破解产线碎片化痛点 思谋科技携手美的验证工业AI“中央推理”新范式

发布时间：2026-08-11 12:02:23  来源：  发布人： 阅读量：

当下制造业普遍存在“模型易训、产线难落”行业难题，很多企业完成算法训练后，多工厂、多产线批量部署阶段陷入碎片化困局。传统单工控机独立部署方案存在版本混乱、算力浪费、异构设备不兼容、数据无法统一沉淀等多重短板，制约工业 AI 智能体全域规模化普及。针对行业共性卡点，思谋科技推出ViMo Xphere工厂级中央推理平台，补齐感知与执行之间的中间调度环节，完善完整工业 AI 智能体全链路体系。

ViMo Xphere部署架构图

传统家电超级工厂多品类混产、高节拍量产特征突出，每条产线单独配置推理硬件会造成大量硬件冗余，集团层面无法统筹管理所有 AI 模型资产，数字化推进效率偏低。思谋科技ViMo Xphere 跳出“一机一策”传统设计思路，创新采用集中式中央推理架构：向下对接各类视觉、读码感知硬件，向上承载集团统一 AI 模型，实现模型下发、实时推理、算力调度、设备运维一体化闭环管理。整套系统深度嵌入原生产线工作流，AI 判断直接参与生产决策，而非仅作为离线辅助工具。

思谋科技该平台已完成美的超级工厂全流程量产实战验证，覆盖 AOI 复判、波峰焊检测、元器件识别、空调整机检测等全工序视觉任务。运行层面具备三重实用价值：高节拍产线下保障毫秒级推理响应；可视化监控面板实时展示算力、耗时、设备故障，运维效率大幅提升；全量检测数据自动归档，为工艺优化、缺陷溯源沉淀长效数字资产。思谋科技该平台区别于定制化项目，属于标准化标品，无需大规模二次开发，可快速复制至消费电子、新能源、轨道交通等离散制造领域。

从思谋整体工业 AI 智能体架构来看，此前产品覆盖边缘感知硬件、智能体软件、机器人。ViMo Xphere 则进一步完善智能体软件系统生态，具备三大标准化优势：集中式架构适配多基地柔性工厂；标准化协议缩短上线周期；统一收纳全厂区 AI 模型，将单次项目经验转化为为企业可复用数字资产，持续降低后续智能化改造成本。

长期来看，单一产线试点无法释放 AI 全部价值，只有统一、可扩展的推理中枢，才能支撑集团级全域工业 AI 智能体部署。思谋科技依托 ViMo 在头部家电工厂完成落地验证，形成可复制标准化推理底座，完善软硬件一体化产品矩阵，帮助制造企业解决多产线 AI 运维、资产沉淀难题，拓宽工业 AI 智能体规模化落地边界。