一個通用世界大模型
一份對物理世界的共享表徵：空間、材質、光影、運動、因果。四條產品線共用同一個底座、同一套自訓練平臺、同一層算力排程。
我們的判斷 · OUR THESIS
AGI = 一個通用世界大模型 + N 個垂類小模型。
不是「大語言模型 + skill / agent」。語言模型擅長的是符號與知識的組合；而製造、機器人、監控要解的問題是：物體在三維空間裡如何存在、如何運動、為何這樣運動 —— 這些約束不在語料裡，只在物理世界裡。給語言模型掛上工具，改變的是它能呼叫什麼，不改變它對物理世界有沒有表徵。
N 個垂類小模型
每個場景一套小而快的模型，邊緣就地推理、按現場資料持續迴流。精度與時延由它負責，對同一個物理世界的理解由底座保證一致。
為什麼不是 LLM + skill
工具呼叫解決的是「會不會用」，世界模型解決的是「看不看得懂」。缺陷判定、抓取位姿、軌跡預測不是檢索得到的答案，要從三維結構與物理規律裡算出來。
技術路線 · OUR APPROACH
知識放在資料側，不堆在權重裡。
換一個場景，微鏈道愛不去重訓一個更大的模型，而是讓底座把少量良品樣本按物理規律放大成足夠的訓練資料。1–20 張良品冷啟動、30 秒訓一個模型、0 行程式碼派生一個垂類 —— 都是這條路線的結果，不是參數規模的結果。
一個底座 · DAOAI WORLD
所以世界模型要把這五件事一併理解。
傳統視覺系統一次只解一個問題：這裡有沒有缺陷、這個點在哪。DaoAI World 把空間、材質、光影、運動、因果放進同一個模型 —— 這是四條產品線能共用一個底座，也是同一套系統能從產線缺陷檢測跨到電鏡影像定量分析的原因。
三維結構
從二維畫素重建場景的幾何與尺度，而不是在平面上做模板比對。微鏈道愛自研 3D 相機重複精度 4μm。
反光與黑色物體
3D 結構光 + HDR 成像，黑色、高反光、複雜曲面單次清晰成像，不靠噴粉與多次曝光湊。
成像條件變化
模型認的是物體，不是某一組畫素分佈；現場光照與來料批次變化不必推倒重來。
位姿與軌跡
微鏈道愛機器人視覺的手眼標定 ±0.05mm，單次識別定位小於 1 秒，無序料箱直接抓取，無需逐點示教。
為何這樣運動
按物理規律推斷物體如何動、為何動，把「看懂」變成機器人能執行的動作。
四條產品線共享同一個底座、同一套自訓練平臺、同一層算力排程 —— 從工業檢測、機器人視覺、天眼監控，一直到生成式的 Wemio。瞭解 DaoAI World 底座
MANIFESTO · 主權物理 AI
最強的 AI，
不該要求你交出資料。
聊天、畫圖、寫程式碼 —— 那是數字 AI。讓 AI 看懂缺陷、指揮機器人、生成符合物理規律的世界 —— 這才是物理 AI。 而物理 AI 的戰場在產線上、在廠區裡，那裡的資料一步都不該外流。
微鏈道愛的做法很直接：整套系統可以完全跑在你自己的機房裡 —— 資料不出廠、模型自己訓、能力最頂尖。 100% 私有化部署 · 不依賴公有雲 · SDK / API / Docker 靈活整合。
為什麼是現在 · WHY NOW
資料不出廠，不該是能力的代價。
面向政務、交通、能源等關鍵資訊基礎設施場景，新版《網路安全法》的屬地化要求已是硬約束。主權 AI 要同時成立三件事 —— 資料留在你的廠區 · 技術鏈路自己掌握 · 部署方式由你決定。這正是我們從感測器一路做到世界模型的原因。
資料主權
100%
本地私有化部署，無需公有雲產線資料全程留在廠區，滿足企業級資料安全與合規要求。
技術主權
4μm
自研 3D 相機重複精度3D 結構光 + HDR 成像，黑色 / 反光物體單次清晰成像 —— 從感測器到世界模型全棧自研。
運營主權
3種
SDK / API / Docker 靈活整合可嵌入任意設備與既有產線系統，部署形態與節奏由你決定。
軟體長什麼樣 · THE CONSOLE
三個標籤，就是產線工人每天看的三塊屏。
審元件、判缺陷、比良品 —— DaoAI World 控制檯的三段真實工作流。點標籤切換。
OK
OK
良品
元件複檢 Component Review
微鏈道愛 ACI 的元件複檢介面裡，縮圖網格逐件過料，選中框為綠色，判定結果直接標在圖上 —— 工人只需確認或推翻。
本批件數1,248
