交大校友打造閉環控制，用AI大模型賦能智能化國產精密制造

作者丨卜松

編輯丨劉恒濤

圖源丨納眸智能

在傳統的制造業工業產線，采用“預設工藝參數-批量生產-事后抽檢”的模式。在這種模式下，一旦出現偏差，無法進行及時調整，造成了材料和人力浪費。這是傳統工業制造的一大痛點。

不久前，來自上海的納眸智能，推出了全球首個基于OCT的視覺語言動作模型（OCT-VLA），從感知硬件和AI算法兩個層面，彌補了制造業無法進行實時感知檢測并自主決策、自主制造的空白。為精密制造打造最精密的“眼”和“腦”，首次實現了在精密制造過程中的全自主“自動駕駛”。成立僅一年多，公司便憑借其全棧式、軟硬一體的解決方案，迅速獲得市場認可。

納眸智能專注于工業制造精細化升級，憑借硬核技術實力和清晰商業價值，公司在今年7月獲得了浦東創投及奇績創壇聯合投資的近千萬元天使輪投資，并已開始為多家行業頭部企業提供解決方案。2025年9月25日，在2025（第十九屆）DEMO CHINA大會上，納眸智能被評為“創新之星”。

01瞄準工業“黑箱”，聚焦高精度生產

納眸智能創始人、CEO孟彬擁有上海交通大學與武漢理工大學的教育背景。碩士畢業后，他沒有和身邊同學一樣選擇進入互聯網或金融行業，而是扎進了醫療器械行業，從事該領域的智能化研發。

精密手術器械的精度要求往往是工業領域難以想象的。比如，做一臺眼底手術，視網膜總共只有100微米厚，要將其中壞掉的一層取下來，對人手來說幾乎是不可能完成的任務。

“這種要求，是超出了人手極限的，人手的振幅是一百多微米，但是我們要求的精度在5微米，0.005毫米，所以人根本沒辦法操作。”孟彬說。

出于對“人手極限”的深刻理解，他意識到，要實現超高精度操作，必須依靠智能化的器械。

做精密醫療儀器研發的那幾年，為了了解市場競品和相關技術路線，孟彬花了不少時間在外看項目，因此，他對工業精密制造的“痛點”有著較為深刻的洞察。

“我們現在的生產方式，是在生產前做預規劃，規劃好路徑，然后按照規劃生產，生產后送到檢測中心檢測是否良品，是良品就入庫，不是良品就淘汰。”孟彬說，當前的激光精密制造，普遍采用的是一種“離線生產”模式，這種模式就像“盲人摸象”，生產過程完全是一個“黑箱”。一旦工藝確定，生產線就像一列“地鐵”，只能按照固定的軌跡、時間運行，無法實時介入和調整。

激光精密制造，目前在新能源電池、半導體、航空航天等領域已經廣泛應用，這種“離線”模式，導致良品率低、成本高昂、工藝優化緩慢。

孟彬覺得這背后有市場機會，于2024年8月成立了納眸智能，落地上海張江。團隊的核心成員來自上海交大，對光學智能技術有著長年累月的研發攻關經歷。

納眸智能要做的，就是將微米級空間感知技術與視覺語言動作模型(VLA)深度融合，構建新一代工業機器人空間智能感知系統，使工業機器人首次具備微觀且層析的環境感知能力，為精密制造的實時閉環控制奠定感知基石。

02自研VLA模型，向低良品率開戰

傳統的工業視覺公司，更多是做“靜態檢測”，即生產后的“探傷”。而納眸智能作為新一代工業視覺廠商，提供的是一套軟硬一體的“全棧式”方案，在生產過程中可以做到“實時檢測、實時調整”，實現了從“離線”到“在線”的本質飛躍。

實現上述飛躍，核心在于為工業機器人打造了一套“看得清、跟得上、控得了”的實時閉環。孟彬將這套系統拆解為兩個關鍵部分：“眼”和“腦”。

要實現實時控制，首先要讓設備“看得清”。

針對精密制造的產品缺陷和瑕疵，傳統的工業視覺方案，很多是利用主動投影技術的結構光，或模仿人眼，通過雙目視覺，用兩臺位置不同的相機拍攝同步圖像，在精度和速度上都無法滿足精密制造的要求。

