从显微镜到AI视觉：森赛睿的工业检测“新革命”

在工业制造的微观世界里，一枚只有绿豆大小的零部件正经历着检测技术的颠覆性变革。

曾几何时，它们需要工人趴在显微镜前，以毫米级的精度逐一审视表面划痕、裂纹或装配缺陷，一天下来最多检测数百个，眼睛酸涩、效率低下是常态。而如今，在武汉森赛睿科技有限公司（以下简称“森赛睿”）AI视觉检测技术加持下，同样的零部件检测效率可以提升7—8倍甚至几十倍，漏检率与错检率更是控制在万分之三以内——这场从“人眼主导”到“AI接管”的转变，不仅重构了工业检测的成本逻辑，更揭开了智能制造升级的冰山一角。

破解“毫米时代”检测的“效率枷锁”

在传统工业成品检测中，产品生产完成后，检测人员只能依靠肉眼或者借助设备仪器辅助（如显微镜），逐一对产品的表面缺陷、尺寸、形状等进行检测。本质上仍依赖人眼判断，即便借助仪器，眼睛依然是检测的核心。

这种场景正在发生深刻的变化。引入森赛睿的AI视觉检测设备后，同样的零部件检测时间可以压缩至5秒以内，单台设备日均检测量突破1.3万个——这意味着一台设备的效率相当于18个熟练工人，且可24小时连续不间断的运转。

据森赛睿总经理袁方介绍，他们曾接过一个汽车传感器检测项目，传统方案因雨天与晴天的油漆光泽度差异，每周都需工程师重新校准光源，而AI方案通过特征学习，一次训练即可自动适应环境变化，破解了从“毫米时代”到“秒级竞速”检测的“效率枷锁”。

让“AI平民化”照进工业现场

值得关注的是，森赛睿还将AI检测实现模块“傻瓜化”，使不具备AI技术背景的人员也能快速上手检测操作，真正实现让“AI平民化”照进工业现场。

在森赛睿合作的山东某烤鸭厂车间里，质检员李大姐正在用森赛睿的AI平台检测鸭皮炎。这位从未接触过编程的员工，却能熟练完成“上传图片—圈选皮炎区域—选择‘速度优先’”等程序操作。

“跟用手机修图一样简单，”李大姐笑着说，“以前挑皮炎鸭一天累得眼花，现在设备自己跑，我只需要抽检就行。”

据森赛睿市场品牌经理汪作状介绍，这种“零代码”能力源自森赛睿的云端训练平台。平台提供可视化引导界面，用户无需理解AI算法，只需按步骤标注缺陷、选择缺陷标签（如“划痕”“变形”）和模式（速度/精度优先），系统即可自动生成模型。

比如，要检测中药饮片上的黑斑，仅需上传少量瑕疵图片，用方框标记黑斑后按照引导即可训练出AI模型，用于中药饮片加工现场检测，整个过程完全不用写代码，较传统方案更便捷，实现让“AI检测平民化”照进工业检测现场。

从“设备商”到“生态构建者”的商业进化路径

早期的森赛睿以软硬件一体化销售为主，“云平台+软件前期免费试用”模式快速打开中小企业市场。但公司创始人袁方有着更长远的规划：“我们的终极目标是打造‘产品—服务—数据资产’的闭环。”

例如在轴承行业，森赛睿计划通过积累10万+轴承缺陷数据，训练出“轴承通用检测模型”，新用户无需标注数据，直接调用模型即可检测，大幅降低使用门槛，实现从“硬件销售”到“数据资产”的闭环商业模式。

在工业视觉领域，许多进口品牌曾长期占据高端市场，一套检测系统售价动辄数十万元。森赛睿通过全产业链自研打破了这一局面，核心算法100%自研，基于更贴近工业现场的需求洞察和AI赋能，大幅降低视觉检测系统的部署成本。

浙江某电子厂老板算了一笔账：“以前买某知名视觉大厂的设备，一台够买森赛睿五台，现在用森赛睿的设备，一年就收回成本，省下的钱能扩产一条新产线。”

“我们要做的不是‘工业眼睛’，而是‘工业大脑’。”对于未来的发展，袁方表示，在工业领域应用方面，巩固应用基础，通过销售带动技术进步；在产品化布局方面，重点在多应用场景下，行业应用只推广成熟的解决方案；在行业模型方面，通过降低数据需求与训练成本，持续提升行业解决方案的精准度和效果。