已判良品1,241
待人工確認7
AI 判定
全部元件極性、偏位、缺件均在公差內。
連錫
連錫
異物
不良 · 需複檢
缺陷檢測 Defect Detection
表面缺陷按類別著色疊加在原圖上。閾值滑桿現場可調，改完立即生效，不用重訓模型。
檢出缺陷3
最大缺陷面積0.42 mm²
置信度0.96
AI 判定
焊點連錫 2 處、異物 1 處，建議返修。
R12 缺件
C7 偏位
不良品
良品對比 Golden Sample
左右對照：當前樣品對良品基準，差異區域自動框出 —— 這就是「一塊良品樣板起模」在介面上的樣子。
基準樣本GOLDEN-0417
差異區域2
判定DEFECTIVE
AI 判定
R12 缺件、C7 偏位超差，判不良。
介面示意圖 —— 用於說明工作流與判定邏輯，數值為演示樣例，非某一客戶的真實批次資料。
產品矩陣 · ONE FOUNDATION · FOUR LINES
一個世界模型，四條產品線。
空間、材質、光影、運動、因果 —— DaoAI World 把這些一併理解，所以看懂製造 · 引導機器人 · 看懂城市 · 會造內容用的是同一套底座。
製造 · 檢測
工業 ACI 檢測
傳統 AOI 靠手寫規則和上千張缺陷樣本，一塊板子編一次程。我們用視覺基礎模型做特徵認知：一塊良品樣板起模，產線反饋持續迴流，越用越準；經線上自我迭代後，檢出準確率達到 99.99%（匿名行業場景下的典型可達範圍，以現場實測為準）。
無需 CAD 圖紙，無需預先收集缺陷樣本庫
軟體自動編程，約 5 分鐘上線，產線工人自己能操作
覆蓋 PCBA / SMT / 半導體 / 顯示 / 連接器
98%一鍵建模即達檢出準確率
5 分鐘一塊樣板上線
3 種軟體 · 2D · 3D 設備
智慧製造 · 機器人
機器人視覺
給機器人一雙看得懂空間的眼睛。3D 視覺引導抓取、上下料、無序料箱直接抓取 —— 自己理解空間、自己規劃路徑，手眼協調到亞毫米級。
高反光金屬、黑色物體、複雜曲面都能穩定成像
相容結構光 / ToF / 雙目多模態輸入，無需逐點示教
相容主流機器人品牌，檢測與引導共用一個底座
±0.05mm手眼標定精度
<1s單次識別定位
100%本地部署
城市 · 安防
天眼 SkyVision 智慧監控
0 程式碼視覺 AI 平臺。現場幾張樣例圖、幾分鐘訓完專屬模型，邊緣算力推理，影片流從不離開你的網路，相容存量攝像頭、不用換硬體。
0 程式碼：業務人員自己標註、自己訓練、自己上線
邊緣部署，影片流不出區域網，天然滿足屬地化要求
相容既有攝像頭與 NVR，改造成本低
256 路併發影片流
<12ms邊緣推理延遲
99%相容 RTSP / ONVIF
前瞻佈局 · 內容創作
Wemio 企業內容輸出平臺
Wemio 是面向企業市場部的內容輸出平臺 —— 企業 IP、品牌宣傳、創始人 IP、產品介紹、企業故事短劇，一個工作臺全做。它同時是同一個底座向生成式方向的延伸：工業檢測是判別式視覺任務，影片生成是生成式視覺任務，兩者的模型目標與評價體系差異極大 —— 同一底座能同時長出這兩端，是我們對「跨任務族複用」這一判斷的自我驗證。該產品線目前處於前瞻研發階段。
把三維結構與物理約束帶進影片生成，追求跨鏡頭人物與場景一致
目標是讓運動守物理規律，不飄、不穿模
從劇本到成片到多語種發布的智慧體流水線，正在打通
前瞻研發階段
同一底座與三條在產線複用
生成式任務族延伸
AI 下一站 · NEXT FRONTIER
大語言模型已經爆發，
空間智慧，正在爆發。
語言之後，AI 的下一道門是理解三維物理世界。2025–2027，我們只做一件事 —— 讓機器真正感知空間、推理因果、精準互動。
- 3D 空間理解 SPATIAL
從二維畫素到三維空間建模 —— 重建場景的幾何、材質與結構關係。
- 物理世界推理 REASONING
按物理規律推斷物體如何運動、為何運動，理解因與果。
- 具身精準互動 EMBODIED
把理解變成動作 —— 引導機器人在真實世界完成微米級互動。
示意視覺化 —— 接入真實相機後為實時點雲。
客戶驗證 · CUSTOMERS
裝進真實產線的證據。
外資與頭部製造企業在質檢環節的供應商准入嚴苛，進入後通常形成多年期復購與多工廠複製。下列資質與案例均有證書或合同可查。
