深圳喜为智慧科技有限公司

品牌释义：喜代表落地创效之喜，为代表科技实干有为。公司发展脉络分为四大阶段。 一、厚植根基 创始人柯海滨深耕视觉技术完整学术体系：厦门大学本科钻研图像信号处理，筑牢计算机视觉底层理论；中科大硕士专攻深度学习、目标追踪算法，攻克遮挡识别难题；澳门科技大学博士聚焦边缘计算、轻量化大模型，针对猪场暗光、粉尘、高密度堆叠等极端工况完成技术预研，为产业落地夯实理论基础。 二、大厂砺剑（2013-2019） 2016 年柯海滨入职联想研究院，深耕 AI 视觉商业化研发；2017 年升任深圳 AI 研究院负责人，统筹全流程产品研发与知识产权布局；2018 年兼任香港 AI Lab 总负责人，操盘大湾区大型制造、政企智能化总包项目，累计申报近 200 项国内外发明专利。 2019 年末，他看清通用 AI 重演示、难落地的行业痛点，传统农牧、制造长期受人工低效、管控粗放困扰，决心创办垂直行业 AI 企业。 三、初心启航（2020-2021） 2020 年，柯海滨创立深圳喜为智慧，秉持 "AI 拒绝悬浮，落地创造价值" 理念，率先切入智慧养殖赛道，自研牧瞳 AI 猪只点数系统，同步对接华为昇腾生态联合算法调试。 2021年牧瞳算法准确率突破 99.95%，实现全自动盘点、疫病预警，规避猪场防疫风险，顺利落地温氏、新希望试点；同步启动云瞳视觉平台研发，布局园区、门店智能监管赛道。 四、全域腾飞（2022 至今） 2022 年，企业获评华为动物算法重要合作伙伴，三大产品线全部成型：牧瞳深耕养殖、云瞳落地体 彩富士康、神视切入制鞋工业质检。 2023 年拿下国家高新技术企业、CCC、ISO 三体系全套资质；牧瞳覆盖温氏、新希望、双胞胎、海大四大农牧龙头，全国落地千余猪场；与厦门大学共建 AI 联合实验室。 2024 年陆续联动深圳职大、赣州职大、温州大学搭建实训基地，打通产学研人才闭环，三大产品线持续迭代，拓展多品类、多制造场景。 2025-2026 年持续深化华为昇腾生态，拓展水产、新能源、纺织等赛道，坚持技术下沉实体产业，打造垂直机器视觉龙头企业。 十余载技术沉淀，喜为始终以视觉为眼，以算法为刃，以落地见喜，以实干有为，用看得见的真实效益，为传统产业智能化转型持续赋能。

深圳喜为智慧科技有限公司是专注垂直行业 AI 视觉落地的技术型企业，核心团队源自联想集团 AI 研究院，创始人柯海滨曾任联想深圳 AI 研究院、香港 AI Lab 双负责人。公司自主研发 CivicTurbo 边缘推理引擎、Manas 嵌入式 AI 终端、CivicTank 零代码模型训练平台、CivicBI 数据算力云平台，可提供 AI 算法开发、边缘计算硬件、模型定制、系统集成、技术运维全链条技术服务，支持复用客户原有监控设备，轻量化部署、按需定制行业算法。 主业：喜为神视・工业视觉质检与生产安全方案 服务 3C、汽车零部件、化工、食品、鞋业、新能源等制造企业，以 AI 视觉替代人工质检与安全巡查，构建 SOP 工序行为识别、违规操作自动抓拍、质量数据统计分析、智能启停与模型自迭代的完整工业视觉管控体系。方案可复用工厂现有监控设备，针对产线工位定制检测算法，实时识别跳工序、错漏操作、未穿戴防护装备等异常，联动声光报警与设备停机，从源头防控质量与安全 风险。 神视方案已落地逆变器制造、制鞋、汽车零部件等行业头部代表客户，适配柔性快反生产线，长期替代人工质检岗位，帮助制造企业降本增效、提升质量管控水平。

