【ZiDongHua 之“会展赛培坛”收录关键词：平方和 机器视觉 智能制造 边缘智能 】
　　
　　平方和亮相2025北京机器视觉大会：丁朝海博士揭秘Sirius如何重构视光智能工厂
　　
　　2025年北京机器视觉助力智能制造创新发展大会于6月19日盛大开幕，作为机器视觉与智能制造的行业风向标，本届大会了汇聚全球顶尖企业与技术领袖。平方和首席数据科学家丁朝海博士受邀参加大会“视无界•智共生”主题论坛并发表演讲，分享从视觉检测到跨模态控制融合的突破性实践，为视光行业智能化升级提供新范式。
 
　　
　　Part.01
　　
　　行业痛点剖析
 
　　
　　丁博士从一片隐形眼镜的制造工艺切入：“在十万级洁净室中，每片镜片需经历十余道工序。”他指出当前行业三大痛点：
　　
　　- 质检依赖人工目检
　　
　　- 工序数据孤岛严重
　　
　　- 缺乏闭环反馈机制
　　
　　“这直接导致智能化程度低、质量不稳定、数据利用率差。”丁博士强调。
　　
　　Part.02
　　
　　平方和技术突破之路
 
　　
　　面对透明材质检测的世界级难题，平方和科技交出了创新答卷：
　　
　　光学检测技术突破：多光源协同成像系统；
　　
　　全工序设备布局：以Insvis产品线为例，研发了包括湿性粗检设备、全检封包一体机、彩膜移印专用设备、水合浸泡检测系统等针对各个工艺段的制造和包装设备;
　　
　　Sirius平台：平方和基于“机器视觉+工业控制+AI”的深度融合，推出Sirius智能工厂解决方案——打通设备、工艺、质检和控制的统一操作系统。从底层的数据采集，到平台层的数据管理及上层的可视化和流程调度，实现“数据采集自动完成”到“缺陷识别+分析”到“工艺控制+路径调整”，最终构成生产环节的智能闭环。
　　
　　Part.03
　　
　　何为Sirius智能制造平台？其如何重新定义视光制造的“智”与“能” ？
　　
　　Sirius 的系统组成
　　
　　系统架构分为六层：感知层、平台层、AI 分析层、控制层、执行层和决策层，支持横向打通与纵向协同。
　　
　　亮点
　　
　　多模态数据采集平台：支持图像、工艺参数、设备信号、质检数据等的统一采集与对齐。
　　
　　工业Agent 协同机制：每个工序有智能Agent进行异常识别、数据上报、控制反馈。实现生产边缘智能化、协同决策。
　　
　　跨模态智能模型（VLM+LLM）：视觉语言模型解释图像异常并与文本知识融合控制反馈机制：通过控制反馈层实现参数优化、工艺修正、设备联动；
　　
　　工作机制
　　
　　拥有数据后，我们进一步引入多模态AI模型：用视觉语言模型（VLM）理解缺陷图像、用大语言模型（LLM）理解生产工艺语义。系统不再只是记录和传输，而是理解并建议优化动作，最终通过闭环控制，将数据和知识真正融合到制造行为中，实现自学习、自优化的工业智能体。
　　
　　“我们不仅让系统'看得见'，更要让它'会思考、能决策'。”丁博士如是说。
　　
　　Part.04
　　
　　为何视光行业需要Sirius？
　　
　　丁朝海博士在演讲中深入剖析了行业挑战：“视光产品对光学性能要求极高，但传统生产依赖老师傅经验，难以规模化复制。Sirius的核心价值在于将‘经验’转化为‘数据智能’，让每一条产线都拥有‘超级工艺师’的大脑。”
　　
　　“机器视觉的终极目标不是替代人眼，而是重塑生产逻辑。”这是平方和的技术哲学，更是平方和人孜孜不倦为之努力的目标，让我们继续深耕细作，与行业伙伴共塑智能制造的新可能！