基于AI模型在提升效率与削减成本等方面的巨大潜力，多个行业正以高涨的热情投身于AI模型的研发与应用。
然而，打造一款成功的AI模型并非易事，它要求跨越重重挑战，包括高筑的技术壁垒、复杂的数据标注流程、人工标注数据的不稳定性，以及模型选型、训练、转换、部署全流程的精细管理，加上对数据安全与隐私保护的严格把控，每一环节都需精心设计。
在此背景下，全球领先的物联网模组及解决方案供应商移远通信发布了全新的工业智能品牌宝维塔™（ProvectaAI）及旗下AI视觉解决方案。
在探讨AI模型开发存在的各项挑战时，
宝维塔™AI视觉解决方案中的核心亮点——「匠心」AI算法模型训练平台
，无疑成为了破解难题的关键钥匙。
本文旨在剖析「匠心」平台，全面梳理其功能特性、价值贡献及竞争优势。
「匠心」平台作为一站式的AI开发工具，集成了数据上传、数据标注、模型训练、模型测试、模型发布和一键部署等全流程功能，具备半自动引导、并行开发、多设备协同等能力，整体呈现高效便捷、简单易用的特征。
与市面上其他AI算法模型训练平台相比，
「匠心」
平台另具有4点突出能力：
1、亚像素级缺陷检测能力：
搭载先进的亚像素分割算法，「匠心」可在亚像素精度下识别画面内的微小缺陷，极大提高检测精度和速度，降低漏检率。经对比，「匠心」平台的漏检率、误检率、单图测试耗时均显著低于行业平均水平，尤其适用于高精度加工产品。
2、数据集加速推理能力：
通过一系列技术手段，「匠心」平台可在保证模型性能同时，显著提高推理速度且降低处理高分辨率图像所需的资源或能耗，确保模型的实时性和高效性。经对比，「匠心」的推理速度是传统方案的2倍以上，其高效的处理能力使存储空间降低80%。
3、多区域+多模型结果工程指标统计：
多区域与多模型相结合的检测方式，显著增强了检测系统的准确性与效率。
4、系统监测平台
：平台具备自主系统监控能力，方便多用户资源合理分配。
以上能力使「匠心」平台在AI视觉领域展现了更突出的降本增效优势。
另外，在最后的模型部署和推理应用环节，基于「匠心」平台设计的模型不仅支持常规的X86 CPU架构和英伟达显卡，还支持高通、展锐、瑞芯微RK等嵌入式ARM架构，带来更低的硬件成本、更高的系统集成度，且这种兼容能力在行业内并不多见。
不仅如此，「匠心」平台充分考虑了客户诉求，支持公有化、私有化两类部署方式。
目前已开放50G基础硬盘级别的免费试用版。
值得一提的是，移远通信宝维塔™品牌强调边算一体，致力推动边缘计算与人工智能算法的深度融合。其打造的AI视觉软硬件解决方案即由边缘计算盒子、工业智能相机、「匠心」及「匠准」平台构成。
其中，在需要深度学习算法的机器视觉应用中，「匠心」负责精准构建并持续优化AI算法模型；「匠准」强调快速高效的部署能力，使基于「匠心」打造的模型无缝融入各类应用场景，二者相辅相成，共同实现AI视觉的应用与落地。
目前，宝维塔™AI视觉解决方案广泛应用在汽车电子、3C、金属加工制造、半导体、农副产品分选、垃圾分拣等场景，具体应用如下：
可以认为，「匠心」平台支持下的宝维塔™AI视觉解决方案具有跨行业的能力，足够为那些“追求明确检测标准、渴望通过数据沉淀优化生产流程、希望削减人力检测成本、希望提升机器视觉检测效率并确保检测过程无缝融入生产线、不干扰正常生产节奏”的项目提供支撑。
此次推出的宝维塔™AI视觉解决方案与「匠心」平台，并非孤立存在的，而是业务生态中的关键环节，并基于此打造了
双重业务闭环：
闭环1：助力AI在业务中发挥更强大的效能。
以「匠心」平台在缺陷检测中的应用为例，在该平台的加持下，检测设备不仅能够精准识别缺陷，还能深入分析缺陷信息，如缺陷出现的时间、类别及频率等，并将这些关键信息及时反馈给生产端，及时改进方案、降低缺陷率。整个过程，实现了从检测到优化、再到生产改进的完整闭环。
闭环2：全面的产品矩阵，覆盖物联网模组、天线、软件平台服务及AI行业解决方案等领域。
对于自备开发团队的客户，宝维塔™将提供自研边缘计算智能模组及「匠心」平台，低代码赋能客户AI能力；对于尚不具备开发团队的客户，宝维塔™可提供AI软硬件整体解决方案，同时交付「匠心」平台以方便客户管理设备。
