在半导体光掩膜上的纳米级缺陷，新能源汽车压铸件内部的隐蔽缺陷、显示面板上的像素级瑕疵……这些看似微小的质量问题，一旦漏检，轻则导致批量返工，重则引发安全事故，造成数百万损失。
传统工业质检方式依赖基础视觉设备，面临“精度不足、效率低下、追溯困难”等难题。尤其是高端制造领域，产品结构复杂、检测点位繁多，对精度和速度要求极高，传统方法难以胜任。
如今，广州因特智能科技有限公司（以下简称“因特智能”）凭借在 AI 视觉检测领域的算法优势，与西门子工业边缘生态系统深度融合，打造出一套“高精度、高速度”的汽车核心零件质检解决方案，直面传统质检难以解决的核心问题。
技术融合
从AI算法到边缘计算的智能协同
因特智能是一家初创企业，从成立之初便专注于 AI 视觉检测技术在工业场景的应用，其核心优势在于光学成像、AI 算法与运动控制的三维融合。而西门子作为全球智能制造领域的领导者，拥有强大的硬件支持、丰富的场景数据与生态资源。
一家是底蕴深厚的老牌工业巨头，另一家是掌握前沿AI视觉检测技术的创新企业，双方在能力与资源上形成了互补。基于这一共识，两家企业携手合作，依托西门子工业边缘服务器，将因特智能的AI算法与西门子的边缘计算设备深度融合，推出AI算法通用训练平台。
这一套“AI软硬件一体”技术平台，首先应用于汽车压铸件质量检测领域。
在工业制造领域，面对核心零件上的隐蔽位置与复杂曲面结构，传统视觉检测技术常常显得力不从心，存在识别精度低、稳定性不足的问题。以往的解决方式是，将海量数据上传至云端进行模型训练，但过程耗时且对系统响应实时性构成挑战。
尤其是在汽车发动机缸体检测产线中，一方面，识别特征点超过百种，产品换型频繁，对检测灵活性提出极高要求；另一方面，产品检测设备需持续高速运转，在毫秒级飞拍检测模式下，待检点位达上千个，每秒产生海量高分辨率图像数据。在这种情况下，部署本地AI算法的通用训练平台，实现数据本地化处理至关重要。
因特智能虽拥有AI视觉检测和高精度高速检测技术，但要在具体工业场景中充分落地，还需依托适配场景的硬件设备支撑。
这时候，西门子的硬件技术为因特智能AI算法提供了稳定可靠的工业级载体。部署于工厂现场的“西门子边缘服务器”，能够在数据产生的源头实现就近处理。该设备与“因特AI算法”深度融合，赋能客户完成本地化模型训练，并对凸显缺陷的海量数据进行实时预处理。此外，该算法系统具备无监督自学习能力，对零件的缺陷进行分类与分析，持续提升检测性能。
可以说，“因特AI算法”如同 “大脑”，凭借深度学习攻克复杂缺陷识别中的算法难题；而“西门子边缘服务器”则构成了“身体与神经网络”，确保了AI算力在工业现场应用的实时性与可靠性。
因特智能和西门子的技术合作并非偶然，而是双方在工业智能化转型中的战略互补。西门子在工业自动化、数字领域积累的场景理解，与因特智能在 AI 视觉算法方面的前沿技术能力形成协同。
生态赋能
从技术初创到市场领跑的成长跃迁
对因特智能而言，与西门子的合作不仅提升了品牌影响力，也为其开辟了更广阔的市场空间，为未来持续增长奠定了基础。
要知道，对于初创企业而言，打开高端制造市场的“大门”并非易事。而西门子 Xcelerator 生态圈，为因特智能提供了快速进入核心场景的渠道。
比如，因特智能今年凭借“汽车压铸件AI 视觉检测产品”参赛西门子 Xcelerator 公开赛，成功跻身 12 强，这一成绩让其在行业内迅速积累起知名度。借助赛事平台，因特智能也接触到不少汽车制造领域的核心客户。
在加入西门子 Xcelerator 生态圈后，因特智能在市场拓展上的思路也发生了转变。“此前，我们作为产学研企业，业务更多是‘被动等待’客户需求，对工业场景的理解局限于实验室数据；而在西门子的赋能下，开始‘主动’深入产业一线。”因特智能的负责人介绍。
最显著的例子是，西门子会定期邀请因特智能参加汽车等行业举办的技术交流会，协助其对接头部企业的技术团队，并将客户的实际痛点与需求及时反馈给因特智能，帮助其业务高效拓展。目前，因特智能在汽车领域的客户已覆盖传统车企与新能源汽车领域的多家头部企业。
除了在市场资源上给予支持，西门子更为因特智能的 AI算力技术迭代注入“加速度”。双方在数据层面展开深度合作：因特智能的AI软件可实时提供产线中的工艺与缺陷数据，而西门子则凭借其深厚的工业积累，引入多场景下的真实生产数据。二者共同推动算法在复杂工业环境中的持续优化与精准提升。
“西门子不仅提供了平台，还提供了硬件、底层数据和多行业场景支持，这些正是我们所需要的。”因特智能负责人表示，未来双方将在芯片、显示面板、连接器等领域拓展更AI视觉检测的合作。
因特智能与西门子的合作，不仅是技术与资源的互补，更是生态与场景的融合。通过将AI算法与工业级硬件深度融合，他们正一步步破解高端制造质检的核心痛点，让“精准、高效、可靠”的质检能力，成为每一个制造企业的标准配置。
