当AI技术席卷制造业，视觉检测作为工业智能化的关键环节，正从实验室走向生产线。一家深耕苹果供应链的中国企业，凭借技术突破在工业质检领域崭露头角。
北京领邦智能装备股份公司成立于2016年，这一年被业界视为AI视觉技术商业化元年。董事长崔忠伟回忆创业初衷时表示：“第四代工业革命将赋予机器视觉能力，这将是颠覆性的变革。”公司成立初期便聚焦AI视觉与工业场景的结合，通过小模型与角度成像技术，开发出针对高亮表面零件的检测设备，成功破解稀土永磁材料质检难题。首台设备售价40万元，很快获得江西金力永磁科技的首个订单。
2018年成为公司发展的关键节点。随着苹果供应链全面转向自动化生产，对零部件质量提出更高要求——供应商需实现全检而非抽检。当时市场上仅有领邦智能的设备能满足这一需求，杭州美磁、韵升、瑞声等苹果供应商接连下单，推动公司年营收突破1500万元，进入快速发展期。
技术红利期并未持续太久。2020年后，随着模仿者涌入，小模型技术的局限性日益凸显。崔忠伟指出：“专用小模型需要为每个产品重新标注训练，当客户要求我们承担标注服务时，成本占比飙升至营收的10%。”他算了一笔账：单个项目标注需一个月人工投入，25%的毛利率扣除服务成本后几乎无利可图，行业陷入成本纠纷的恶性循环。
转折点出现在2022年。ChatGPT的发布让崔忠伟意识到技术变革的来临：“大模型将像蒸汽机一样改变行业。”2023年初，公司决定将前六年积累的利润全部投入大模型研发，同时获得国家专项补贴数千万元。支撑这一决策的底气来自早期积累的数据资产——截至2023年已收集近10亿张工业图片。
研发过程堪称“烧钱”之战。公司组建中美联合团队，研发人员占比最高时达60%，储备数百张GPU卡，15个月投入数亿元。崔忠伟坦言：“这是场豪赌，但不转型就是等死。”2024年3月，全球首款基于Transformer结构的视觉检测大模型在重庆发布，该模型通过超1亿张缺陷图像训练，实现了“少样本跨域泛化”能力。
这项突破彻底改变了商业模式。与专用小模型不同，大模型可凭借海量数据迁移至陌生工业场景，设备调试周期从30天缩短至3天，服务成本占比从10%降至1%。2024年10月，公司推出集成大模型的视觉智能体，从硬件设备供应商转型为通用技术提供商。同年9月，入选国家级专精特新“小巨人”企业名单。
技术升级带来专利爆发。目前公司持有62项专利和20项著作权，核心领域集中在“少样本学习”和“跨域迁移”。崔忠伟特别指出：“我们证明了CNN结构不适合大规模预训练，Transformer架构才是视觉大模型的正确路径。”他强调，大模型的价值不在于参数规模，而在于通过大规模预训练实现智能涌现。
在VisionChina2024机器视觉展上，崔忠伟提出更宏大的愿景：重构智能制造生态。传统工厂的OT层（物理设备）与IT层（信息系统）长期割裂，而领邦智能正开发基于大模型的原生IT系统。“用对话框替代预设菜单，让系统能动态响应需求。”这种变革特别适合缺乏传统系统惯性的中小企业，有望破解其数字化难题。
公司目前通过整合外部大语言模型与OT层技术，构建覆盖全链条的智能制造解决方案。作为工信部人工智能创新任务优胜单位，领邦智能还参与制定了AI视觉检测行业标准。崔忠伟表示：“过去2000多家企业各自为战，现在需要推动标准化建设。”他希望公司不仅能提供视觉检测，更能通过大模型重构工厂IT系统，引领制造业从自动化迈向智能化。
