iNeuOS工业互联网操作系统

摘要： iNeuOS_Yolo2CausalTCN 项目实现了从YOLOv8推理结果到因果TCN时序数据集的完整转换流水线，支持滑动窗口构造时序样本、特征归一化与按时间顺序的数据集划分，并内置因果TCN的训练、评估与推理代码，打通了“视频目标检测—时序数据集生成—TCN时序预测”的全链路，可用于目标数量预测、轨迹趋势预测、视频异常时序预警等场景。 阅读全文

摘要： 在高标准作业现场，"是否按标准工序操作"长期依赖人工巡查与事后抽检。iNeuOS Vision 通过轨迹配置把每路摄像头的主体跟踪、区域划分与轨迹样式固化为可预览、可回放的可视化过程数据，再通过SOP操作监测将同一路视频的实时画面（识别框与轨迹同框）与按完整操作步骤轮次统计的检测次数、通过率、逐步结果与耗时集中到一个监测看板上，先看清过程、再量化结果，让"是否按标准操作"从主观判断变成可实时查看、可追踪归因的客观结论。 阅读全文

摘要： 当工业大数据攒了几年，企业却发现：数据躺在数据库里，既喂不活黑盒模型，也撑不起生产和经营决策。问题不在数据量，而在工具，需要能从历史数据里直接提炼出可解释公式的方法。 阅读全文

摘要： LTEF 工艺试验测控场景，涉及多种工艺设备、阀门、温控仪表、传感采集单元，设备品牌杂、通信协议异构，涉及到23类 设备或仪表，需要完成实时数据采集、工艺流程自动控制、工况监测预警、过程数据存储回溯、可视化组态展示完整测控闭环。实现50毫秒的数据采集、100毫秒反向控制。反向控制包括单点控制和工艺过程优化的联动控制。 阅读全文

摘要： 分享一套端到端完整的一体化落地架构：边缘智能网关 + iNeuOS 工业互联网底座 + iNeuOS‑Vision 机器视觉 + AiMind 工业 RAG 知识库 + AiInsight 智能问数，全部支持私有化内网部署，打通设备、视频图像、工艺文档、时序数据，形成完整业务闭环。 阅读全文

摘要： 我认为现在“AI+X”和以往的概念并不一样，它需要更大规模的资金投入，依托业务场景开展长周期迭代，是迈向高自动化智能社会的前期铺垫。所以，以前的概念更偏向基础技术成熟度的积累，而“AI+X”更注重与实际业务的结合。 阅读全文

摘要： iNeuOS工业互联网的视图建模（Web 组态）3D 渲染：作为组态体系中的一类"元件"，支持接入真实三维模型（设备/产线/站房），并叠加部件级标注、巡检巡游、实时预警三类业务能力，实现"2D 画面 + 3D 数字孪生"的混合组态。 阅读全文

摘要： 本文介绍一条 "从基于大模型构建3D模型生产到应用发布" 的快速构建链路：上游由大模型驱动 Blender 辅助实时建模，下游把模型变成可拖拽配置的元件，业务人员无需人工3D建模和开发业务代码即可产出浏览器应用。 阅读全文

摘要： 本次更新iNeuOS V5.6 版本，主要迭代聚焦安全加固、缺陷闭环、性能提升与风险管控等方面。完成大量安全漏洞、租户隔离、业务逻辑类缺陷修复，强化系统身份鉴权与数据访问防护能力，解决越权访问、SQL 注入、资源泄漏等风险。同时针对报表设计、表单设计、视图建模（WEB组态）、远程命令控制、桌面窗口和打开应用窗体等高频使用场景开展性能优化，有效改善页面加载与交互体验。 阅读全文

摘要： 传统工业机器视觉大多聚焦人员、物体、场景等目标的检测定位，仅能实现简单对象告警。尽管基于目标检测能够实现SOP操作时序流程的合规性，但是对于缺少对人员、设备等环境的工况理解。 本文基于 YOLO 目标检测与多模态 VLM 视觉模型双引擎协同架构，结合 iNeuOS_Vision 视觉分析平台实践，将目标识别能力与画面工况语义理解深度融合，实现工业现场 SOP 全流程合规校验、隐性风险工况识别、告警处置与模型自迭代闭环。 阅读全文

摘要： 本文介绍一个支持文本、图像、视频三类资源统一入库与检索的跨模态知识库系统。三类资源经统一向量化后进入同一向量空间，用户只需输入一句自然语言，即可一次性召回三种模态的相关资源，并按类型直观展示。 阅读全文

摘要： iNeuOS_Vision 是以YOLO 目标检测和多模态VLM模型语义理解为双引擎的工业视觉智能分析平台。当前市场已有“小检测模型 + VLM 大模型”协同的视频检测和分析产品，都集中在硬件摄像头品牌厂家；但同时具备“YOLO目标检测、VLM与YOLO检测结果联动及定时独立巡检、告警驱动完成YOLO样本及VLM数据集迭代闭环”这三项完整能力的标准化商用产品较少。 阅读全文