而且，一些加工場景下，還會有視覺干擾。例如新能源鋰離子電池的極耳焊接（用于將電芯的正負極極耳與外部電路或電池模組連接，確保電流穩定傳輸），在焊接過程中，會產生大量的等離子、白光等干擾，導致圖像失真，視覺方案失效。

納眸智能將光學相干斷層掃描與傳感技術集成到視覺模組中。空間分辨率達到微米級，比傳統視覺高出幾個量級。

“通過我們的視覺方案，一個視覺模組實現了微米級每秒10萬次到40萬次的掃描速度，讓‘眼睛’能看得清瑕疵，檢測能力跟得上速度。”孟彬說，這套模組通過與客戶的激光設備共光路耦合，能夠有效規避強激光的干擾，抓取到最清晰的空間視覺圖像。孟彬表示，模組的大小“跟照相機差不多”，它能同時做到大幅度的擺位動作控制，并具備微米級檢測能力。

有了高精度的“眼睛”，還需要一個能實時決策的“大腦”。納眸智能的“大腦”，就是OCT-VLA模型，這是一個精密制造領域的具身智能垂直大模型，其工作邏輯，與自動駕駛中的VLA（視覺-語言-動作）模型一脈相承。它接收“眼睛”捕捉到的產品缺陷實時圖像數據之后，進行分析，然后輸出調整指令，對加工設備進行實時調整。

這種“隨時發現問題，隨時實時解決”的能力，徹底改變了傳統“經驗驅動”的生產模式。納眸智能的方案讓工業產線設備有了“眼睛”，實現了實時監測、實時調整的“自動作業”過程。

此外，這套系統在生產過程中收集到的實時數據，還能反哺工藝優化，形成數據智能驅動的良性循環。

這種能力重新定義了精密制造智能自動化范式，在激光精密制造、專業3D打印等領域的制造過程中實現了完整打通“感知-認知-執行”的自主化鏈路，為精密制造賦予真正的智能生產能力。

03 8000萬的“規模化門坎”與無人化藍圖

據孟彬介紹，納眸智能的產品已實現標準化生產，并在客戶產線落地。

商業模式上，納眸采取的是硬件模組銷售與軟件服務相結合的方式。在多數涉及精密制造的工廠產線，一套擁有激光攝像頭和內置軟件的視覺模組，成本大約在10萬到20萬人民幣之間。這個價格對于客戶來說，是一筆不小的投入，但孟彬并不擔心客戶的接受度。

孟彬解釋說，從工廠收入規模角度看，投入后可通過合理的成本分攤降低每年支出，幾年內便能收回投入。“同時，工廠在良品率、自動化程度、人工成本、整體工藝等方面實現全方位提升，進而增加收益。”

在市場開拓方面，納眸智能正在與幾家新能源、航空航天領域的頭部企業進行深度對接和測試。孟彬坦言，工業領域的測試周期較長，一般需要三到六個月，但一旦獲得頭部企業的背書，上游的供應鏈廠商便會主動快速跟進，適配生產標準，測試周期可能大幅縮短。

孟彬測算，納眸智能所聚焦的中國市場規模大約在五六百億人民幣，全球市場規模則超過500億美元。

對于公司的未來，孟彬為納眸智能設定的中期目標，是到2028年，年收入達到8000萬。

在上一家公司，看過很多項目，孟彬發現，8000萬是一個初創企業能否上規模的分水嶺，很多公司會卡在這個階段，原因在于管理半徑和團隊能力的復制。

“現在市場上能夠帶團隊做到一個億規模以上的leader非常稀缺，到了8000萬這個階段，你可能很難找到幫助業績更上一層的VP和中層。”孟彬說，技術突破只是第一步，要跨越8000萬的坎，還需要建立起一套能夠支撐規模化復制的體系和人才梯隊。

孟彬表示，納眸智能將聚焦在新能源電池、半導體、航空航天等精密制造細分賽道，進一步完善工業精密制造的“眼”（視覺模塊）與 “腦”（垂類大模型）系統。“最終愿景是推動精密工業制造實現實時監測、自主調整的智能化、無人化生產，乃至黑燈工廠的大規模應用。”

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