达一百多微米,而手术要求的精度却要达到5微米(0.005毫米)。这种对“人手极限”的深刻认知,让他意识到实现超高精度操作必须依靠智能化器械。

在从事精密医疗仪器研发期间,孟彬为了解市场竞品和技术路线,频繁外出考察项目,这使他对工业精密制造的“痛点”有了深入洞察。他指出,当前激光精密制造普遍采用“离线生产”模式,生产前进行预规划,生产后送检测中心检测产品是否合格,良品入库,不良品淘汰。这种模式就像“盲人摸象”,生产过程如同“黑箱”,一旦工艺确定,生产线就如同按固定轨迹和时间运行的“地铁”,无法实时介入和调整。而激光精密制造在新能源电池、半导体、航空航天等领域应用广泛,这种“离线”模式导致良品率低、成本高昂、工艺优化缓慢。

基于对市场机会的敏锐判断,孟彬于2024年8月在上海张江成立了纳眸智能。团队核心成员来自上海交大,在光学智能技术方面有着长期的研发积累。纳眸智能的目标是将微米级空间感知技术与视觉语言动作模型(VLA)深度融合,构建新一代工业机器人空间智能感知系统,赋予工业机器人微观且层析的环境感知能力,为精密制造的实时闭环控制奠定感知基础。

与传统工业视觉公司主要进行生产后的“静态检测”(即“探伤”)不同,纳眸智能作为新一代工业视觉厂商,提供的是软硬一体的“全栈式”方案,能在生产过程中实现“实时检测、实时调整”,完成了从“离线”到“在线”的重大跨越。实现这一跨越的关键在于为工业机器人打造“看得清、跟得上、控得了”的实时闭环系统,孟彬将其拆解为“眼”和“脑”两部分。

要实现实时控制,首先得让设备“看得清”。传统工业视觉方案在应对精密制造的产品缺陷和瑕疵时存在不足,很多采用主动投影技术的结构光或模仿人眼的双目视觉方案,在精度和速度上难以满足精密制造要求。而且在一些加工场景中,还存在视觉干扰。例如新能源锂离子电池的极耳焊接过程中,会产生大量等离子、白光等干扰,导致图像失真,视觉方案失效。纳眸智能将光学相干断层扫描与传感技术集成到视觉模组中,空间分辨率达到微米级,比传统视觉高出几个量级。其视觉模组能实现微米级每秒10万次到40万次的扫描速度,通过与客户激光设备共光路耦合,有效规避强激光干扰,抓取清晰的空间视觉图像。该模组大小与照相机相近,既能进行大幅度摆位动作控制,又具备微米级检测能力。

有了高精度的“眼睛”,还需要一个能实时决策的“大脑”。纳眸智能的“大脑”就是OCT-VLA模型,这是一个精密制造领域的具身智能垂直大模型,其工作逻辑与自动驾驶中的VLA(视觉-语言-动作)模型相似。它接收“眼睛”捕捉到的产品缺陷实时图像数据,进行分析后输出调整指令,对加工设备进行实时调整。这种“随时发现问题,随时实时解决”的能力,彻底改变了传统“经验驱动”的生产模式,让工业产线设备有了“眼睛”,实现了实时监测、实时调整的“自动作业”。该系统在生产过程中收集的实时数据还能反哺工艺优化,形成数据智能驱动的良性循环,重新定义了精密制造智能自动化范式,在激光精密制造、专业3D打印等领域实现了“感知-认知-执行”自主化链路的完整打通,赋予精密制造真正的智能生产能力。

目前,纳眸智能的产品已实现标准化生产,并在客户产线落地。在商业模式上,公司采用硬件模组销售与软件服务相结合的方式。在多数涉及精密制造的工厂产线,一套配备激光摄像头和内置软件的视觉模组成本大约在10万到20万人民币之间。虽然这是一笔不小的投入,但孟彬认为客户会接受。他解释说,从工厂收入规模角度看,投入后可通过合理分摊成本降低每年支出,几年内就能收回投入,同时工厂在良品率、自动化程度、人工成本、整体工艺等方面会实现全方位提升,进而增加收益。

在市场开拓方面,纳眸智能正与几家新能源、航空航天领域的头部企业进行深度对接和测试。孟彬坦言,工业领域测试周期较长,一般需要三到六个月,但一旦获得头部企业认可,上游供应链厂商会主动快速跟进,适配生产标准,测试周期可能大幅缩短。他测算,纳眸智能所聚焦的中国市场规模大约在五六百亿人民币,全球市场规模超过500亿美元。对于公司未来,孟彬设定了中期目标,即到2028年,年收入达到8000万。他表示,技术突破只是第一步,要跨越8000万的门槛,还需建立一套能支撑规模化复制的体系和人才梯队。纳眸智能将聚焦新能源电池、半导体、航空航天等精密制造细分赛道,完善工业精密制造的“眼”(视觉模块)与 “脑”(垂类大模型)系统,推动精密工业制造实现实时监测、自主调整的智能化、无人化生产,乃至黑灯工厂的大规模应用。

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