摘要： 《末日突围》是一名初一学生在AI编程助手辅助下独立开发的3D第一人称战术射击游戏。游戏基于WebGL技术，以末日废土为背景，玩家在废弃封锁区中抵御僵尸围攻或与AI雇佣兵混战。游戏可在浏览器中直接运行，也可通过Windows桌面程序运行。 阅读全文

摘要： iNeuOS_Vision·视觉分析是面向工业现场的机器视觉模型训练与应用管理平台，围绕数据标注、数据管理、模型训练、模型管理、模型测试、视觉分析和告警管理形成完整闭环。升级内容：（1）增加实例分割的SAM3自动标注。（2）数据标注工具增加AI自动标注功能。 阅读全文

摘要： 传统知识库构建中，对图片的处理通常仅做 OCR 文字识别。这种方式只能提取图片中的文字信息，无法理解图片的场景、结构和语义。 在工业场景下，设备照片、生产流程图、工艺标准图、操作手册图等大量图片资源包含着丰富的场景化知识信息，仅靠 OCR 远远不够，会严重降低知识库的构建质量。 iNeuOS_AiMind 通过集成 VLM（视觉语言模型）从根本上解决了这一问题。VLM 模型可以同时对图片进行文字提取和场景理解，即：图片中的文字 OCR 识别 + 图片整体场景的语义描述。 阅读全文

摘要： 工业领域正经历从“自动化”、“信息化”到“智能化”的深层转型。传统工业软件往往是“人适应系统”，操作人员需要记住功能路径、系统的操作方式，在数据看板、报表系统、文档库等之间切换。智能化应该是“系统适应人”，用自然语言一句话就能完成数据查询、状态诊断和决策建议，对于产品或是系统设计更趋向于“简单化”。 阅读全文

摘要： iNeuOS_Vision平台模型适配食品加工、电力运维、油气管道、钢铁冶金、矿山煤炭、机械焊接、电子制造、园区安防、农业种植、车载安全十大主流行业，企业也可基于平台自主标注、训练专属行业检测模型，快速搭建轻量化、可落地的机器视觉智能管控系统。 阅读全文

摘要： 小 i 助手是搭载在 iNeuOS 平台上的面向工业专属大模型智能应用，依托平台内置的大模型能力深度融合生产业务场景，面向运维、工艺、管理人员提供一站式 AI 赋能。 阅读全文

摘要： 以 iNeuOS_IOT 平台为数据底座，采集设备振动传感器的时序数据。当用户以自然语言输入"分析某设备最近运行状态"后，iNeuOS_AiInsight 智能问数平台与DeepSeek V4 Pro大模型协同：（1）自然语言交互，无需 SQL 或专业工具；（2）振动通道独立分析和综合评估，支持 1~16 通道并发；（3）时域+频域双维度分析 + 自适应基线健康评估 +时序模型预测四层递进；（4）全链路错误处理及恢复机制，快速完成端到端响应。 阅读全文

摘要： iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴的接入，它将自然语言理解能力与工业数据分析流程深度结合，让用户通过一句业务问题即可完成“数据定位、查询执行、结果分析、图表输出、报告生成”的完整闭环，显著降低了数据使用门槛。 阅读全文

摘要： 传统SOP依赖人工监督、人工核验，存在监管滞后、人工成本高、漏检误检等痛点。依托iNeuOS_Vision机器视觉技术，可实现SOP操作的自动化识别、实时监测、流程校验与异常告警，适配各类工业标准化作业场景，助力工业作业全流程可视化、智能化管控，提升生产标准化水平与作业效率。 阅读全文

摘要： 连接全球顶级AI大模型：GPT、Claude Opus、Claude Sonnet、Gemini、DeepSeek V4 Pro、Qwen3-Max、Kimi、K2.6、Grok、Minimax、GLM、Doubao、Mistral。 为全球开发者与团队而生 ——无限制可直连、无封号风险、余额永不过期。 阅读全文

摘要： AiInsight 问数框架将大模型、技能包、数据源、工艺知识库和工具执行统一到一个智能体流程中。用户可以用自然语言或明确命令发起任务，系统根据已选大模型、技能、数据源、文件和知识库构造上下文，分步骤完成数据查询、工艺推理、脚本分析和报告生成等过程。 阅读全文

摘要： 按照新版计费规则，Copilot Pro+订阅用户 6.1~6.2 短短两天，7000 内置 Credits 全额耗尽、10 美元附加预算全部透支，折算实际产生计费成本超 49 美元。海外开发者同样发文吐槽，3 天掏空月度全部代币。 阅读全文

摘要： iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴的接入，它将自然语言理解能力与工业数据分析流程深度结合，让用户通过一句业务问题即可完成“数据定位、查询执行、结果分析、图表输出、报告生成”的完整闭环，显著降低了数据使用门槛。 阅读全文

摘要： 基于 iNeuOS_Vision 构建的生产操作规范实时识别监测及预警能力，重点解决生产过程中人员按规范动作执行、存在违规操作、需要即时提醒等问题。系统通过对工位视频流进行持续分析，对关键动作、姿态、区域进入、作业顺序等内容进行识别，把识别结果转化为可记录、可追溯、可联动的现场事件。 阅读全文

