在全球制造业向数字化、智能化深度转型的浪潮中，AI技术已从前沿探索进阶为驱动产业升级的核心引擎。然而，在质量管控、模型开发与场景落地等关键环节，企业依然面临AI开发门槛高、流程碎片化、现场协同弱、部署运维难等共性痛点。传统AI应用模式往往过于“沉重”，要么依赖高薪算法团队从头开发，要么采购的通用工具与工业现场水土不服，导致许多企业“想上AI却不敢上”。这种理想与现实之间的鸿沟，恰恰揭示了当前工业智能化进程中的一个核心矛盾：技术潜力巨大，但落地路径不畅。
在此背景下，视比特机器人正式发布其核心软件平台——翔云AI开发运维平台。该平台并非单一工具，而是由Agent智能体驱动、构建的智能化操作系统。它通过智能体间的协同，完整覆盖了从“AI构建-协同管理-终端执行”的全链路闭环，实现了 Agentic AIOps 的前沿理念。
那么它是如何打破传统束缚，将AI从“分散的实验”转化为“规模化的生产力”？今天，机器人大讲堂深入拆解了其中逻辑。
▍定位与痛点：翔云为谁而生？
据翔云平台产品负责人指出，翔云平台是聚焦工业场景的AI全生命周期一体化方案，平台核心由“智训（SpeedMind）、智脑（SpeedBrain）、智检（SpeedVision）”三大模块联动构成，形成从AI能力构建、现场协同到终端落地的完整闭环。
翔云系列平台的一体化全链路架构
从服务对象来看，翔云平台直指三类核心用户：机器人设备商、系统集成商，以及汽车制造、零部件加工等制造业终端用户。在企业内部，它服务于AI/IT研发团队、现场运维与质检人员、生产质量管理部门。这种多层次、多角色的覆盖，体现了平台设计的系统思维：智能制造转型不是某个部门的事情，而是需要全链条参与的系统工程。
其要解决的痛点，精准对应不同角色的核心诉求：
对研发团队：降低AI开发门槛，通过低代码、自动化流水线解决流程零散、模型管理混乱、运维成本高的问题；
对现场人员：通过实时协同、秒级换模、全链路追溯，解决数据不通、模型切换慢、状态不透明、问题难排查的现场困境；
对质量部门：借助高精度推理、低代码编排、全硬件适配，提升检测精度、加快产线换型、实现质量管控从滞后到实时。
简言之，翔云的目标是让AI真正“可用、易用、好用”，减少对人工经验的依赖，帮助企业实现快速部署、高效调试与稳定生产。
▍技术内核：三层架构如何联动赋能？
翔云平台的核心突破，在于构建了“智训（SpeedMind）- 智脑（SpeedBrain）- 智检（SpeedVision）” 三大模块联动的全链路闭环，将 AI 能力从分散的技术点整合为系统化的生产力引擎。这一架构以 “数据 - 模型 - 场景” 的高效流转为核心，实现了从 AI 开发到现场落地的端到端打通。
翔云智训（SpeedMind）是以Agent+领域大模型为基座的MLOps平台，致力于打造低门槛、自动化的AI开发底座。平台提供可视化操作界面与场景化预制流程库，使一线业务人员无需编码基础也能完成模型构建与部署，从而打破“AI开发仅限算法人员”的传统壁垒。
智能体自主运维
借助Agentic智能体架构与全流程MLOps工程化设计，翔云智训支持7×24小时无人值守的自动化训练与运维，能够自动调度任务、排查异常并优化参数，将AI开发整体效率提升50%以上。此外，平台融合领域预训练大模型与云-边-端协同架构，既支持“开箱即用”的通用场景，也可基于企业私有数据快速定制模型，有效平衡AI应用的通用性与个性化需求。
项目组管理界面示意图
数据标注模块
翔云智脑（SpeedBrain）作为现场与云端的协同枢纽，精准填补了 “现场检测与模型训练割裂” 的空白。其智能数据闭环功能，可自动筛选误检数据并实时回传至训练平台，将数据流转周期从1 天以上缩短至分钟级；模型统一管控系统支持秒级切换与全链路追溯，彻底解决了多工件场景下的模型管理混乱问题；而覆盖“质量 - 模型 - 设备 - 数据” 的全维度实时监控体系，有效解决检测异常排查难题，实现30 分钟快速排查异常。
