基础层
机器视觉与图像处理：工业相机、镜头、光源、图像采集、OCR、二维码、尺寸测量和数据标注。
四层能力路径
星海计划把复杂的工业 AI 能力拆成可建设、可教学、可评价的成长路径。
进阶层
工业 AI 质检与数据分析：缺陷检测、小样本学习、数据集制作、模型训练、评估和部署。
综合层
智能制造系统集成：机器人、PLC、视觉系统、MES、数字孪生、RFID、仓储和质量追溯。
提升层
工业 AI 训练与智能体：SPARK 中枢、工业知识库、预测性维护、AI 实验助教和工业 Agent。
推荐建设组合
公开官网建议将方案呈现为模块化建设路径；具体配置可根据学校预算、场地条件、班级规模、专业数量和成果目标进行一校一策优化。
- 基础教学：机器视觉与图像分析实验平台，适合整班分组教学。
- 综合实训：工业 AI 与智能制造综合平台，支撑高年级实训、毕业设计、创新竞赛和教师科研。
- 智能体中枢：SPARK 承接图像、产线、质量、设备状态和知识库数据，支撑模型训练与 Agent 开发。
- 课程与成果：配套课程包、师资培训、评价量表、案例资源包和成果申报支持。
MOZI场景 · 数据 · 标准 · 智能体