人工智能算法与应用平台负责把算法做成业务系统：模型可以训练和微调，也可以私有化部署，并接到现场设备和已有系统上。计算机视觉是其中已经落到产线的一块，AI⁺验布机是纺织场景里的完整应用。
算法能力
- 计算机视觉：缺陷识别、在位检测和图像测量。
- 自然语言处理：知识问答、文本抽取和内容处理。
- 智能推荐、知识图谱与预测分析：把业务数据整理成可查询、可预警的结果。
- 私有化部署与行业微调：模型按行业数据迭代，数据可以留在客户环境。
AI⁺验布机
AI⁺验布机把人工智能、机器视觉和自动化用在布料质量检测上，用来替代传统人工验布，提高检出效率和判定一致性。
- 算法：用深度学习卷积神经网络（CNN）训练缺陷识别模型，依靠标注数据持续迭代。
- 硬件：工业相机、高精度传感器、LED 光源和 GPU 算力。
- 检测：实时识别断纱、污渍、破洞、色差、纬斜、褶皱，以及人眼不容易看清的微小或低对比度瑕疵。模型对缺陷分类，并标记位置坐标，方便修复或裁切。
- 速度：检测可以到每分钟数十米至上百米，适应高速织造或印染产线。人工验布大约每分钟 2 到 20 米，设备可以连续运行。
- 集成：与生产线 PLC、ERP 对接，检测结果实时控制和同步。
- 质量数据：记录缺陷类型、频率和分布，生成可视化报告，用来调整织机参数、改进印染流程。每卷布料绑定检测数据，便于追溯。
缺陷位置被标出后，可以按位置处理，减少整卷降级。早期发现缺陷还可以及时停机调整，减少批量质量问题。AI 按统一标准判断，减少因验布工经验和状态不同带来的误判。
同一类视觉能力
制造现场也用图像识别做在位检测。装备制造项目里，系统按 4×24 阵列检查标准点位上的零件有无，并对照初始数量、最终数量和设定数量发出通知。