$凌云光(SH688400)$  凌云光在工业数据语料库方面的布局主要体现在以下几个方面：

技术研发与创新

- 建立通用视觉大模型F.Brain：利用智谱AI的Chat-GLM大模型建立该模型，具有AIGC缺陷样本自动生成机制，可基于一个样本短时间内生成大量模拟样本，提高标注效率。

- 模型优化与轻量化：通过模型剪枝、知识蒸馏等方法对分类分割模型进行轻量化处理，提升端侧效率，使其能快速部署在多种工业视觉检测环境中。

数据积累与整合

- 积累海量质检数据：深耕机器视觉领域20余年，积累了1000万+工业质检大数据，为工业数据语料库的建设提供了丰富的素材。

- 整合系统数据：将GMQM智能生产质量管理系统与F.Brain算法平台等结合，实现生产制造数据和质量分析数据的闭环管理，提升数据的利用价值。

合作与拓展

- 与智谱AI合作：双方在工业大数据领域持续合作推进，借助智谱AI的技术优势，进一步提升凌云光在工业数据语料库建设及应用方面的能力。

- 与恩捷股份合作：未来三年与恩捷股份在锂电数字化和智能化领域展开充分合作，共同开发创新智能质量检测与“视觉+AI+质量大数据管理GMQM/F.Brain系统”，并成立联合实验室，推动全球数字化质量中心建设。

应用与实践

- 多行业应用落地：将其工业数据语料库及相关技术应用于消费电子、新能源、印刷包装、新型显示等多个领域，为不同行业客户提供智能制造与质量检测的多元化产品与解决方案。

- 提升服务质量：在近两年时间里支撑产值近3亿，服务客户39家，通过全流程实施AI+AOI闭环，帮助客户将过检率和漏检率控制在1%以内，实现产能快速爬坡和年效能节省。