灯塔案例｜海信视像科技

🔧 核心案例

5大核心案例 ①用户需求智能洞察系统

业务痛点

传统产品开发依赖市场调研和人工分析，难以从海量用户评论中精准、快速地捕捉真实需求，导致产品定义滞后于市场变化。

解决思路

基于大数据技术 + 自研用户需求识别智能体 + 星海大模型，从海量用户声音中实现分钟级深度洞察，自动识别痛点及潜在需求，驱动研发与创新。

实施路径

① 大数据平台实时采集电商、社交、售后等多渠道用户声音数据 → ② 用户需求识别智能体自动对用户观点进行语义分类和情感分析 → ③ 星海大模型 + 本地化产品知识库精准识别用户痛点及潜在需求 → ④ 自动生成用户需求报告，驱动研发立项与产品创新 → ⑤ 2025年已成功基于此模式锚定"增强动态画面流畅度与色彩稳定性"方向，应用在RGB-Mini LED新品E8S系列。

关键数据

用户声音→新品功能输入时间缩短62%，覆盖海量用户评价数据的分钟级深度洞察。

AI大模型 05.01.01 星海大模型作为核心推理引擎，部署在私有云平台，结合本地化产品知识库，实现用户需求语义理解与产品特性智能匹配。

💡 星海大模型是海信自研的行业大模型，专门针对家电/消费电子领域进行调优，可理解电视产品相关的专业术语和使用场景，准确率显著高于通用大模型。

大数据分析 05.04.01 多渠道用户声音数据的实时采集与分析平台，日均处理数万条用户评论和售后反馈。

💡 系统自动对用户观点进行分类（画面/音质/外观/功能等维度），并量化各类需求的频次和情感倾向，为产品决策提供数据支撑。

↓62%

需求→新品输入时间

分钟级

海量用户声音洞察

5大核心案例 ②AI数字化工艺设计

业务痛点

传统工艺设计需IE工程师从5000+条历史工艺资源中人工筛选、凭经验编制方案，一套工艺方案耗时数天，且质量高度依赖个人经验。

解决思路

沉淀超过10万条工艺数据的知识库，结合自研星海大模型，实现从人工编制到AI 5分钟自动生成全要素工艺方案的跨越。

实施路径

① 系统化梳理海信多年积累的工艺文件，构建涵盖工序步骤、操作要求、物料分配、设备参数等全要素的标准化工艺知识库（10万+条） → ② IE工程师输入新品工艺参数和产品设计BOM → ③ 星海大模型基于知识库检索+增强生成（RAG）自动生成完整工艺方案 → ④ 数字仿真环境快速验证工艺可行性（从10小时缩至19分钟） → ⑤ 自动下发MES系统执行，实现"设计→验证→执行"全流程数字化。

关键数据

工艺设计效率提升75%（从数天→5分钟自动生成），工艺设计与验证周期缩短30%以上，10万+条工艺知识库沉淀。

AI大模型 05.01.01 星海大模型+知识库检索（RAG）架构，5分钟自动生成涵盖全要素的工艺方案。

💡 星海大模型在工艺设计中扮演"资深IE工程师"角色：根据产品参数自动匹配最佳工艺路径、推荐最优工装夹具、生成操作SOP，并自动校验工艺参数的合理性。

知识图谱 05.02.01 10万+条结构化工艺知识构成的知识库，涵盖海信历年全部产品型号的工艺方案。

💡 知识库不仅包含工艺参数，还录入了历史异常处理和改善案例，使AI在生成方案时能主动规避已知的工艺风险点，大幅减少试错。

↑75%

工艺设计效率提升

10万+

工艺知识库规模

5大核心案例 ③矩阵式面板精确卡合（行业首创）

业务痛点

85英寸大屏电视面板装配需5名工人手动对齐、抬放、校准，属于重体力重复劳动，不仅存在精度偏差，且效率低下，工人劳动强度大。

解决思路

行业首创矩阵式面板精确卡合方案，多组高精度视觉相机赋予机器人"眼睛"，AI"大脑"实时决策，实现全流程自动化装配。

实施路径

① 自主研发出矩阵式面板卡合工装，集成多组高精度工业视觉相机 → ② AI视觉系统实时识别面板位置和姿态偏差 → ③ 六轴机器人自动完成"自动撕膜→精准装配→实时校准"全流程 → ④ 系统同时建立灵活适应多型号板卡的柔性生产能力，根据MES下发的产品信息自动切换装配参数 → ⑤ 一线工人从重体力劳动中解放，转向设备运维和工艺优化等技术性更强的岗位。

