在工业视觉检测领域，传统技术路径面临泛化能力弱、标注成本高的行业痛点。北京领邦智能装备股份公司推出的基于大模型的视觉检测智能体，突破了传统小模型局限，实现了从"项目交付"到"产品化"的根本性转变。该产品荣获"创新产品TOP10"奖项，以高度集成的一体化设计和强大的跨领域泛化能力，有望重塑千亿级视觉检测产业生态，推动整个行业向标准化、智能化方向发展。我们专访了领邦智能装备总经理崔忠伟，深入了解这一颠覆性技术背后的创新逻辑。

记者：传统视觉检测行业面临哪些核心痛点？领邦的大模型技术是如何从根本上解决这些问题的？

崔总： 传统视觉行业普遍采用CNN卷积小模型，核心问题是泛化能力弱、通用性差，导致每个项目都需要大量标注和训练，成本居高不下。

我们的突破在于构建了基于Transformer架构的视觉检测大模型，参数规模达13亿，在超过1亿张工业图片上进行训练，直至实现智能涌现。这赋予了模型强大的少样本跨领域泛化能力。

具体效果对比非常明显：在汽车壳体检测项目中，传统CNN小模型需要4000张样本才能达到精度要求，而我们的大模型仅需80张样本就能达到相同甚至更高的精度，样本需求量降低了98%，这是质的飞跃。

记者：获得"创新产品TOP10"的智能体产品有哪些技术亮点和创新特色？

崔总： 我们的智能体最大亮点是将大模型的通用性转化为实际生产力。由于大模型具备跨领域泛化能力，我们设计了一款即插即用的智能体设备，现场连接光源和相机后即可快速完成检测任务部署。

这种高效部署源自我们设备极高的技术集成度，即单台智能体可同时控制16路相机、32路光源、5-6轴运动控制系统，以及12路执行机构。这相当于将传统需要整个机柜才能实现的功能压缩到一个智能终端中。

这种高度集成的设计不仅大幅降低了部署成本和复杂度，更重要的是实现了从定制化项目到标准化产品的转变，这是整个行业的一次根本性革命。

记者：从产业生态角度看，智能体作为通用生产力工具，将如何重塑传统视觉检测产业格局？

崔总： 视觉检测是一个千亿级市场，但长期存在"散、小、乱"的问题。目前有2000多家企业，大部分还停留在做项目的阶段，交付质量和成本都难以控制。

领邦的视觉大模型和智能体将从根本上改变这一现状。我们实现了从"做项目"到"做产品"的转变，现场快速交付成为可能。这种模式变革将带来产业生态的深度重构。

我们预期，未来这个行业若形成20家上市公司、200家规模企业的新格局，整个行业将进入高质量发展的新阶段。产业集中度提升，标准化程度加强，这对整个制造业智能化升级都具有重要意义。

记者：面对生成式AI和具身智能的发展趋势，领邦如何布局未来技术方向，推动制造业转型升级？

崔总： 我们的视觉检测大模型本质上就是具身智能的重要组成部分。目前主流的大语言模型主要在IT层面发挥作用，而我们的视觉大模型则直接作用于物理层面，两者的结合将把制造业带入智能化新时代。

结合当前国家数字化转型、智能化升级的战略部署，我认为制造业完全可以跳过传统的渐进式升级路径，直接实现智能化升级的跨越式发展。

未来，我们将继续深化多模态大模型技术，推进视觉、语言、控制等多种AI能力的深度融合，构建更加完善的工业智能生态系统。我们的目标是让每一台设备都成为智能节点，让每一个工厂都具备自主学习和优化能力，真正实现制造业的智能化转型。