
流水线缺陷检测,召回率达99.4%
用运行在通用GPU上的边缘神经网络流水线取代了汽车生产线的手动质检。吞吐量提高3倍,报废率降低41%。
我们设计、交付并持续运营的精选生产AI系统。部分合同要求保密名称,所有数字均经过验证。

用运行在通用GPU上的边缘神经网络流水线取代了汽车生产线的手动质检。吞吐量提高3倍,报废率降低41%。



本页上的每一个数字,我们都愿意在指导委员会面前为其辩护。这听起来理所当然,实则不然。行业标准的案例研究往往会用一个精心挑选的基线来衬托出最大化的提升——去年最差的那个月、规则最弱的那个对手、唯有该模型才能改善的那个指标。这类案例我们不写。本页每一项指标都是项目启动前与客户分析团队共同商定的,在模型从未见过的留出数据上重新计算,并在上线及上线后第一个完整季度持续跟踪。当某个数字未达预期时,我们要么修正模型,要么这则案例就根本不会被写出。
这一立场是有代价的。它意味着有时项目即便交付完成也没有可发布的案例研究——因为提升虽真实,却尚不足以列入作品集。它意味着我们的案例只是已交付项目中的一小部分,而非完整目录。它也意味着所公开的案例数字往往偏保守——许多客户曾要求我们将头版数字改为尘埃落定后的实际生产数值,我们均予以婉拒。真正重要的,是部署前所估计的数字;后来出现的更大数字,是奖励,而非主张。
只有数据可信,案例研究才有价值。本页的每一个数字都遵循同一套四步证据流程,并在训练任何模型之前与客户的分析团队共同确认。
我们在具有代表性的时间段内记录当前流程表现——漏检率、预测误差、分析师工时——以真实情况而非假设对象来衡量改进。
准确率基于按时间划分、在训练开始前即锁定的保留数据集报告。任何调参、特征选择或阈值设定都不会触及它。
模型会与现有流程并行静默运行数周。只有在客户负责人确认后才正式切换。
公开数字会在生产环境运行满一个季度后再次确认——上线后性能衰退的模型不算成功。
请带上您纷繁的现实。我们将在数周内,而非数季度,为您提供模型原型。