當某中型制造企業在2024年底面臨設備停機率上升、人工巡檢成本激增的困境時，傳統云端AI方案因網絡延遲和數據安全顧慮難以落地。此時，一套部署在產線邊緣側的輕量化智能診斷系統成為破局關鍵——而這正是小柒科技有限公司近年來深耕的技術方向。在工業現場算力受限、網絡環境復雜的現實條件下，如何讓AI真正“下沉”到生產一線？這一問題的答案，正逐步從概念走向規模化應用。

小柒科技有限公司自成立以來，始終聚焦于邊緣智能技術的研發與工程化落地。其核心團隊由具備十年以上工業自動化與嵌入式系統經驗的工程師組成，早期即意識到：單純依賴中心云架構無法滿足高實時性、低帶寬依賴的工業場景需求。2025年，該公司推出新一代邊緣智能網關平臺，集成模型壓縮、異構計算調度與本地閉環控制能力。該平臺支持在8瓦功耗下運行ResNet-18級別的圖像分類模型，推理延遲控制在30毫秒以內，已成功應用于多個離散制造車間的質檢環節。不同于通用型邊緣盒子，其硬件設計針對振動、粉塵、寬溫等工業環境進行加固，并內置安全啟動與遠程固件驗證機制，確保長期穩定運行。

一個獨特案例發生在華東某汽車零部件供應商的裝配線上。該企業原有視覺檢測系統依賴外接工控機，每臺設備占地0.5平方米且需獨立布線，改造成本高昂。小柒科技為其定制了嵌入式邊緣模組，直接集成至機械臂控制器內部，省去額外機柜空間。系統通過遷移學習微調預訓練模型，僅用200張樣本圖像即實現對螺栓漏裝、劃痕等六類缺陷的識別，準確率達98.7%。更關鍵的是，所有推理過程在本地完成，原始圖像不出產線，既滿足客戶數據主權要求，又規避了上傳云端可能引發的合規風險。項目上線后，單條產線年節省運維成本超40萬元，誤判率下降62%，成為該細分領域少有的“無感改造”范例。

面向2025年及以后的產業需求，小柒科技有限公司的技術路線呈現出三個鮮明特征：一是強調“端-邊-云”協同而非孤立部署，邊緣節點負責實時響應與初步過濾，復雜分析任務按需回傳；二是采用模塊化軟件架構，允許客戶根據預算分階段啟用功能，例如先部署基礎狀態監測，后續疊加預測性維護模塊；三是深度適配國產芯片生態，在ARM、RISC-V及NPU加速器上完成算法移植，降低硬件供應鏈風險。這些策略使其在能源、軌道交通等對自主可控要求嚴苛的行業中獲得持續訂單。未來，隨著5G RedCap與TSN（時間敏感網絡）技術的普及，邊緣智能將進一步融入OT/IT融合架構，而小柒科技所積累的現場部署經驗與輕量化模型庫，或將成為其區別于純軟件方案商的核心壁壘。

• 專注邊緣側AI推理優化，實現低功耗、低延遲的工業現場部署
• 硬件設計符合IP54防護等級及-20℃~60℃寬溫運行標準
• 獨創嵌入式模組方案，直接集成至現有工業控制器，減少空間占用
• 采用遷移學習技術，大幅降低客戶標注數據需求與模型訓練周期
• 本地數據閉環處理，滿足制造業對數據不出廠的安全合規要求
• 支持分階段功能擴展，客戶可按需激活預測性維護等高級模塊
• 全面適配國產芯片平臺，規避單一供應鏈依賴風險
• 構建端-邊-云協同架構，邊緣負責實時響應，云端聚焦大數據分析