授權專利
32項
含發明專利 15 項方向集中於三維測量誤差補償、結構游標定、深度次序推理、外觀缺陷檢測與機器人末端位置補償。
軟體著作權
96項
國家級專精特新重點「小巨人」另持國家高新技術企業、中關村高新技術企業、首臺套與北京市新技術新產品證書。
工信部典型案例
285選 1
2025 年人工智能應用典型案例名單入選案例為「基於視覺大模型的工業質檢智慧體應用實踐」；天眼監控智慧體另入選全國 26 項工業 AI 典型應用場景。
國際化工龍頭驗收
0.1μm
晶粒大小 · 覆蓋度 0.1% · 重複性 <1%微鏈道愛為某國際龍頭化工企業交付的電鏡晶體影像定量分析，三個模型從零訓練約兩個月，部署於客戶內網。
標杆客戶 · 已簽約合同
西門子博澤 Brose安道拓某國際龍頭化工企業美的奧克斯英業達河北高速中國電建創新奇智曠視
生態與試點
富士康比亞迪寧德時代立訊精密中國移動中國聯通北汽賓士華勤技術清華大學重慶大學
戰略合作夥伴 · PARTNERS
SIEMENSBROSENVIDIANGen Canada浪潮資訊紫光曉通
核心優勢 · THE MOAT
越用越強的資料閉環。
同行要麼只做演算法、要麼只做硬體；我們從感測器、3D 成像到世界模型全棧自研 —— 同一個飛輪，同時餵養四大產品線。
真實產線 / 攝像頭每檢測一次、每抓取一次、每識別一次
↓
資料迴流結果流回 DaoAI World 底座
↓
底座更強 → 四大產品線全部受益世界模型越來越聰明，AOI / 機器人 / 天眼 / Wemio 同步變強
為什麼我們不一樣
從真實產線、真實場景來的反饋，是花錢買不到的。
八年駐廠、一條條產線，慢慢沉澱出來的工程經驗。
全棧自研 —— 從感測器到世界模型，整條鏈路自己掌握。
數億張工業真實樣本，持續打磨同一個世界模型。
在真實樣本之上，DaoAI World 再按物理規律放大 2–10 倍訓練資料 —— 造得出符合物理規律的樣本，本身就是模型懂物理的證明。
32 項授權專利（含發明 15 項）+ 96 項軟體著作權，全部逐份核驗在冊。
參與兩項團體標準制定：人形機器人智慧感知與運動控制、工業機器人視覺系統通用技術規範。
專題閱讀 · FEATURED
深讀物理 AI
從世界模型到 B 輪融資,讀懂我們的物理 AI 之路。
常見問題 · FAQ
關於我們，你可能想知道的。
微鏈道愛 DaoAI 是做什麼的？
微鏈道愛（DaoAI）是一家物理 AI 公司，以世界模型底座 DaoAI World 驅動四大產品線：工業 ACI 質檢、機器人視覺、天眼 SkyVision 智慧監控與 Wemio 內容創作，專注讓 AI 在真實物理世界裡可靠落地。
DaoAI 的 AI 質檢和傳統 AOI 有什麼區別？
傳統 AOI 依賴人工規則或數千張缺陷樣本、逐塊板手工編程；DaoAI 基於視覺基礎模型的特徵認知，一塊良品樣板即可建模，無需 CAD、無需缺陷樣本庫，並能從產線反饋中持續學習、越用越準。
部署一條產線需要多久？需要 CAD 圖紙或缺陷樣本嗎？
微鏈道愛 ACI OS用一塊良品樣板即可在 5 分鐘內自動編程上線，無需 CAD 圖紙，也無需預先收集缺陷樣本庫，產線員工即可上手操作。
資料安全嗎？是否必須上雲？
不必上雲。DaoAI 支援 100% 本地（私有化）部署，產線資料留在廠內，並提供 SDK / API / Docker 多種靈活整合方式，滿足企業級資料安全與合規要求。
DaoAI 有哪些產品線？
四大產品線 —— 工業 ACI 質檢（含 ACI OS 作業系統、2D 與 3D ACI 設備）、機器人視覺、天眼 SkyVision 智慧監控、Wemio 內容創作，全部構建在統一的 DaoAI World 世界模型底座之上。
DaoAI 支援哪些行業？
覆蓋電子 / PCBA、半導體、汽車與零部件、新能源電池、醫藥、食品與農業、化工，以及消費品與通用製造等行業。
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把物理 AI 放進你的場景裡。
不管你在製造、城市治理還是內容行業，我們都想聊。帶一張良品圖來，現場就能起模。