上海交大利用AI实现实时感知决策，攻克精密制造难题
长期以来，传统工业制造领域一直沿用“预设工艺参数-批量生产-事后抽检”的生产模式。在这种模式下，一旦生产过程中出现偏差，往往难以即时调整，不仅造成材料和人力的大量浪费，更成为制约行业发展的关键瓶颈。
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上海新兴科技企业纳眸智能近期推出了全球首个基于光学相干断层扫描技术的视觉语言动作模型，从感知硬件和人工智能算法两个层面，为制造业填补了实时感知检测与自主决策、自主制造的技术空白。这项技术为精密制造提供了高精度的“视觉”和智能“大脑”，首次实现了生产全流程的自动化运行。公司成立仅一年多，便凭借软硬一体的全栈式解决方案，迅速在市场上站稳脚跟。
纳眸智能的核心团队拥有深厚的学术背景和技术积累。创始人兼CEO孟彬毕业于上海交通大学和武汉理工大学，曾在医疗器械领域深耕多年，专注于智能化研发。他指出，传统激光精密制造普遍采用“离线生产”模式，生产前规划路径，生产后检测良品率，整个过程如同“盲人摸象”，缺乏实时介入和调整能力。这种模式在新能源汽车电池、半导体、航空航天等高精度制造领域，直接导致良品率低下、成本高昂、工艺优化缓慢等问题。
基于对行业痛点的深刻理解，孟彬于2024年创立了纳眸智能，团队成员主要来自上海交通大学，长期从事光学智能技术的研发。公司的目标是将微米级空间感知技术与视觉语言动作模型深度融合，构建新一代工业机器人空间智能感知系统，使机器人具备微观环境感知能力，为精密制造的实时闭环控制奠定基础。
与专注于生产后“静态检测”的传统工业视觉公司不同，纳眸智能提供的是一套软硬一体的“全栈式”解决方案，能够在生产过程中实现“实时检测、实时调整”，完成从“离线”到“在线”的跨越。孟彬将这一系统比喻为“眼”和“脑”：高精度的“眼睛”负责捕捉产品缺陷，智能的“大脑”则根据实时数据进行分析并输出调整指令，形成完整的闭环控制。
在“眼睛”的打造上，纳眸智能突破了传统技术的局限。传统方案多采用结构光或双目视觉技术，在精度和速度上难以满足精密制造的需求，且易受强光干扰。例如，在新能源电池极耳焊接过程中，等离子和白光会导致图像失真。纳眸智能将光学相干断层扫描与传感技术集成到视觉模块中，空间分辨率达到微米级，扫描速度可达每秒10万至40万次，同时具备抗强光干扰能力。模组体积小巧，可与激光设备共光路耦合，实现微米级检测和大幅摆位动作控制。
“大脑”部分则是纳眸智能的核心技术——OCT-VLA模型。这一垂直大模型借鉴了自动驾驶领域的视觉-语言-动作模型逻辑，能够接收“眼睛”捕捉的实时图像数据，进行分析后输出调整指令，实现加工设备的实时优化。这种能力彻底改变了传统“经验驱动”的生产模式，使产线设备具备自主监测和调整能力。系统收集的实时数据还可反馈工艺优化，形成数据驱动的良性循环。
目前，纳眸智能的产品已实现标准化生产，并在客户产线落地应用。商业模式上，公司采用硬件模组销售与软件服务相结合的方式。一套视觉模组的成本在10万至20万元之间，虽然初期投入较高，但可通过提升良品率、降低人工成本和优化工艺等方式，帮助客户在几年内收回成本。孟彬表示，从工厂收入规模角度看，这种投入是十分合理的。
在市场拓展方面，纳眸智能正与新能源、航空航天等领域的头部企业进行深度合作。孟彬坦言，工业领域的测试周期较长，通常需要三到六个月，但一旦获得头部企业的认可，供应链厂商会主动适配生产标准，测试周期可能大幅缩短。他测算，公司聚焦的中国市场规模约五六百亿元人民币，全球市场则超过500亿美元。
对于未来发展，孟彬为纳眸智能设定了中期目标：到2028年实现年收入8000万元。他指出，这一数字是初创企业能否规模化发展的分水岭，许多公司因管理半径和团队能力复制问题而停滞不前。技术突破只是第一步，跨越这一门槛还需要建立支撑规模化复制的体系和人才梯队。
纳眸智能将继续深耕新能源电池、半导体、航空航天等精密制造领域，进一步完善“眼”（视觉模块）与“脑”（垂类大模型）系统。公司的最终愿景是推动精密工业制造实现智能化、无人化生产，甚至大规模应用“黑灯工厂”模式。
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