超越肉眼的精密，
与顶尖的数字智库。
抛开实验室里的花哨概念，让 AI 真正下沉到嘈杂的车间。基于千万级图库预训练的机器视觉（CV）， 与注入了海量维修手册的私有化大语言模型（LLM），正在成为您工厂里最不知疲倦的专家。
当硅基智能介入生产。
不是取代人类，
而是武装您的核心工程师。
MSRU AI 矩阵包括两条主线路线：用于高频海量检测的工业机器视觉（AOI），以及大语言模型驱动的装备智能体。 让依靠经验的“老法师”变为制定标准的人，将枯燥疲惫的质检与熬夜翻阅设备原理图的工作交给 AI。知识资产，从此永不流失。
机器视觉缺陷侦测 (AOI)
超越人眼的疲劳极限。搭载最新世代的深度卷积神经网络，支持划痕、色偏、毛刺、缺失等数十种复杂表面缺陷识别。 配合边缘计算盒子，在产线末端实现 10ms 级别的拦截触发，直接将不良品剔除。
维修专家智能体 (RAG)
将几万页乱码的 PDF 原理图、设备保养手册“喂”给私域大模型。当机台报警时，操作工只需用自然语言提问：“2号机床突然震动异响并报 Err402，怎么解决？”，AI 将直接给出排查 SOP 甚至圈出图纸。
PdM 预测性维护
监听伺服电机的功率频域与轴承振幅。通过无监督学习识别异常衰减曲线，在机台彻底宕机前 72 小时发出换件告警。
Few-Shot 极简冷启动
不再需要几万张不良图片。依托底层的基础大模型，只需提供几十张样本，即可完成微调（Fine-Tuning），极大降低标注负担。
工业 OCR
人员安全合规越界分析
云端训练，边缘推理架构
核心的模型算法保存在云端或高算力的私有数据中心，而模型权重被编译下放至搭载了 GPU 或 NPU 的边缘盒子中。这种闭环确保了车间本地的 0 网络延迟检测。
机密数据，决不出厂。
我们深知高精尖图纸与设备配方是企业的绝密资产。针对大语言模型（LLM），我们提供纯物理隔离的本地化私有部署方案。 将开源底座大模型（如 Llama3 / Qwen）架设在您的内网机房中，模型既“聪明”又“保密”。
向量数据库 (Vector DB)
您的内部 PDF 将被高精度切割并存储为本地向量流，拒绝向公有云透传。
角色鉴权问答
普工与厂长向 AI 提问会得到不同深度的回答与不同的图纸查看权限。
换线不再是视觉工程师的噩梦。
传统的机器视觉写满了僵硬的 C++ 检测逻辑，一旦产品外形微调或者灯光变动，整条线就会瘫痪并充满误报。 而基于 MSRU AI，通过直观的 Web 拖拽画布，普通的质检员只需重新框选异常图片标记，即可发起模型的自动再训练并平滑热更新。
对抗恶劣环境光
20 像素级微小裂纹追踪
探索 AI 的边界
私有化 LLM 的硬件成本极为高昂吗？
针对普通的车间知识查询与报表问答，经过极端量化的 7B 或 14B 模型运行在消费级旗舰显卡（如 RTX 4090 或 A5000）上便可获得非常流畅的体验。对于绝大多数中型整机厂来说，几万元的 GPU 服务器投资即可买断长期订阅费。
大模型会不会产生 "幻觉" 瞎编图纸？
传统的闲聊模型会。但我们采用严谨的 RAG 技术架构。意味着 AI 回答的所有原理、排错方案都必须溯源到您提供的文档原文片段。当它找不到库内资料时，它会严谨地回答“文献库不存在此记录”，确保工业容错安全。
可以在现有的老设备工位上加装视觉检测吗？
完全可以。针对流水线末端或点焊机台，我们提供工控机+相机的一体化独立机柜方案。它独立完成抓拍、推理和气缸剔除指令，不需要对您老设备的上位机开肠破肚。