软件端数据回流
作为终端执行载体，翔云智检（SpeedVision）则实现了 AI 能力的精准落地。其低延迟AI 推理引擎响应速度≤5ms，复杂缺陷识别准确率稳定在 99% 以上，完美适配高速产线需求；低代码可视化编排工具提供 200 多个预置模板，让新场景落地从 “周级” 压缩至 “小时级”，工艺人员无需编码即可快速适配产线换型；而对 CPU/GPU/NPU 等异构硬件的全面兼容，以及对国产框架、显卡、操作系统的全链路支持，让平台无需改造现有产线即可快速部署。
可视化流程编排器
三大模块的无缝联动，形成了“数据驱动模型迭代，模型优化现场执行，执行产生新数据” 的正向循环。此外，平台整体基于Agent智能体自动运维，不仅全链路闭环，低代码， 还可以全流程Agent托管，实现无人维护。这种全链路闭环架构，让AI 技术真正融入生产流程，成为持续创造价值的 “生产力引擎”。
数据治理到模型部署的全流程自动化
▍Agentic AIOps：从“工具辅助”到“智能体协同”
传统的AIOps（人工智能运维）侧重于利用AI算法分析日志、预测故障，本质上是增强版的监控工具。而Agentic AIOps的核心在于“智能体”（Agent）——一个能够理解目标、感知环境、自主规划并执行任务以达成目标的AI实体。
基于这一理念，本平台创新性地构建了Agentic智能中枢，融合大语言模型与行业知识库，支持通过自然语言交互实现全流程智能化运维管理。该智能体可自主完成多项关键任务，包括模型训练参数调优、训练失败原因自动排查、多环境运维状态监控与异常告警，并能根据业务数据变化主动推荐模型迭代策略。
平台内置的汽车内外饰分割大模型、缺陷检测大模型、零部件有无分类大模型等垂直领域模型，为Agent提供了开箱即用的通用视觉能力。在定制化任务中，Agent可基于大模型的小样本学习能力，仅需少量图片样本即可完成高效微调，快速生成专属高精度模型，从而摆脱传统模型开发中繁复的数据标注与长期训练过程。同时，平台构建的RAG工业级知识大脑，将设备手册、工艺标准、故障案例等非结构化文档转化为智能知识库，为Agent的运维决策提供了精准的领域知识支撑。
零部件有无分类大模型
OCR文本识别大模型
在此架构下，原本需要算法工程师、运维工程师及现场工程师多方协作、耗时数天甚至数周的开发运维周期，被缩短至小时级别，并可实现7×24小时无人值守的持续优化。据平台数据显示，该架构能将AI开发运维的整体效率提升50%以上。
▍实战验证：标杆企业的生产力变革
理论的优势，最终需要实践的验证。目前，翔云平台已在汽车制造、机器人等高端领域积累了众多成功案例。
在某头部新能源电池托盘制造企业，面对上千种装配零件、多品种柔性混线生产的极致挑战，翔云系统实现了对零件漏装、错装的99%以上准确率检测，将单台托盘全检时间从20分钟以上压缩至5分钟内，并使不良品流出率降至0.02%以下，从源头保障了电池包的安全与可靠。
在零部件加工行业，针对原材料表面缺陷种类多、批次换型快，过去每换一个批次就要重新开发算法的难题，通过翔云平台的低代码编排与小样本学习，非标场景开发成本降低40%，新缺陷模型上线从周级压缩到小时级。
▍结语
从“工具”到“引擎”，翔云平台的本质是通过全链路、场景化、智能化的设计，将AI转化为制造业的核心生产力。它不仅仅降低了技术使用门槛，更通过数据闭环与持续进化，帮助企业构建起动态适应、不断优化的智能质量体系。
在制造业竞争日益聚焦于质量、效率与柔性的今天，翔云平台提供了一条可落地、可扩展的智能化路径。它让AI不再只是“锦上添花”的试验品，而是成为驱动产线升级、工艺优化与质量变革的核心引擎。
目前，视比特翔云平台现已开放首批体验资格。对于所有致力于智能化突破的制造企业而言，这或许正是从“制造”迈向“智造”的关键一跃。
