6 名检验员变 1 名复核员。回本之前，您一分钱不付硬件款。
映赛在每一个工位上放一双不下班的 AI 眼睛 — 接住人工漏检的不良、按规则做不出的换型、靠感觉抓不到的瓶颈。3 周上线，6–12 个月回本，所有数据不出厂。
Hero — production-line camera viewing a PCB with semantic detection boxes and operator hand-skeleton overlay
两款产品，同一台回报引擎。
质量与效率共用同一份数据底座。两款均本地部署、复用您现有相机、6–12 个月回本。
Visual Inspection AI Agent — product card (PCB with semantic detection overlay)
视觉检测 AI Agent
比规则更广、比人工更稳 — 把当前漏到客户手里的不良截在产线内。
同时替代规则机器视觉与人工终检。5 张良品样本起训、复用您现有相机、实时把 OK/NG 推回 PLC。典型回本：6–12 个月。
查看 POC 邀约 →Action Compliance — product card (hand-skeleton tracking on assembly operator)
动作合规与瓶颈分析
结束「我感觉这个工位是瓶颈」的会议。
实时盯每个工位、每个班次的操作员动作。漏步即时报警，用带时间戳的数据指出真实瓶颈，并生成客户要的审计记录。典型 3 周上线，SOP 一字不改。
查看上线节奏 →产线如果有以下任何一条，您就来对了。
检验员越来越招不到
三班倒只差一份辞呈就崩盘。检验员流失率两年翻倍，劳动力供给在收缩。
SKU 换得比规则改得快
每出一个新型号，集成商要做两周。一半的缺陷类别根本写不进规则，产线在等视觉工程师。
审计来了拿不出单件证据
客户要的是逐件可追溯。您能给的是抽检日志。下次 ISO / IATF 审计来时，这份日志已经不够用。
工厂为什么选映赛而不是规则视觉。
AI Agent 视觉
视觉基础模型 — 5 张 OK 样本起训，替代数周的规则调优。周一新 SKU，周五就能上线。
100% 本地部署
推理在工厂边缘端执行。图像、视频、结构化数据 — 一份都不出您的网络边界。
复用您已有硬件
通过 GigE Vision / USB3 Vision / RTSP 抓帧。不绑定专用相机，不重新采购。
3 周上线节奏
学习 → 纠正 → 检测。流程由您工艺工程师签字确认，不是供应商黑盒。
视觉 + 动作 双覆盖
一个平台同时盯产品质量与操作员动作合规 — 质量与 IE 共用同一份数据底座。
付费 POC 不达标退款
在您真实产线上付费跑 4 周。合同 KPI 没打到，您留数据 — POC 费全退。
每条三班线节约的检验员人头
第一年客户漏检率
最近 4 个付费部署的中位回本周期
单件审计记录附图像证据
把规则做不出来的不良也截住 — 包括从没见过的类型。
同时替代规则机器视觉与人工终检。5 张 OK 样本起训，复用您现有相机，实时把 OK/NG 推回 PLC。专为规则系统不再回本的高混合产线设计。
- 标签 / OCR / 版本检查 — 原生支持，无脆弱模板
- 亚像素容差的表面缺陷检测
- 单件审计记录附图像证据
Capability section — 视觉检测 AI Agent
瓶颈是真的。别再猜是哪个工位。
每个工位一个相机，AI Agent 盯每个班次。漏步即时报警，用带时间戳的数据告诉 IE 团队真实瓶颈在哪。典型 3 周上线。SOP 一字不改。
- 学习 / 纠正 / 检测三周上线节奏
- 合同里 9 项 KPI — 可量化，不是凭感觉
- 视频不出厂区 — 仅保留操作员姿态数据
Capability section — 动作合规与瓶颈分析
客户与生态伙伴遍及汽车、电子、精密装配等行业。
所列 logo 为已开展合作验证或当前客户合作品牌。具体合作范围可在咨询阶段说明。