喜为神视聚焦制造业生产质量与安全管理痛点，依托AI视觉技术打造智能化解决方案，覆盖工序质控、安全防控、数据管理、智能运维四大核心能力，助力工厂实现从人工被动管理向AI主动管控转型，落地降本增效、精细化管理目标。 一、SOP工序行为识别，源头管控生产质量。传统制造产线质量管控依赖人工巡检与事后抽检，工人错漏操作、跳工序、物料错放等问题无法及时发现，极易造成返工损耗，拉高不良品率。喜为神视依托AI视频识别与目标跟踪技术，实时校验员工操作、物料摆放是否符合标准工序，自动识别违规行为并即时告警，联动现场设备干预风险。系统全程留存视频、快照及工序数据，形成完整溯源档案，同时输出合规统计报表，为工艺优化与员工培训提供数据支撑。某逆变器制造上市公司部署该方案后，工序违规率显著降低，有效减少不良品返工损耗，实现产线质量数据自动化统计。 二、智能抓拍违规行为，前置防控安全隐患。传统工厂安全管理依靠人工巡查，覆盖范围有限、隐患发现滞后，未佩戴防护用具、违规进入危险区域等行为易引发安全事故，且事后取证追溯难度大。神视方案支持自定义安全违规识别规则，可适配工厂各类场景，自动抓拍违规画面、录制过程视频，实时推送管理端告警，将安全管理从事后追责转变为事前预警、事中干预。某大型制造园区部署后，安全隐患实现实时发现处置，重大安全事故发生率大幅下降，安全员巡查工作效率显著提升。 三、可视化数据统计，赋能精细化管理。传统工厂质量、安全数据依靠人工统计，效率低、时效性差，管理层无法准确掌握各工位、产线运行状态，管理决策缺乏有效数据支撑。该系统可自动生成合规率、违规类型等可视化图表，支持报表导出与现场大屏实时展示，直观呈现工位运行数据与高频问题，方便管理人员快速定位问题、进一步优化工艺、开展针对性培训。某制鞋企业落地该方案后，产线质检数据自动汇总分析，助力工厂实现精细化生产管理。 四、智能启停+模型自迭代，有效压降运维成本。传统AI检测系统全天空转，算力资源浪费严重，且算法迭代完全依赖厂商，无法适配柔性生产线快速迭代需求。神视方案搭载智能启停机制，按需启停算法运行，自动清理无效数据，大幅节约算力；同时支持自主模型迭代，工厂可依托自身生产数据优化算法，无需依赖厂商二次开发。某汽车零部件产线应用后，算力占用有效降低，新车型检测模型可快速迭代上线，适配多品种混线生产模式。

一、头部制造客户落地佐证 神视工业视觉方案已服务逆变器制造、制鞋、汽车零部件等行业头部客户，针对皮革、曲面鞋面、电子元器件、金属结构件等不同材质定制检测算法，长期替代人工质检岗位，适配柔性快反生产线节奏。多行业头部客户批量落地，充分验证方案稳定性与场景适配能力。 二、深度协同华为生态技术合作 公司是华为机器视觉生态合作伙伴，依托昇腾算力底座联合优化工业视觉算法，针对复杂工业场景的反光、曲面、高速运动等检测难点专项攻关，拥有底层协同研发优势。 三、全套权威资质，招投标合规保障 企业资质齐全，满足大型制造企业、事业单位招标相关要求：国家高新技术企业、CCC 强制性产品认证，同时具备 ISO9001 质量管理、ISO14001 环境管理、ISO45001 职业健康安全管理三大体系认证，区别于多数资质不全的小型 AI 厂商，投标准入优势明显。 四、多所高校产学研深度协同 与厦门大学、深圳职业大学、赣州职业大学、温州大学共建 AI 联合实验室与实训基地，联合攻关工业视觉算法难题，定向输送技术人才，持续转化前沿科研成果落地产业应用，保障技术长期迭代创新。 五、自主知识产权积累 核心团队拥有 160 余项国内外发明专利，创始人柯海滨曾任联想集团专利评审成员，在工业质检、边缘计算、目标跟踪等领域积累了大量自主知识产权，多项核心专利已获公开。

神视・工业视觉质检与生产安全方案已落地新能源、制鞋、汽车零部件等多个制造行业，覆盖质检、安全、SOP 管控等多元场景。 一、新能源制造（SOP 工序管控 + 质量追溯） 某逆变器制造上市公司 依托 AI 视频识别与目标跟踪技术，在逆变器组装产线部署神视 SOP 行为识别方案，实时校验人员操作、物料摆放是否匹配标准 SOP 工序，自动识别跳工序、错漏操作等异常并即时告警，联动现场声光报警设备干预风险；系统同步留存全过程视频、违规快照与工序数据，形成完整溯源档案，既能减少不良品损耗、严控生产质量，又可输出工位合规统计报表支撑工艺优化与员工培训，一站式达成产线操作自动化监管、全流程可追溯的数字化管控目标。 落地成果：工序异常行为识别准确率稳定，不良品返工损耗下降；各工位违规频次自动统计，为车间工艺优化、员工标准化培训提供数据支撑；质量全流程可追溯，成品合格率稳步提升。 二、制鞋行业（曲面鞋面质检 + 柔性产线适配） 国内头部鞋业集团 针对皮革、曲面鞋面等复杂检测对象，定制视觉质检算法，替代人工质检岗位，检测鞋面色差、划痕、针脚、胶水溢边等缺陷，适配柔性快反生产线多品种、小批量的生产节奏。 落地成果：检测速度远超人工，单条产线可减少多名质检人员人力成本；漏检率明显低于人工质检，成品出厂质量更稳定；新款式鞋面检测模型可快速迭代上线，适配快反生产节奏。 三、汽车零部件（产线安全 + 质量双管控） 某汽车零部件工厂 在冲压、焊接车间部署神视方案，同时覆盖生产安全与质量检测两大场景：安全方面识别未戴安全帽、违规进入危险区域等行为；质量方面检测零部件表面缺陷、尺寸偏差等问题。 落地成果：安全违规实时告警，车间安全管理从事后追责转向事前防控；质量检测自动化，减少人工质检岗位，不良品流出率下降；算法智能启停运行，算力资源占用优化。