关键数据

0.1毫米级精准定位，从5名工人手动对齐到全流程自动化，11项业内首创技术之一。

机器视觉 01.03.01 多组高精度工业相机组成视觉矩阵，实时捕捉面板位置偏差，引导机器人精确抓取和定位。

💡 每台视觉相机负责一个定位区域的监测，多个相机数据融合后由AI"大脑"综合判断，实现0.1mm级的装配精度，远超人工装配的精度水平。

工业机器人 01.01.01 六轴协作机器人执行全流程装配操作，替代5名工人的手动劳动。

💡 机器人末端集成了自动撕膜夹具和真空吸盘，通过快换装置可适应85英寸、75英寸、65英寸等多种尺寸面板的自动切换，实现柔性生产。

0.1mm

面板装配定位精度

5→0人

人工需求变化

5大核心案例 ④AI智能检测平台

业务痛点

传统检测依赖人工目视抽检，效率低、标准不统一，微小缺陷容易被遗漏，且质量问题反馈滞后，无法实时纠正。

解决思路

基于26万+高质量样本的深度学习模型，首创"拍检同步"技术，构建"实时发现→即时反馈→快速纠正"的AI质量闭环。

实施路径

① 长期积累26万+份涵盖各类产品缺陷的高质量检测样本 → ② 基于深度卷积神经网络训练检测模型，覆盖屏幕坏点、划痕、色差、面板卡合间隙等多种缺陷类型 → ③ 产线部署"拍检同步"技术：产品在流水线上移动时，高速工业相机同步拍照，AI模型即时分析 → ④ 发现缺陷后自动触发停机/标记，系统将缺陷信息同步至上游工序进行工艺参数修正 → ⑤ 形成"实时发现→即时反馈→快速纠正"的智能质量闭环。

关键数据

检测效率提升70.7%，26万+份高质量训练样本，覆盖多种缺陷类型的深度学习模型。

机器视觉 01.03.01 高速工业相机阵列实现"拍检同步"——产品在流水线上不停留，相机在运动中完成拍摄，AI即刻分析。

💡 "拍检同步"技术的核心是突破了运动成像的模糊问题：通过高速快门（1/5000秒）+ 同步补光系统，在产线不减速的情况下获得清晰图像，实现100%全检而非抽检。

深度学习 05.01.02 基于26万+高质量样本训练的卷积神经网络检测模型，不断通过新样本持续迭代优化。

💡 检测模型覆盖数十种缺陷类型，从宏观的屏幕划痕到微观的像素级坏点，检测精度优于人工目检，且标准完全统一，消除了不同检验员之间的判定差异。

↑70.7%

检测效率提升

26万+

训练样本规模

5大核心案例 ⑤AI产线排布优化

业务痛点

年产数百个产品型号，每个产品的画质、光学、结构、包装各不相同，每条线体上百个工位。传统IE工程师拿秒表掐工时逐个工序调整，效率低且方案非最优。

解决思路

AI自动生成效率最优的产线工艺排布方案，替代传统人工经验法，实现从"秒表掐工时"到"AI智能排兵布阵"的升级。

实施路径

① 建立产线工序标准工时数据库和设备能力模型 → ② AI系统根据新品工艺BOM和工艺要求，自动计算最优的工位布局和人员配置方案 → ③ 数字孪生环境模拟验证排布方案的节拍平衡率 → ④ 方案下发产线执行，产线按照AI计算结果快速切换 → ⑤ 量产过程中AI持续采集产线实际节拍数据，自动调整优化排布。

