近年来，随着智能制造、出口质量标准、新能源整车结构复杂度等多重因素叠加，越来越多主机厂开始从“点状部署”转向“系统化导入”，平台化的AI视觉检测体系正逐步成为整车厂的标准化选项。

在过去，汽车制造四大车间——焊装、涂装、总装、冲压中的机器视觉，往往呈现出“各自为战”的状态：不同产线、不同车型、不同工艺甚至采用不同厂商、不同技术架构，导致系统兼容性差、维护成本高、模型更新周期长、工程人员学习门槛高。现在，这种碎片化部署正在被一种新范式取代。

01主机厂开始青睐平台化视觉

多场景通用，解决“模型碎片化

以森赛睿科技为代表的新一代工业视觉方案商，正在构建端到端的平台型架构。通过“视觉AI云平台 + 推理软件 + 视觉控制器”的组合，用户可以：

• 一次标注，多场景复用模型（如焊装与总装共享某些零部件装配特征识别算法）；

• 同一平台管理多个车间/车型/工艺的检测任务；

• 快速迭代算法，不再为每一个新缺陷重新开发模型。

操作统一，无需重构各车间系统

传统方案往往需要“开发一套软件、培训一组操作工、接入一套设备”，重复构建带来大量隐性成本。而森赛睿平台提供完整的软件生态链：

• 拖拽式的无代码模型训练界面，操作门槛低；

• 可将AI模型部署于Windows客户端或边缘控制器；

• 支持私有化部署、远程升级、主流通信协议，无缝集成于主机厂现有产线设备。

△森赛睿AI视觉检测部署全流程

从研发到维护，整合全流程效率

平台化系统的最大优势，是实现了整个AI视觉系统的“产品化+工具化”，将以往依赖人工经验的开发维护流程，转化为清晰的标准化步骤：

1. 图像采集 → 云平台图像标注

2. 模型训练验证 → 云端优化推送

3. 部署至客户端/控制器 → 与现场设备连通

4. 模型更新或优化 → 云端一键完成、全线同步

△森赛睿AI云平台训练模型

02森赛睿平台如何贯彻四大车间？

在汽车主机厂的多个实际部署项目中，森赛睿平台已贯通多个关键检测场景：

总装车间：装配一致性保障

● 轴承装配检测：实现漏装、倒装状态识别，防止核心传动部件异常；

● 轮毂压铆检测：通过AI识别铆痕数量与分布区域，确保结构稳定性。

△轴承装配、缺陷检测和轮毂缺陷检测

 涂装车间：内饰表面质量把关

● 车门软包材质检测：高柔性材质表面破损、压痕等轻微缺陷可被高精度模型识别，弥补人工目检盲区。

△车门软板包材区域外表缺陷检测

焊装/冲压车间：有待拓展的新场景

● 可扩展至焊点检测、冲压毛边识别等场景，未来通过模型迁移学习快速适配。

主机厂的下一步，不是“导入”，而是“统一”

平台化视觉并不是“技术演示”，而是决定AI部署成本的底层变量。对主机厂而言，越早打通检测平台标准、越早构建算法资产库，越能在质量管理中取得主动权。

视觉AI不是拼谁的模型更准，而是谁的系统更稳、谁的工程更快、谁的模型资产积累更多。

森赛睿已通过视觉AI平台化方案，帮助客户构建起“全流程统一 + 多车间协同 + 可复制迭代”的检测新范式。