上交大才俊领军纳眸智能，以AI大模型推动国产精密制造智能化

在传统制造业的生产线上，“预设参数、批量生产、事后抽检”的模式长期占据着主导地位。然而，这种模式的弊端显而易见：一旦生产过程出现偏差，往往难以及时调整，结果不仅造成材料和人力的大量浪费，更成为制约行业发展的痛点。近日，一家来自上海的科技企业——纳眸智能，凭借一项创新技术为这一难题提供了全新解决方案。

纳眸智能推出的全球首个基于OCT的视觉语言动作模型（OCT-VLA），从感知硬件和AI算法两大层面入手，填补了制造业在实时感知检测与自主决策方面的空白。这项技术为精密制造打造了高精度的“眼睛”和“大脑”，首次实现了生产全流程的“自主驾驶”。公司成立仅一年多，便依靠软硬件一体化的全栈式解决方案迅速打开市场，赢得了行业客户的广泛认可。

纳眸智能的创始人兼CEO孟彬，拥有上海交通大学与武汉理工大学的复合学术背景。毕业后，他并没有选择互联网或金融行业，而是投身于医疗器械领域的智能化研发。在精密手术器械的研发过程中，他深刻体会到超高精度操作带来的挑战。以眼底手术为例，视网膜厚度仅有100微米，而手术精度需达到5微米，这远远超出了人手的极限能力。这段经历让他意识到，唯有智能化机械设备才能实现这种精度的操作要求。

在医疗器械行业工作期间，孟彬通过深入调研市场竞争格局与技术路线，对工业精密制造的痛点形成了独到见解。他发现，当前激光精密制造普遍采用“离线生产”模式，生产过程如同“黑箱”操作，一旦工艺参数确定，生产线便无法实时调整。这种模式导致产品良率低、成本居高不下、工艺优化进展缓慢，尤其在新能电池、半导体、航空航天等领域，这些问题显得尤为突出。2024年8月，孟彬在上海张江创办了纳眸智能，团队核心成员均来自上海交通大学，长期专注于光学智能技术的研发与应用。

纳眸智能致力于将微米级空间感知技术与视觉语言动作模型深度融合，构建新一代工业机器人的空间智能感知系统。该系统让工业机器人首次具备了微观且可层次分析的环境感知能力，为精密制造的实时闭环控制奠定了坚实基础。与传统工业视觉公司专注“静态检测”不同，纳眸智能提供的是软硬件一体化的“全栈式”解决方案，实现了生产过程中的“实时检测、实时调整”，完成了从“离线”到“在线”的重要跨越。

实现这一突破的关键，在于为工业机器人打造“看得清、跟得上、控得稳”的实时闭环系统。孟彬将这个系统形象地分解为“眼睛”和“大脑”两个部分。在“眼睛”层面，传统工业视觉方案多依赖主动投影技术或双目视觉，其精度和速度难以满足精密制造的需求，且容易受到视觉干扰。以新能源锂电池极耳焊接为例，等离子弧和白光会导致图像严重失真。纳眸智能创新性地将光学相干断层扫描与传感技术集成到视觉模组中，空间分辨率达到微米级，扫描速度高达每秒10万至40万次，且模组体积与普通相机相当，能够有效规避强激光干扰，实现了微米级检测和大尺度摆位控制。

在“大脑”层面，纳眸智能的OCT-VLA模型是精密制造领域的专用智能模型，其工作逻辑与自动驾驶中的VLA模型相似。该模型接收“眼睛”捕捉的实时图像数据，经过智能分析后输出调整指令，对加工设备进行实时精准控制。这种“随时发现问题、随时解决问题”的能力，彻底改变了传统“经验驱动”的生产模式，实现了生产设备的实时监测和自动化作业。系统采集的实时数据还能反馈到工艺优化环节，形成数据智能驱动的良性循环。

目前，纳眸智能的产品已实现标准化生产，并在客户产线成功落地应用。在商业模式上，公司采用硬件模组销售与软件服务相结合的方式。在精密制造工厂中，一套配备激光摄像机和内置软件的视觉模组，成本约在10万至20万元。孟彬坦言，虽然初期投入较高，但客户可通过成本分摊降低年度支出，同时还能在良品率、自动化程度、人工成本和整体工艺等方面实现全面提升，最终获得显著的综合收益。

在市场拓展方面，纳眸智能正与新能源、航空航天等领域的头部企业开展深度对接和测试验证。孟彬坦诚表示，工业领域的测试周期相对较长，通常需要三至六个月，不过一旦获得行业标杆客户的认可，上游供应链厂商便会主动跟进，测试周期有望大幅缩短。据他测算，公司专注的中国市场规模约为五六百亿元，全球市场规模更是超过500亿美元。

对于公司未来发展，孟彬设定了明确的中期目标：到2028年，实现年收入8000万元。他强调，8000万元对于初创企业而言是个关键门槛，许多公司常常因为管理半径和团队能力的限制而在这一阶段遭遇瓶颈。技术突破只是第一步，想要跨越这道分水岭，还需要建立支撑规模化复制的管理体系和人才培养梯队。纳眸智能将重点布局新能源电池、半导体、航空航天等精密制造细分领域，持续完善“眼睛”（视觉模块）与“大脑”（垂类大模型）系统，最终推动精密工业制造实现智能化、无人化生产，朝着建设“黑灯工厂”的大规模应用目标稳步迈进。

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