场景描述
消费电子行业正面临多重结构性挑战：
（1）人才瓶颈。随着行业技术门槛提升，具备精密检测能力的质检工程师需求激增，但行业间人才争夺加剧导致优质劳动力供给不足，而现代消费电子产线单线产能可达每分钟数千件，高速运转已远超人工质检的承载极限，直接制约产能释放与成本优化空间。
（2）质量管控难。消费电子产品缺陷呈现多维度复杂性，既涵盖种类庞杂的复合型瑕疵，又存在成像环境复杂、微观缺陷难以辨识等技术难点，依赖人工巡检不仅易产生系统性误判，更难以适应高节奏生产需求。
（3）传统机器视觉方案受限于算法泛化能力不足，对多品类产品及多元缺陷的理解存在天然局限，导致在实际质检场景中适配成本高昂，难以满足柔性化生产需求。
解决方案
本方案主要聚焦电子设备及零部件在生产过程中的外观质量检测，依托工业大模型与智能体技术构建的软硬件智造产品生态，实现对产品制造环节的全流程、全方位外观缺陷检测。方案具有 " 低算法门槛 " 设计，无需专业算法人员参与，即可快速实现模型训练、软件集成和产线部署等全流程，大幅降低制造业 AI 技术应用门槛，显著提升检测效率与准确率，同时减少人工依赖与人力成本。
（1）IndustryGPT 是思谋原创打造的全球首个工业多模态大模型，定位工业应用场景的生成式 AI 引擎，是工业实现智能化、数字化的 " 超级大脑 "。深度融合大模型的 SMore ViMo 智能工业平台，为用户提供全方位的智能化指导。从数据标注、清洗等基础任务，到方案选择、模型训练和优化等关键环节，再到方案发布与管理等后续流程，大模型贯穿始终，确保用户能够高效、准确地完成各项任务。智能体 Agent 在其中发挥关键作用，赋能平台完成模型选择和训练、推荐算法选择、预处理步骤和特征工程方案制定，并动态调整关键参数，优化模型训练过程，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，Agent 可自动生成可执行代码，显著降低模型编程门槛，使非专业技术人员也能轻松上手。
（2）SMore ViMo 智能工业平台构建了强大的智能化落地能力，搭载 1000 个细分行业场景的智能化生产模型，内嵌自研算法与开发工具，为工业制造全流程提供全栈式智能能力。平台涵盖工业智能云、深度学习训练软件、机器视觉软件等工业产品，提供数据管理、视觉方案设计、端侧运行软件等一站式功能，全面满足工业的视觉需求，并支撑从数据到部署的无缝衔接，推动工业制造向 " 轻量化部署、柔性化适配 " 转型。
（3）五轴 AI-AOI 智能一体化设备实现产品 AI 落地。基于工业大模型与 SMore ViMo 智能工业平台行业领先的机器视觉、深度学习算法能力，结合原创 5 轴联动柔性设计，可针对多曲面、多点位、复杂结构的多类电子产品，实现快速灵活的 360 ° 全方位、无死角的高要求外观缺陷检测，显著提升检测精度和效率。
同时，为满足不同产品的检测需求及产能变化，本方案开发了双面 5 轴、单面 5 轴两大类五轴智能检测一体机，覆盖大、中、小电子产品的外观检测需求。这种多样化配置使企业能够根据自身生产情况灵活调整合适产线的检测设备，实现资源的优化配置和成本控制，助力消费电子产品制造智能化升级，提升企业的市场竞争力。
成效
本方案部署实施后提质降本成效显著：
（1）同时检测耳机盖和后壳异色、油污、脏污等超 16 种缺陷；
（2）过杀率低至 5% 以下，重大缺陷漏检率达到 0%，且 CT 时间仅为 2 秒 / 件；
（3）4-20 个穴位并行检测，单台设备可替代 20 位目检工人；
（4）一套算法模型，支持不同型号类型的产品，通用理解大模型具备快速迁移和通用能力，大幅降低企业成本，提升整体效益。
本项目通过过杀率低于 5% 的精准判断，大幅减少原材料浪费与返工成本，每年可为生产商节省百万级的资源损耗。同时其高效率检测能力使企业产能得到充分释放，大幅提升生产效率与产品质量，进一步加速技术升级，推动全行业向智能制造转型。
