在傳統制造業的工業生產線上，“預設參數、批量生產、事后抽檢”的模式長期占據主導地位。然而，這種模式存在明顯弊端：一旦生產過程中出現偏差，無法及時調整，導致材料和人力的大量浪費，成為制約行業發展的痛點。近日，一家來自上海的科技企業——納眸智能，憑借創新技術為這一難題提供了解決方案。

納眸智能推出的全球首個基于OCT的視覺語言動作模型（OCT-VLA），從感知硬件和AI算法兩個層面填補了制造業實時感知檢測與自主決策的空白。該技術為精密制造打造了高精度的“眼”和“腦”，首次實現了生產過程的全自主“自動駕駛”。公司成立僅一年多，便憑借軟硬一體的全棧式解決方案迅速打開市場，獲得行業認可。

納眸智能的創始人兼CEO孟彬，擁有上海交通大學與武漢理工大學的學術背景。畢業后，他未選擇互聯網或金融行業，而是投身醫療器械領域的智能化研發。在精密手術器械的研發中，他深刻體會到超精度操作的挑戰。例如，眼底手術中，視網膜厚度僅100微米，而手術精度需達到5微米，遠超人手極限。這種經歷讓他意識到，智能化器械是實現超高精度操作的關鍵。

在醫療器械行業工作期間，孟彬通過調研市場競品和技術路線，對工業精密制造的痛點有了深入洞察。他發現，當前激光精密制造普遍采用“離線生產”模式，生產過程如同“黑箱”，一旦工藝確定，生產線便無法實時調整。這種模式導致良品率低、成本高昂、工藝優化緩慢，尤其在新能源電池、半導體、航空航天等領域問題尤為突出。2024年8月，孟彬在上海張江創立了納眸智能，團隊核心成員均來自上海交大，長期專注于光學智能技術的研發。

納眸智能的目標是將微米級空間感知技術與視覺語言動作模型深度融合，構建新一代工業機器人空間智能感知系統。該系統使工業機器人首次具備微觀且層析的環境感知能力，為精密制造的實時閉環控制奠定基礎。與傳統工業視覺公司專注“靜態檢測”不同，納眸智能提供的是軟硬一體的“全棧式”方案，實現了生產過程中的“實時檢測、實時調整”，完成了從“離線”到“在線”的跨越。

實現這一突破的關鍵在于為工業機器人打造“看得清、跟得上、控得了”的實時閉環系統。孟彬將其拆解為“眼”和“腦”兩部分。在“眼”的層面，傳統工業視覺方案依賴主動投影技術或雙目視覺，精度和速度難以滿足精密制造需求，且易受視覺干擾。例如，新能源鋰離子電池極耳焊接時，等離子和白光會導致圖像失真。納眸智能將光學相干斷層掃描與傳感技術集成到視覺模組中，空間分辨率達微米級，掃描速度每秒10萬至40萬次，且模組大小與照相機相當，可規避強激光干擾，實現微米級檢測和大幅度擺位控制。

在“腦”的層面，納眸智能的OCT-VLA模型是精密制造領域的具身智能垂直大模型，其工作邏輯與自動駕駛中的VLA模型相似。該模型接收“眼睛”捕捉的實時圖像數據，分析后輸出調整指令，對加工設備進行實時調整。這種“隨時發現問題、隨時解決”的能力，徹底改變了傳統“經驗驅動”的生產模式，實現了生產設備的實時監測和自動作業。系統收集的實時數據還能反哺工藝優化，形成數據智能驅動的良性循環。

目前，納眸智能的產品已實現標準化生產，并在客戶產線落地。商業模式上，公司采用硬件模組銷售與軟件服務結合的方式。在精密制造工廠中，一套配備激光攝像頭和內置軟件的視覺模組成本約10萬至20萬元。孟彬認為，盡管投入較高，但客戶可通過成本分攤降低年度支出，并在良品率、自動化程度、人工成本和整體工藝等方面實現全面提升，從而增加收益。

在市場拓展方面，納眸智能正與新能源、航空航天領域的頭部企業深度對接和測試。孟彬坦言，工業領域測試周期較長，通常需三至六個月，但一旦獲得頭部企業認可，上游供應鏈廠商將主動跟進，測試周期可能大幅縮短。他測算，公司聚焦的中國市場規模約五六百億元，全球市場規模超過500億美元。

對于公司發展，孟彬設定了中期目標：到2028年，年收入達到8000萬元。他指出，8000萬元是初創企業能否上規模的分水嶺，許多公司因管理半徑和團隊能力復制問題卡在這一階段。技術突破只是第一步，跨越這一門檻還需建立支撐規模化復制的體系和人才梯隊。納眸智能將聚焦新能源電池、半導體、航空航天等精密制造細分賽道，完善“眼”（視覺模塊）與“腦”（垂類大模型）系統，最終推動精密工業制造實現智能化、無人化生產，乃至“黑燈工廠”的大規模應用。