某逆变器制造上市公司质量总监： 上了喜为神视的 SOP 行为识别系统以后，产线工序违规的问题明显少了。以前靠班组长巡查，很多跳工序、错操作的发现不了，现在系统实时盯着，一有违规马上报警，工人操作规范多了，不良品返工也少了。质量数据自动统计，每个工位什么情况一目了然，我们做工艺优化、员工培训也有了数据依据，比以前凭经验管理靠谱多了。 某鞋业集团生产负责人： 鞋面质检一直是个难题，人工看久了容易疲劳漏检，而且曲面、皮革这些东西普通 AI 也难做准。喜为神视的方案针对我们的鞋面做了定制算法，检测速度比人工快很多，漏检率也降下来了，一条线省了好几个质检的人力。关键是新款式上来，他们迭代也快，能跟上我们快反生产线的节奏，这点很重要。 某汽车零部件工厂安全主管： 车间大、工位多，安全员跑不过来，很多违章操作发现不及时。装了神视的安全识别模块以后，未戴安全帽、违规进危险区这些行为自动抓拍告警，比人工巡查覆盖面广多了，也及时多了。安全事故少了，管理也省心，这套系统还是很实用的。

柯海滨，深圳喜为智慧创始人、CEO、实际控制人，资深边缘计算与机器视觉专家，兼具学术背景、大厂 AI 高管管理经验与垂直产业创业落地经验。 一、完整学术学历 本科在厦门大学就读电子信息，夯实图像处理、模式识别理论；硕士于中国科学技术大学深耕机器视觉、深度学习算法；澳门科技大学博士主攻边缘计算、端侧 AI 轻量化、行业视觉大模型，长期钻研弱光、粉尘、高密度堆叠等复杂工况识别优化，为多行业场景落地筑牢理论根基。 二、联想集团十余年核心高管履历 曾任联想深圳 AI 研究院、香港 AI Lab 双负责人，统筹两大 AI 研发中心整体运营，管理百人级算法团队，布局计算机视觉、边缘计算、行业 AIGC 研发路线。牵头消费 AI、工业视觉、智慧城市多条产品线从零到一研发落地，主导政企大客户项目顶层设计与交付。兼任联想集团专利评审成员，主导视觉算法专利布局，个人手握 160 余项国内外发明专利，积累大型集团、国企、制造龙头项目规模化交付与招投标全流程经验。 三、创业运营喜为智慧核心成果 2020 年创办深圳喜为智慧，依托联想 AI 技术积淀深耕垂直视觉赛道： 技术生态：带队与华为深度联合研发，成为华为动物算法重要合作伙伴，基于昇腾打造畜牧专属视觉大模型，构筑行业技术积累； 产品布局：主导研发牧瞳智慧养殖 AI、云瞳门店园区监管、神视工业质检三大核心系统； 标杆客户落地：带领团队服务温氏、新希望、双胞胎、海大四大农牧龙头，同时落地省级体 彩中心、富士康、头部鞋业，全国落地超千个智能化项目； 企业资质建设：推动企业获评国家高新技术企业，取得 CCC 强制认证、ISO 质量 / 环境 / 职业健康安全三体系认证； 产学研共建：牵头联动厦门大学、深圳职业大学、赣州职业大学、温州大学搭建 AI 联合实验室与实训基地，联合攻关算法、定向输送产业 AI 人才，打通科研落地闭环。 四、行业理念与长期规划 柯海滨坚持 "场景定技术，AI 扎根实体产业解决真实痛点" 的核心思路，摒弃脱离产业的实验室式研发。未来将持续深化华为昇腾生态合作，拓展畜禽全品类识别、水产监测、工业 3D 视觉等新场景，依托端边云一体化 AI 方案，持续赋能养殖、制造、园区数字化转型，打造国内垂直行业机器视觉龙头企业。