在工业自动化与智能化浪潮席卷全球的今天，工业视觉作为智能制造的关键“眼睛”，正经历着从传统规则算法到人工智能驱动的深刻变革。阿丘科技，作为国内领先的工业AI视觉解决方案提供商，敏锐地把握技术演进趋势，率先提出并实践以生成式AI与行业视觉大模型为核心驱动力的“工业AI视觉2.0”战略，致力于通过创新的手机软件（移动端应用与平台）进行技术开发与市场销售，重塑工业质检、生产监控与设备运维的范式。
一、 从1.0到2.0：工业AI视觉的范式跃迁
传统的工业AI视觉1.0阶段，主要依赖于针对特定场景定制化开发的深度学习模型（如CNN）。虽然解决了部分复杂缺陷检测问题，但仍面临诸多挑战：模型开发周期长、成本高；需要大量精准标注数据；泛化能力弱，产线或产品微小变动就需重新训练；对复杂、未知缺陷的识别能力有限。
阿丘科技驱动的工业AI视觉2.0，核心在于引入两项颠覆性技术：
- 生成式AI：通过生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Models）等技术，能够高效合成工业场景下难以获取的缺陷样本数据，极大缓解数据稀缺和标注成本高昂的痛点。更重要的是，生成式AI能够学习正常产品的数据分布，实现对未知、罕见缺陷的“无监督”或“少样本”检测，显著提升系统的鲁棒性与适应性。
- 行业视觉大模型：阿丘科技深耕垂直行业，基于海量工业视觉数据预训练出针对特定行业（如3C电子、半导体、新能源电池、汽车零部件等）的视觉基础大模型。这种大模型具备强大的特征提取与通用理解能力，在面对新的具体任务时，只需进行轻量化的微调或提示工程（Prompt Engineering），即可快速部署，实现“开箱即用”或“快速定制”，将开发效率提升数倍乃至数十倍。
二、 技术开发：移动端赋能，让AI触手可及
阿丘科技将2.0时代的先进能力，深度融合于手机软件的技术开发中，旨在打破工业应用的空间与技能壁垒：
- 移动端AI推理与交互平台：开发功能强大的手机APP，集成轻量化部署的行业视觉大模型。现场工程师或质检员只需使用手机拍摄设备状态、产品图片或视频，即可实时获得缺陷定位、分类、测量结果以及维修指导、合规判断。软件支持离线与在线模式，保障工厂无网络区域也能稳定运行。
- 云端协同开发与数据管理工具：通过手机APP，用户可以便捷地上传现场图片、标注问题区域（甚至通过语音或文字描述），这些数据可同步至阿丘云端平台，用于持续优化和迭代大模型。生成式AI模块可即时根据用户上传的少量样本，合成扩充训练数据集，加速模型优化周期。
- AR远程辅助与知识沉淀：结合AR技术，现场人员通过手机摄像头，可将AI识别的缺陷信息、操作指引以虚拟标签的形式叠加在真实设备上，实现“所见即所得”的作业指导。所有检测案例与处理方案可自动形成知识库，通过手机端进行检索与学习，赋能一线员工。
- 低代码/零代码应用构建：面向工厂的工艺工程师，提供手机端可视化的流程编排工具。用户可通过拖拽方式，组合预训练的大模型组件、逻辑判断模块，快速构建和修改针对新产线或新产品的视觉检测流程，极大降低AI应用开发的技术门槛。
三、 销售战略：软件定义，生态化服务
基于上述技术开发成果，阿丘科技的销售模式也从传统的项目制硬件解决方案，向以软件和价值订阅为核心的2.0模式转变：
- SaaS化订阅服务：将行业视觉大模型、生成式AI工具、移动端应用平台等以云端SaaS服务的形式提供给客户。客户根据产线数量、检测点位或处理量按月/年订阅，无需承担高昂的初期硬件投入和模型开发成本，灵活高效。
- 移动端应用商店分发：将通用的设备点检、标准件质检等轻量级AI应用上架至官方应用商店或工业互联网平台应用市场，中小制造企业可直接下载购买使用，实现产品的快速标准化推广。
- 生态合作与渠道赋能：通过与设备厂商（OEM）、系统集成商（SI）合作，将阿丘的AI视觉2.0软件能力以SDK或API形式嵌入他们的硬件设备或整体解决方案中。赋能渠道合作伙伴利用手机端工具为客户提供快速的概念验证（POC）和现场服务，提升销售效率与客户体验。
- 价值导向的解决方案：销售过程不再仅仅是产品功能演示，而是结合手机端工具，现场为客户模拟解决其最棘手的质检难题（如新缺陷发现、换线调试速度），直观展示生成式AI与大模型带来的降本、增效、提质的核心价值。
四、 未来展望
阿丘科技以生成式AI与行业视觉大模型为双引擎，通过移动端软件载体的创新开发与销售，正推动工业AI视觉进入一个更智能、更普惠、更易用的2.0时代。这不仅是一场技术升级，更是一种商业模式的革新。随着边缘计算能力的提升和5G网络的普及，手机等移动终端在工业现场的作用将愈加核心，阿丘科技有望持续引领行业，让每一部智能手机都成为连接物理世界与工业AI智慧的超级入口，赋能中国乃至全球制造业的数字化转型与智能化升级。
