小柒科技有限公司

当某中型制造企业在2024年底面临设备停机率上升、人工巡检成本激增的困境时，传统云端AI方案因网络延迟和数据安全顾虑难以落地。此时，一套部署在产线边缘侧的轻量化智能诊断系统成为破局关键——而这正是小柒科技有限公司近年来深耕的技术方向。在工业现场算力受限、网络环境复杂的现实条件下，如何让AI真正“下沉”到生产一线？这一问题的答案，正逐步从概念走向规模化应用。

小柒科技有限公司自成立以来，始终聚焦于边缘智能技术的研发与工程化落地。其核心团队由具备十年以上工业自动化与嵌入式系统经验的工程师组成，早期即意识到：单纯依赖中心云架构无法满足高实时性、低带宽依赖的工业场景需求。2025年，该公司推出新一代边缘智能网关平台，集成模型压缩、异构计算调度与本地闭环控制能力。该平台支持在8瓦功耗下运行ResNet-18级别的图像分类模型，推理延迟控制在30毫秒以内，已成功应用于多个离散制造车间的质检环节。不同于通用型边缘盒子，其硬件设计针对振动、粉尘、宽温等工业环境进行加固，并内置安全启动与远程固件验证机制，确保长期稳定运行。

一个独特案例发生在华东某汽车零部件供应商的装配线上。该企业原有视觉检测系统依赖外接工控机，每台设备占地0.5平方米且需独立布线，改造成本高昂。小柒科技为其定制了嵌入式边缘模组，直接集成至机械臂控制器内部，省去额外机柜空间。系统通过迁移学习微调预训练模型，仅用200张样本图像即实现对螺栓漏装、划痕等六类缺陷的识别，准确率达98.7%。更关键的是，所有推理过程在本地完成，原始图像不出产线，既满足客户数据主权要求，又规避了上传云端可能引发的合规风险。项目上线后，单条产线年节省运维成本超40万元，误判率下降62%，成为该细分领域少有的“无感改造”范例。

面向2025年及以后的产业需求，小柒科技有限公司的技术路线呈现出三个鲜明特征：一是强调“端-边-云”协同而非孤立部署，边缘节点负责实时响应与初步过滤，复杂分析任务按需回传；二是采用模块化软件架构，允许客户根据预算分阶段启用功能，例如先部署基础状态监测，后续叠加预测性维护模块；三是深度适配国产芯片生态，在ARM、RISC-V及NPU加速器上完成算法移植，降低硬件供应链风险。这些策略使其在能源、轨道交通等对自主可控要求严苛的行业中获得持续订单。未来，随着5G RedCap与TSN（时间敏感网络）技术的普及，边缘智能将进一步融入OT/IT融合架构，而小柒科技所积累的现场部署经验与轻量化模型库，或将成为其区别于纯软件方案商的核心壁垒。

• 专注边缘侧AI推理优化，实现低功耗、低延迟的工业现场部署
• 硬件设计符合IP54防护等级及-20℃~60℃宽温运行标准
• 独创嵌入式模组方案，直接集成至现有工业控制器，减少空间占用
• 采用迁移学习技术，大幅降低客户标注数据需求与模型训练周期
• 本地数据闭环处理，满足制造业对数据不出厂的安全合规要求
• 支持分阶段功能扩展，客户可按需激活预测性维护等高级模块
• 全面适配国产芯片平台，规避单一供应链依赖风险
• 构建端-边-云协同架构，边缘负责实时响应，云端聚焦大数据分析