當AI技術席卷制造業，視覺檢測作為工業智能化的關鍵環節，正從實驗室走向生產線。一家深耕蘋果供應鏈的中國企業，憑借技術突破在工業質檢領域嶄露頭角。

北京領邦智能裝備股份公司成立于2016年，這一年被業界視為AI視覺技術商業化元年。董事長崔忠偉回憶創業初衷時表示：“第四代工業革命將賦予機器視覺能力，這將是顛覆性的變革。”公司成立初期便聚焦AI視覺與工業場景的結合，通過小模型與角度成像技術，開發出針對高亮表面零件的檢測設備，成功破解稀土永磁材料質檢難題。首臺設備售價40萬元，很快獲得江西金力永磁科技的首個訂單。

2018年成為公司發展的關鍵節點。隨著蘋果供應鏈全面轉向自動化生產，對零部件質量提出更高要求——供應商需實現全檢而非抽檢。當時市場上僅有領邦智能的設備能滿足這一需求，杭州美磁、韻升、瑞聲等蘋果供應商接連下單，推動公司年營收突破1500萬元，進入快速發展期。

技術紅利期并未持續太久。2020年后，隨著模仿者涌入，小模型技術的局限性日益凸顯。崔忠偉指出：“專用小模型需要為每個產品重新標注訓練，當客戶要求我們承擔標注服務時，成本占比飆升至營收的10%。”他算了一筆賬：單個項目標注需一個月人工投入，25%的毛利率扣除服務成本后幾乎無利可圖，行業陷入成本糾紛的惡性循環。

轉折點出現在2022年。ChatGPT的發布讓崔忠偉意識到技術變革的來臨：“大模型將像蒸汽機一樣改變行業。”2023年初，公司決定將前六年積累的利潤全部投入大模型研發，同時獲得國家專項補貼數千萬元。支撐這一決策的底氣來自早期積累的數據資產——截至2023年已收集近10億張工業圖片。

研發過程堪稱“燒錢”之戰。公司組建中美聯合團隊，研發人員占比最高時達60%，儲備數百張GPU卡，15個月投入數億元。崔忠偉坦言：“這是場豪賭，但不轉型就是等死。”2024年3月，全球首款基于Transformer結構的視覺檢測大模型在重慶發布，該模型通過超1億張缺陷圖像訓練，實現了“少樣本跨域泛化”能力。

這項突破徹底改變了商業模式。與專用小模型不同，大模型可憑借海量數據遷移至陌生工業場景，設備調試周期從30天縮短至3天，服務成本占比從10%降至1%。2024年10月，公司推出集成大模型的視覺智能體，從硬件設備供應商轉型為通用技術提供商。同年9月，入選國家級專精特新“小巨人”企業名單。

技術升級帶來專利爆發。目前公司持有62項專利和20項著作權，核心領域集中在“少樣本學習”和“跨域遷移”。崔忠偉特別指出：“我們證明了CNN結構不適合大規模預訓練，Transformer架構才是視覺大模型的正確路徑。”他強調，大模型的價值不在于參數規模，而在于通過大規模預訓練實現智能涌現。

在VisionChina2024機器視覺展上，崔忠偉提出更宏大的愿景：重構智能制造生態。傳統工廠的OT層（物理設備）與IT層（信息系統）長期割裂，而領邦智能正開發基于大模型的原生IT系統。“用對話框替代預設菜單，讓系統能動態響應需求。”這種變革特別適合缺乏傳統系統慣性的中小企業，有望破解其數字化難題。

公司目前通過整合外部大語言模型與OT層技術，構建覆蓋全鏈條的智能制造解決方案。作為工信部人工智能創新任務優勝單位，領邦智能還參與制定了AI視覺檢測行業標準。崔忠偉表示：“過去2000多家企業各自為戰，現在需要推動標準化建設。”他希望公司不僅能提供視覺檢測，更能通過大模型重構工廠IT系統，引領制造業從自動化邁向智能化。