摘要： 图片知识库面向的应用场景具有显著工业共性，包括航天及电子制造中的PCB板质量问题、工业生产中的漏油与渗漏、跑冒滴漏、烟雾火焰粉尘蒸汽异常、设备表面污渍锈蚀烧蚀腐蚀、缺件错装松动变形裂纹、外观一致性检查，以及历史故障案例召回等。对于这些场景，系统既可以服务于缺陷排查，也可以服务于知识沉淀和工单辅助检索。 阅读全文

摘要： 随着工业项目复杂度不断提升，单一的物联网平台已经难以完全覆盖客户需求。很多项目（特别是今年2026），同时要求处理图像识别、视频分析、质量检测、知识问答、经验沉淀、智能协作和辅助决策等任务。项目建设的重点，开始从“把数据接进来”转向“让数据真正产生业务价值”。 阅读全文

摘要： AI/Vibe Coding，软件行业正从“以人力堆叠为核心”的人工时代，走向“以系统编排为核心”的工业时代。未来竞争不会围绕“谁会不会用AI”，而是围绕“谁能把AI、数据、工程和组织整合成稳定高效的生产系统”。 先完成工业化升级的个人与企业，将在下一轮软件产业竞争中占据主动。 阅读全文

摘要： iNeuOS_AiMind·心智灵慧是一个基于大语言模型的智能应用平台，核心能力涵盖知识库管理、智能问答、RAG 检索、Agent 智能体协作、记忆管理和文件管理等模块，面向企业知识沉淀、知识检索和知识应用的综合平台。通过与 iNeuOS 的工业互联网能力结合，AiMind 可以把设备数据、工艺文档、操作规范、维护经验和分析结果连接起来，形成更适合工业企业使用的智能知识底座。 阅读全文

摘要： 随着工业企业对智能化、可视化和实时分析能力要求的不断提高，视觉分析正在成为工业互联网平台的重要组成部分。iNeuOS 与 视觉分析iNeuOS_Vision_Detect 的深度融合，正为工业现场提供一种更贴近业务、更便于运维、更容易复制推广的视觉智能应用模式。 阅读全文

摘要： 过往将近20年，基于AI的vibe coding仍然要走出软件作坊的思维方式，但是和堆人时代的软件开发相比，我们思考的是1个人如何带着N个AI助手进行开发的软件工程学。 阅读全文

摘要： AI体征分析助手是一款基于人工智能在医疗领域的病情咨询及医学影像分析平台。系统利用先进的深度学习模型对医学影像和医疗数据进行分析和理解，为用户提供科学的初步健康筛查和分析建议。例如CT\X光片\病理成像\诊断病历等。 阅读全文

摘要： iNeuOS Vision Detect是面向机器视觉训练、测试、管理和应用的管理平台，覆盖数据标注、数据管理、模型管理、训练管理、应用测试、摄像管理、告警管理、图像处理、视频处理与资源监控等业务闭环。平台支持从数据到模型再到业务应用的全流程管理，可用于快速构建“可训练、可部署、可运营”的视觉智能系统。 阅读全文

摘要： 在传统软件工程到AI辅助编程是从“过程”到“意图”的转变，对系统工程提出了全新的挑战。 阅读全文

摘要： 我是一名长期使用C#开发后台服务与数据库的开发者，在短短20天内，独立完成一个跨前后端、贴合医疗健康场景分析的完整系统（Ai体征分析助手）是未曾想过的。得益于AI Coding工具的深度实践与应用和医疗领域大模型的应用，让我对AI时代的软件开发有了全新的认知。 阅读全文

摘要： 本次升级实现了iNeuOS工业互联网操作系统（该系统前端使用VUE3、后端接口使用NET6、关系数据库+时序数据库）从基础工具应用向业务管理应用（能源管理）的增值服务过度，同时可以依靠iNeuOS原有的基础工具扩展能源管理的业务功能。 阅读全文

摘要： 基于DeepSeek-R1模型训练自主的领域大模型，例如打造针对钢铁、矿山、有色、稀土、建材、加工制造等领域的大模型。促进大模型技术在具体领域的应用与落地，助力行业向智能制造转型升级。本文介绍：（1）基础模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与微调训练后的deepseek-1.5b-lora模型使用对比。（2）微调训练模型的过程及Python代码。 阅读全文

摘要： 当前，第三次工业革命、互联网、软件信息化的红利已经逐渐消退，国内外各类企业都在裁员就是明显的信号。新能源、人工智能、量子计算、可控核聚变等新技术、新领域的动能发展是必然的，新旧动能转换过程中，基于现在产能过剩，肯定要淘汰一批落后的产能，换言之，是淘汰一批思维跟不上时代转变、没有实力转变的组织和个人。 阅读全文

摘要： 这次增加《生产工厂》模型配置，面向集团业务场景，可以增加多个工厂、每个工厂配置多个工序和班制信息。后续继续深化面向智能制造生产一体化管控具体业务，实现能源监测、能源统计和分析等功能模块。 阅读全文