工业AI正从单点应用走向全场景部署，但“模型易训、产线难落”仍是大型制造企业面临的共同挑战。模型训练完成只是起点，真正决定工业AI价值的，是模型能否在真实产线稳定、高效、持续运行。

　　传统依赖单台工控机部署的方式，在规模化应用中逐渐暴露出部署碎片化、版本难统一、算力利用率低、运维不可观测、异构硬件难兼容等问题，导致AI项目陷入“难复制、难运维、难演进”的瓶颈。当工业AI进入多产线、多工厂、多模型协同的新阶段，构建一个统一、稳定、可扩展的中心化工业AI运行平台，正成为企业实现AI规模化落地的关键基础设施。

　　近日，思谋科技ViMo Xphere工业AI视觉推理平台正式在美的超级工厂完成全场景规模化量产验证。作为面向生产端打造的工厂级AI视觉模型推理中枢，Xphere以统一的中央推理架构，破解传统工业视觉“一机一策、碎片化部署”的行业难题，并在多品类、多工序的复杂制造场景中实现稳定运行，为全球高端制造企业的AI规模化落地提供了成熟可复制的实践范本。

　　01 中央推理模式，一次部署、全厂调用

　　作为家电制造龙头，美的工厂具备多产线、多品类、高节拍量产、质检标准严苛的典型特征。传统工业视觉方案普遍围绕单一场景定制部署，每条产线独立配置推理服务与硬件资源，极易造成硬件冗余、运维分散，更难以实现模型资产与数据的统一沉淀，无法支撑集团级的数智化推进节奏。

　　ViMo Xphere部署架构图

　　针对这一共性挑战，思谋跳出“一机一策”的传统逻辑，创新打造ViMo Xphere中央推理模式：通过构建统一的推理中台，向下连接产线的各类传感器与机台设备，向上承载集团级AI视觉模型，实现模型部署、推理运行、资源调度和产线接入的一体化管理。

　　不同于多数AI模型仅停留在离线验证或辅助参考阶段，Xphere以在线推理服务的形式深度嵌入机台原生工作流，图像采集、AI推理分析、结果回传、产线执行、资源监控调度全程形成闭环联动，检测节奏完全匹配生产节拍，AI判断直接参与生产决策，让视觉检测真正成为生产流程的有机组成部分。

　　在生产端，模型推理与机台运行实时协同，保障高节拍产线下的检测效率与稳定性；在运维端，通过可视化管控能力，将服务状态、资源占用、请求负载、推理耗时、吞吐能力等关键指标集中呈现，帮助企业快速发现运行异常和性能瓶颈，保障推理服务持续稳定运行；在质量管理端，AI推理全流程与检测结果实现数字化沉淀，为质量溯源分析与生产智能决策提供持续的数据支撑，驱动质量体系持续精进。

　　目前，Xphere已接入美的多品类核心产线，覆盖AOI复判、AI波峰焊检测、AI引脚检测、八拼板螺柱螺纹检测、DIP电子元器件字符检测、空调内外机检测等全流程关键工序，实现多类型视觉任务的统一接入、统一推理、统一运行管控，让AI模型真正转化为可稳定量产、可持续迭代的生产级核心能力。

　　02 三大优势，打造可量产复制推理底座

　　经过美的高端复杂制造场景的实战打磨，ViMo Xphere已具备成熟的标品化基因，可快速复制到消费电子、新能源、轨道交通等多类工业领域，为大型制造集团提供稳定、高效、可沉淀的AI推理基础设施。

　　Xphere平台可视化运行效果图

　　工厂级集中推理架构，适配全域管控需求。Xphere以集中式推理中枢统筹全厂视觉检测任务，支持多产线、多品类、多算法的统一调度管理，既保障产线实时推理的低延迟要求，又满足集团全域统一管控需求，完美适配超级工厂多基地、多产线的柔性生产特征。

　　全链路标准化产品体系，降低落地门槛。Xphere是量产化标准产品，内置标准化接入协议、通用模型运行容器、可视化运维体系，可支持各类上位机软件快速接入。无需针对单场景二次开发，大幅缩短AI检测方案上线周期。

　　集团级AI资产沉淀能力，放大长期价值。区别于传统项目“交付即终止”的模式，Xphere可统一收纳、归档、迭代厂区所有落地AI模型与检测数据，将单次项目落地经验转化为企业可复用的智能化数字资产。当企业拓展新产线或新增检测场景时，可基于已有模型与推理配置快速复制投产，持续降低全域数智化改造成本。

　　作为Physical AI落地生产现场的核心推理基础设施，Xphere打通了AI从模型训练到产线执行的关键一环，让AI能力真正转化为持续服务生产的稳定能力。此次合作，充分验证了思谋ViMo Xphere在高端复杂制造场景的产品成熟度、落地稳定性。未来，思谋科技将持续迭代优化ViMo Xphere标准化推理能力，向全球制造企业输出标准化、可复制的工业AI智能体解决方案，助力更多超级工厂实现高效、低成本的智造升级。

　　公司简介

　　思谋科技（SmartMore），全球领先的工业AI智能体公司，以全球首个专有工业多模态大模型IndustryGPT为核心，深度整合工业领域专业知识与软硬件生态体系，帮助企业构建与运营智能制造系统，加速工业生产从自动化向自主化演进，推动AI时代工业自动化范式升级。