关键数据

以E5Q Pro为例：工艺设计与验证周期缩短30%以上，量产爬坡周期缩短50%。

数字仿真 03.03.01 AI生成的排布方案先在数字孪生环境中模拟验证，确保节拍平衡率达标后再实际执行。

💡 传统IE排布需要在线体上反复试错调整，每次调整需要停机数小时。AI仿真优化可以在数字环境中几秒内完成数十种方案的对比验证，选出最优方案后一次性调整到位。

智能排产 06.02.01 AI自动计算最优排布方案，覆盖上百个工位的工序分配和人员配置。

💡 AI不仅考虑工序顺序约束，还综合考虑了操作员技能水平、设备兼容性、物料配送路径等十多个维度，生成的方案在综合效率上显著优于人工经验方案。

↓30%+

设计与验证周期缩短

↓50%

量产爬坡周期缩短

⑥基于LLM的研发智能体平台

业务痛点

软件研发过程中，编码、集成、测试、缺陷分析各环节存在信息孤岛，人工协作效率低，研发周期长。

解决思路

部署基于大语言模型的四大研发智能体（辅助编码、系统集成、缺陷分析、用例设计），配套7×24小时自动化测试工厂，实现研发全链路智能化。

关键数据

软件开发周期缩短31%，研发效率提升27%。

AI大模型 05.01.01 四大AI智能体（辅助编码、系统集成、缺陷分析、用例设计）协同工作，覆盖研发全流程。

💡 四大智能体各司其职：编码智能体辅助开发人员生成代码框架和核心算法；集成智能体自动处理模块间的接口适配；缺陷分析智能体在代码提交前自动审查；用例设计智能体根据需求文档自动生成测试用例。

↓31%

软件开发周期缩短

↑27%

研发效率提升

⑦虚拟验证与数字孪生仿真

业务痛点

传统生产线调试和试产需要物理产线验证，发现问题后需停机调整，成本高、周期长，且无法穷举所有工况。

解决思路

构建产线数字孪生模型，在虚拟场景中模拟验证全过程，实现"零成本"试错，大幅缩短验证周期。

实施路径

① 对整条生产线进行3D激光扫描和建模 → ② 在数字孪生平台上构建与物理产线1:1对应的虚拟产线 → ③ 导入产品的工艺方案和机器人程序 → ④ 在虚拟环境中运行模拟，识别瓶颈和干涉点 → ⑤ 优化方案后在虚拟环境再次验证 → ⑥ 方案通过后下发物理产线，一次性调试成功。

关键数据

验证时间从10小时缩短至19分钟（缩短97%），实现"零成本"试错。

数字孪生 03.01.01 1:1虚拟产线模型，覆盖所有产线设备和机器人程序。

💡 数字孪生模型不仅包含产线的物理结构，还集成了PLC程序、机器人路径、物料流等完整的控制逻辑，使模拟结果与实际生产的吻合度达到95%以上。

↓97%

验证时间缩短

10h→19min

验证效率变化

⑧智慧仓储物流

业务痛点

物料搬运和配送依赖人工叉车和拖车，效率低、路线不固定、存在安全隐患，且物料信息跟踪滞后。

解决思路

部署AGV自动搬运机器人群，结合WMS（仓库管理系统）实现仓储物流全流程自动化和数字化。

实施路径

① WMS系统根据MES生产计划自动生成物料配送指令 → ② AGV调度系统规划最优配送路线 → ③ 多台AGV在智慧仓储区按指令自动搬运物料至产线指定工位 → ④ 空托盘和料箱自动回收至仓库 → ⑤ WMS实时更新库存信息，形成完整的物料流转数字闭环。

