凌云光CTO赵严：工业视觉大模型与智能检测共塑产业未来

在通用工业智能方面，凌云光推出了LuserLVM工业领域通用视觉大模型，释放通用智能检测能力。该模型通过分层设计，既满足了基础大模型的通用性需求，又针对不同行业和应用场景进行了优化。在缺陷生成、辅助标注和缺陷提示等方面，该模型展现出了卓越的性能，大幅提升工业质检的效率和精度，而无需依赖大量的算力，能够快速部署在3C、锂电等10多种工业视觉检测环境中。

例如，利用工业AIGC缺陷生成行业大模型，能够在短短一个小时内，从一张样本图像生成上万张仿真缺陷图像，缺陷生成效率提高了80%；利用辅助标注大模型，分割效率明显提升400%；工业领域缺陷提示检测大模型，能够基于现有信息，实现一分钟跨场景应用检测。

主动检测：AI加持 预防先行

在主动检测方面，凌云光采用数据+视觉+AI三者融合来全面提升主动检测的智能化水平。一方面，使用LuserLVM模型进行缺陷检测的实时准确分类；另一方面，搭载语言大模型对缺陷分类结果进行深入的工艺分析，突发不良响应提升95%、不良损失减少75%、分析效率提升98%、人工分析成本减少90%。

在实际应用中，该大模型已在锂电极片涂布缺陷检测、PVD手机中框外观缺陷检测和显示屏屏幕模组外观检测等场景中取得显著成效，分类准确率分别达99.25%、98.2%和95%。

在质量闭环方面，凌云光基于大模型AI能力和原有的质量管理软件构建了云边端一体AI整体解决方案，实现了从数据收集到模型调整和部署的全流程自动化。在不停机的情况下，只需一分钟完成快速更新和部署，为客户带来成本节约、生产效率提升以及产品质量改进等显著成效。