图注：CVPR 2025工业视觉异常检测挑战赛赛道2榜单（FastLogSAD-v3.0c）
本次CVPR获奖方案“少样本学习下的逻辑与结构缺陷异常检测方法”展现了中科慧远在工业多模态视觉大模型领域的技术突破。该方案针对工业质检中的复合型缺陷检测难题，在LogSAD方法基础上进行了四大创新：
多特征融合：创新性地结合CLIP、DINOv2和BEIT特征，显著提升异常检测区分度。
免训练架构：采用新型多特征投影方法，相比传统核心集采样技术（如PatchCore）具有更优的正常图像表征能力。
零样本学习：基于团队CVPR 2025发表论文《Bayesian Prompt Flow Learning for Zero-Shot Anomaly Detection》的先验知识嵌入技术。
后处理：在组合匹配模块中引入精细化后处理方法，进一步优化系统性能。
该方案最终以0.936的Avg Image Score创下赛道最佳成绩，展现了在少样本工业缺陷检测场景中的卓越性能。
图注：基于零样本学习的先验知识嵌入框架
此次获奖不仅是对中科慧远在工业视觉大模型领域技术实力的国际认可，更是中国AI工业质检技术走向世界舞台的重要里程碑。作为国内工业AI质检领域的先行者，中科慧远自2016年成立以来，始终专注于AI技术与智能制造的深度融合，在3C电子、半导体晶圆、新型显示面板和高端板材等制造领域积累了丰富的行业经验。在技术研发方面，中科慧远构建了完整的工业视觉技术体系，从传统机器视觉算法到深度学习模型，再到如今的多模态大模型技术，持续引领行业技术升级。
随着工业大模型时代的到来，中科慧远正加速布局"AI+工业"的新赛道。未来，中科慧远将继续深化在工业质检大模型领域的研究，重点突破小样本学习、跨模态理解等关键技术难题，为全球制造业智能化转型提供更精准、更高效的AI质检解决方案，助力中国智能制造走向世界。
