热议中AI应用案例
搞定工业质检：AI视觉如何重构高端制造质量防线| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会
TL;DR · 一句话结论
广州因特智能展示AI视觉检测装备，覆盖半导体光罩、玻璃基板、光纤端面和汽车压铸件，最小检出0.18μm，漏检率5%，已服务头部客户。
主要内容
- 01最小检出缺陷0.18μm，测量精度亚纳米级。
- 02AI训练仅需5张图片，15分钟适配新零件。
- 03单个点位检测耗时120毫秒，较行业缩短74.4%。
- 04漏检率低至5%，0.1毫米级缺陷识别。
- 05已服务国内头部客户，有可复制设备。
- 06聚焦半导体、光通信、新能源汽车三大领域。
背景
工业质检长期依赖人工或传统机器视觉，高端半导体检测装备被国外垄断。因特智能由西安电子科技大学广州研究院孵化，走软硬一体路线，自研AI算法和光学系统，目标解决卡脖子问题。
为什么值得关注
AI视觉在工业质检中从实验室走向产线，具体指标（0.18μm、120ms、5%漏检率）展示了落地可行性。对从事工业AI、机器视觉、智能制造的用户有直接参考，尤其半导体检测国产替代方向。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内半导体检测装备长期依赖进口，因特智能的国产替代方案可降低供应链风险。但产品尚未大规模量产，客户验证范围有限，实际产线稳定性待观察。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·专利数量较少（2项发明专利），技术壁垒可能不足。
- ·客户以头部企业为主，中小客户适配性未验证。
- ·半导体检测领域竞争激烈，国外巨头技术积累深厚。
→可采取的行动
- ·关注因特智能的FPD光罩检测设备，评估自身产线适配性。
- ·测试其AI训练平台的小样本能力，对比现有方案。
- ·跟踪其后续专利和客户案例，判断技术成熟度。
摘记
我们拒绝‘纸上算法’，坚持软硬一体。
AI算法就像一位可以自我成长的质检员。
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