服务可用率
kaiyun开云电竞智造设备管理服务在常规运维周期的可用率保持在99.9%水平。
kaiyun开云电竞智造设备管理服务在常规运维周期的可用率保持在99.9%水平。
累计交付边缘计算盒子与视觉检测设备超过12万台,覆盖多种产线形态。
端侧推理链路在常见工况下的平均响应延迟控制在38毫秒区间内。
与三百余家制造企业保持长期技术协作,共同打磨现场适配方案。
把模型压缩与算子优化前置到设备侧,减少对中心算力的依赖,现场判断更及时。
针对划痕、缺件、装配偏移等常见缺陷,构建可复用的视觉检测流程。
多协议接入与本地缓存并行,网络波动时仍能保证产线数据不丢不乱。
将振动、温度、视觉等多源信号对齐到统一时间轴,便于联合判断设备状态。
设备接入、模型下发与运行监控统一在同一平台,降低多厂区协同的复杂度。
面向小批量多品种的排产节奏,让设备参数与检测规则可以快速切换。
kaiyun开云★(集团)电竞智能科技股份有限公司以AI设备制造为主业,围绕kaiyun电竞、开云电竞与kaiyun网站三条业务线索,把智能硬件、边缘计算与工业AI服务组合成可交付的整体方案,让制造现场更智能、更高效。
团队长期在装配、检测、仓储等环节做工程实践,擅长把算法指标翻译成现场可执行的工艺参数。我们更关注设备在真实工况下的稳定性,而不是实验室里的理想数值。
从方案评估到批量部署,我们提供贯穿设备生命周期的技术支持,帮助制造企业用可控的节奏推进智能化改造。
公司成立当年即与开云智造装备有限公司签署联合开发协议,围绕装配工位的视觉检测模块展开合作,首批交付 12 套AI检测终端,在三条产线上完成替换人工目检的试运行,为后续kaiyun电竞硬件产品线的成型打下工程基础。
面向制造客户的kaiyun网站平台 v1.0 版本正式上线,提供设备台账、算法模型下发与运行日志查询三项核心功能,首年接入终端设备 860 台,覆盖华东地区 24 家合作工厂,把原先分散在各产线的边缘计算盒子纳入统一管理。
随着开云电竞方案在检测与仓储环节的落地,签约企业客户累计突破 300 家,其中年采购额超过 50 万元的客户达到 47 家,平台侧日均处理边缘推理请求约 120 万次,设备平均响应延迟稳定在 80 毫秒以内。
公司通过工业互联网平台服务能力评估,并完成kaiyun网站相关系统的等级保护备案,同期接入两家区域工业云渠道的内容与算力资源,使边缘节点可用率提升至 99.5%,为跨区域批量部署提供了合规与运维层面的支撑。
公司在成都设立西南服务中心,并在东南亚新增两条业务线,将kaiyun电竞、开云电竞与kaiyun网站三条线索整合为统一的设备生命周期服务体系,累计部署智能终端超过 1.2 万台,服务制造企业客户逾 900 家。
面向表面缺陷与装配完整性检查,提供从相机选型到判定规则的整体配置。
覆盖振动、温度、位移等物理量采集,支持多种工业总线协议的现场接入。
在产线侧完成数据汇聚与本地推理,网络中断时依然保持关键判断能力。
统一管理设备接入、模型版本与运行日志,让多厂区运维有据可查。
与既有产线设备对接,把智能硬件融进原有节拍,减少改造带来的停线时间。
提供边缘设备所需的低功耗AI加速芯片与配套开发工具链。
在产线机械结构与运动控制环节,与我们一起完成设备联调。
承接云端数据汇聚与模型训练调度,支撑端边云协同的整体链路。
专注工业相机与光学方案,为检测设备提供成像质量保障。
供应高稳定性的振动与温度传感器,适配长时间连续运行的产线环境。
在智能工厂整体规划层面协作,把设备能力嵌入更大的产线布局。
设备研发与生产环节按质量管理体系要求执行过程记录与追溯。
敏感产线数据优先在边缘侧处理,减少不必要的跨网传输。
设备配置与模型下发按角色划分权限,操作留痕便于事后核对。
提供覆盖部署与运行阶段的技术支持通道,问题响应有明确流程。
先梳理检测对象与现场节拍,再由我们给出相机、算力与结构的配置建议,确认样机方案后进入小批量验证。
可在设备管理后台的账号设置中勾选更新提醒,退订同样在该页面完成,改动即时生效。
登录后可将常用的设备配置与检测规则加入收藏,便于在多个厂区之间快速复用。
通过商务合作页面提交测试场景说明,我们会在评估适配性后安排样机与配套调试支持。
产线原始数据默认在边缘侧完成处理,仅在必要时上传脱敏后的统计结果,传输链路加密。
已交付设备在支持周期内可继续获取固件维护与文档更新,具体周期以合同约定为准。
把判断能力放到设备侧,减少来回传输带来的延迟与不确定因素。
把成熟场景沉淀成标准配置,让新产线的部署周期更可预期。
尊重既有产线节拍,用渐进方式推进智能化,而不是推倒重来。
边缘计算盒子装到产线侧之后,网络抖动时检测结果依然稳定,现场少了很多来回确认。
视觉检测的判定规则可以按品种切换,我们小批量订单的换线时间明显缩短了。
传感器融合的数据对齐做得比较细,设备状态判断比以前只看单一指标靠谱得多。
平台上的模型版本记录很清楚,多个厂区同时上线时排查问题方便了不少。
样机测试阶段配合得不错,文档写得比较实在,没有堆砌用不上的功能。





