近期，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2027年，要在工业制造、消费品质量提升、民生福祉改善等重点领域实现人工智能的广泛应用。这不仅为人工智能产业指明了发展方向，也为各行各业的智能化升级提供了政策机遇。作为深耕工业视觉AI的企业，我们已经在泛半导体、新能源、医疗、汽车电子、消费电子、食品等多个行业建立了成熟的解决方案和落地案例。借助自研算法、平台化能力与定制化设备，

近期，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2027年，要在工业制造、消费品质量提升、民生福祉改善等重点领域实现人工智能的广泛应用。这不仅为人工智能产业指明了发展方向，也为各行各业的智能化升级提供了政策机遇。作为深耕工业视觉AI的企业，我们已经在泛半导体、新能源、医疗、汽车电子、消费电子、食品等多个行业建立了成熟的解决方案和落地案例。借助自研算法、平台化能力与定制化设备，

AI视觉检测是工业智造提质降本的关键环节，但其落地常受限于复杂工况。在数据分布不均或标注样本有限时，传统深度学习模型往往难以兼顾精度与运行稳定性。森赛睿图像分类大模型版针对性突破这一痛点，在保障数据合理质量的基础上，能显著提升模型在复杂工业环境中的泛化能力与识别准确率，为工业AI视觉规模化落地提供可靠高效方案。

【摘要】AI视觉检测技术正革新发动机缸体质量检测流程，攻克传统人工检测漏检率高、效率低的痛点。

汽车制造行业正从分散的AI视觉检测转向平台化系统。森赛睿科技推出的"视觉AI云平台+推理软件+控制器"方案，实现了多车间模型共享、统一管理和快速迭代。

然而，传统检测方式在应对复杂多变的涂胶场景时，效率低下、漏检率高，成为制约产线效率与产品质量的瓶颈，直接推升返修成本与质量风险。森赛睿科技AI视觉检测方案，已在车身密封缺陷检测中成功应用，能有效解决汽车涂胶过程中的漏胶、中断等质量问题，实现在线监测与缺陷预警，并实时反馈检测效果，为汽车自动化柔性制造提供了有力支持。森赛睿科技AI视觉检测方案，深度融合深度学习与先进成像技术，为汽车制造客户提供高效、

与传统模式不同，AI视觉检测以深度学习算法为核心，不再通过精心编程的算法来搜索特定特征，而是训练深度学习系统内的神经网络，通过学习零部件形态特征构建模型来完成检测。人工检测更面临效率低下、成本高昂的困境，长时间检测易导致人员疲劳，造成漏检、误检率上升，且人工检测结果受经验、责任心等主观因素影响较大，难以保证一致性。依托这些技术，森赛睿AI视觉检测方案已在轴承等关键部件缺陷检测中验证成效，能成功应对

在汽车制造领域，零部件的安全性与兼容性直接影响整车性能和安全出行。传统依赖人工目检与基础视觉算法的方式，已难以满足行业日益提升的精度、效率和可靠性要求。森赛睿科技AI视觉检测方案，基于深度学习，精准切入复杂应用场景，能有效解决零部件表面缺陷检测、装配定位、字符识别等关键难题，为汽车制造企业数字化、智能化转型注入动力。

在复杂精密的汽车制造过程中，机器视觉技术正在逐步成为保障质量、提效降本、推动智能制造升级的关键要素。从零部件检测到整车外观质控，AI视觉正在成为汽车产业链条中不可或缺的“新神经”。

随着工业自动化的推进，视觉检测技术成为保证产品质量的核心环节。传统方法往往依赖大量人工标注数据，而无监督学习的引入，改变了这一现状，它不仅能够提高检测效率，减少人工成本，还能适应生产环境的变化。本文将探讨无监督学习在工业视觉检测中的应用，分析其优势与面临的挑战。