关键数据

实现物料自动配送，多台AGV协同运行，路径动态优化，缓解传统人工搬运压力。

AGV/AMR 01.02.01 多台自主移动机器人覆盖从仓库到产线的全路径物料配送。

💡 AGV搭载激光SLAM导航系统，无需地面磁条或二维码，可在复杂环境下自主避障和路径规划。当多台AGV需要同时通过同一路段时，调度系统自动进行交通管制。

WMS 02.01.02 仓库管理系统与MES/AGV调度系统深度集成，实现物料信息实时同步。

💡 WMS与AGV调度系统间的平均响应时间<500ms，物料从仓库发起到产线接收的全过程信息可追溯，彻底消除"物料找到了但没有配送信息"的管理盲区。

全自动

物料配送方式

实时

库存信息同步

⑨设备健康管理（IoT预测性维护）

业务痛点

关键设备突发故障导致产线非计划停机，造成的产能损失巨大，传统定期维保模式无法预知设备状态。

解决思路

基于物联网（IoT）的设备健康度管理模型，实时监测关键设备运行状态，实现从"定期维修"到"预测性维护"的升级。

实施路径

① 在产线关键设备（如贴片机、波峰焊、自动装配机等）加装振动、温度、电流等多类IoT传感器 → ② 实时采集设备运行参数并通过工业网关上传至边缘计算节点 → ③ 设备健康度管理模型基于历史故障数据进行训练，可预测设备剩余寿命和故障概率 → ④ 当设备指标偏离正常阈值时自动预警，同时推送维护建议和备件清单 → ⑤ 维护人员在计划停机时间一次性完成所有预测性维护操作。

关键数据

实现关键设备健康度实时监控，异常自动预警，从被动响应变为主动维护。

IoT 07.01.01 数百个IoT传感器覆盖产线关键设备，实时采集振动、温度、电流等多维运行参数。

💡 传感器采用工业级无线传输协议（如WirelessHART），信号稳定可靠，覆盖范围可达数百米。数据采集频率根据不同设备类型设定——旋转设备每秒采集一次振动数据，温度每10秒采集一次，平衡实时性与数据量的关系。

预测性维护 05.03.01 基于设备历史故障数据和实时运行状态，AI模型预测设备未来故障概率和剩余寿命。

💡 预测模型采用时序分析算法，可识别设备运行参数的早期异常模式——某些特定频率的振动微小变化可能意味着轴承即将损坏，AI模型可在故障发生前数周发出预警。

实时

设备状态监控

预测

故障预警模式

⑩VR大空间实训基地

业务痛点

新员工岗前培训周期长，实际产线实操涉及设备停机风险和物料消耗，培训成本高、效率低。

解决思路

搭建VR大空间实训基地，在完全沉浸式的虚拟环境中进行岗前培训，让新员工在"零风险、零损耗"的条件下快速掌握操作技能。

实施路径

① 构建产线1:1的VR虚拟场景 → ② 新员工佩戴VR头显进入大空间实训区 → ③ 在虚拟场景中模拟正常操作、异常处理、紧急停机等各类场景 → ④ 系统自动记录操作轨迹并评分 → ⑤ 考核合格后再上真实产线实操，大幅缩短上岗适应时间。

关键数据

显著缩短新员工上岗培训周期，实现零风险、零损耗的沉浸式培训体验。

VR/AR 02.05.01 VR大空间实训基地，1:1还原真实产线场景，支持多人同时培训。

💡 与传统的单人PC端模拟培训不同，VR大空间允许新员工在虚拟产线中自由走动、操作真实的工装夹具（仿真件），沉浸感大幅提升。培训系统可自动记录每名学员的操作轨迹、失误次数、完成时间等数据，为培训考核提供量化依据。

零风险

培训安全性

零损耗

培训成本控制

📋 企业名片

🔧 核心案例

📊 绩效改善总览

🗺️ 技术全景图

🔍 可复制性分析

🏭 行业对标视角

🏭 同大类（39·电子设备制造）主要灯塔工厂对标

💬 互动

指标	改善前	改善后	提升幅度	业务解读
用户需求洞察	—	—	缩短62%	用户声音→新品功能输入时间减少六成，产品定义更贴近市场
工艺设计效率	数天	5分钟	提升75%	从人工筛选5000+工艺资源到AI自动生成全要素方案
AI检测效率	人工抽检	全检	提升70.7%	26万+样本深度学习，拍检同步实现100%在线全检
软件开发周期	—	—	缩短31%	四大AI智能体+7×24小时自动化测试工厂协同
量产爬坡周期	—	—	缩短50%	以E5Q Pro为例，AI产线排布优化后快速达产
虚拟验证时间	10小时	19分钟	缩短97%	数字孪生仿真实现零成本试错，验证效率飞跃
面板装配精度	手动对齐	0.1mm级	精度大幅提升	行业首创矩阵式卡合方案，从5人到全自动
下线节拍	—	20秒/台	高效生产	85英寸大屏电视高速稳定下线