AI ARTIFICIAL INTELLIGENCE
AI 人工智能落地服务
不是把论文搬进车间，是把车间的问题解到论文里。｜大模型｜计算机视觉｜NLP｜边缘AI
从模型到产线，AI 落地的最后一公里
AI 技术不缺论文，缺的是工程化。金德科的核心能力不是"调模型"，而是把模型变成可运维、可度量、能扛住生产压力的系统。我们提供从场景诊断、模型选型、数据工程、部署推理到持续迭代的全链路 AI 落地服务，让智能真正跑在产线上。
智能视觉质检
基于深度学习的工业视觉检测系统，覆盖表面缺陷识别、尺寸测量、OCR 读码、装配校验等场景。支持可见光、红外、X 光多模态输入，检出率 99.5%+，误检率低于 0.1%。
预测性维护
基于时序模型的设备健康度预测，覆盖电机、轴承、变压器、电池等核心部件。提前 72 小时预警潜在故障，非计划停机降低 60%+，维护成本下降 30%。
智能客服与 NLP
基于大语言模型的多轮对话系统，支持意图识别、情感分析、知识检索增强（RAG）。适配企业微信、APP、Web 全渠道，人工坐席工作量降低 40%+。
RPA + AI 自动化
将 AI 感知与决策能力注入 RPA 流程，实现非结构化文档解析、异常流程自主处理、跨系统数据自动流转。替代重复性人工操作，流程效率提升 3-5 倍。
边缘 AI 推理
模型压缩、量化、TensorRT 加速，将 AI 推理部署到边缘计算设备。在产线端实现毫秒级实时推理，无需依赖云端，降低带宽成本和响应延迟。
数据工程与 MLOps
从数据采集、清洗、标注到模型训练、评估、部署、监控的全生命周期管理。建立企业级数据资产和模型资产，让 AI 能力可持续迭代而非一次性交付。
全栈 AI 工程架构
从感知到决策、从边缘到云端，构建完整的 AI 应用架构。
TECHNOLOGY
技术栈
覆盖模型层、工程层、基础设施层的全栈 AI 技术储备。
大模型 & 推理
计算机视觉
NLP & 对话
时序 & 预测
工程 & 部署
边缘 & 嵌入式
CASE STUDIES
AI 落地案例
导热材料智能视觉质检系统
基于 YOLOv8 + SAM 分割的产线视觉检测系统，实时识别导热垫片表面缺陷（气泡、划痕、异物），检出率 99.6%，误检率 0.08%。替代 6 名质检员，单条产线检测速度 30 件/分钟，检测数据自动回写 MES 系统实现质量追溯。
光伏电站发电功率 AI 预测
基于 LSTM + Transformer 混合时序模型，融合历史发电数据、气象预报、组件衰减曲线，提前 4 小时预测精度达 92%。组件热斑诊断算法基于红外热成像 + CNN 分类，自动定位低效组件并生成运维工单，电站 PR 值提升 3.5%。
虚拟同步机智能控制策略
基于强化学习的 VSM 控制参数自适应整定系统，根据电网实时频率偏差和功率波动，动态调整虚拟同步机的惯量、阻尼、电压支撑参数。相比固定参数方案，频率波动抑制效果提升 40%，并网稳定性显著改善。
LATEST AI INSIGHTS
AI 技术动态
环卫作业车辆智能终端的 AI 大模型升级改造
基于 LLM 大模型与多模态 AI 对环卫作业车辆车载智能监控终端进行智能化升级改造，从规则驱动走向认知智能，实现作业质量自评估、异常根因分析与智能决策辅助。
阅读全文 →人形机器人在服装厂的 AI 落地实践：从数据采集到生产测试
人形机器人正加速进入制造业生产环境。本文介绍金德科在服装工厂的人形机器人落地实践——通过穿戴式数据采集马甲获取工人缝纫操作数据，结合通用大模型二次训练和自主研发的工业 Agent 底座，实现人形机器人在实际生产环境中的测试运行。
阅读全文 →