作者丨卜松
编辑丨刘恒涛
图源丨纳眸智能
在传统的制造业工业产线，采用“预设工艺参数-批量生产-事后抽检”的模式。在这种模式下，一旦出现偏差，无法进行及时调整，造成了材料和人力浪费。这是传统工业制造的一大痛点。
不久前，来自上海的纳眸智能，推出了全球首个基于OCT的视觉语言动作模型（OCT-VLA），从感知硬件和AI算法两个层面，弥补了制造业无法进行实时感知检测并自主决策、自主制造的空白。为精密制造打造最精密的“眼”和“脑”，首次实现了在精密制造过程中的全自主“自动驾驶”。成立仅一年多，公司便凭借其全栈式、软硬一体的解决方案，迅速获得市场认可。
纳眸智能专注于工业制造精细化升级，凭借硬核技术实力和清晰商业价值，公司在今年7月获得了浦东创投及奇绩创坛联合投资的近千万元天使轮投资，并已开始为多家行业头部企业提供解决方案。2025年9月25日，在2025（第十九届）DEMO CHINA大会上，纳眸智能被评为“创新之星”。
01瞄准工业“黑箱”，聚焦高精度生产纳眸智能创始人、CEO孟彬拥有上海交通大学与武汉理工大学的教育背景。硕士毕业后，他没有和身边同学一样选择进入互联网或金融行业，而是扎进了医疗器械行业，从事该领域的智能化研发。
精密手术器械的精度要求往往是工业领域难以想象的。比如，做一台眼底手术，视网膜总共只有100微米厚，要将其中坏掉的一层取下来，对人手来说几乎是不可能完成的任务。
“这种要求，是超出了人手极限的，人手的振幅是一百多微米，但是我们要求的精度在5微米，0.005毫米，所以人根本没办法操作。”孟彬说。
出于对“人手极限”的深刻理解，他意识到，要实现超高精度操作，必须依靠智能化的器械。
做精密医疗仪器研发的那几年，为了了解市场竞品和相关技术路线，孟彬花了不少时间在外看项目，因此，他对工业精密制造的“痛点”有着较为深刻的洞察。
“我们现在的生产方式，是在生产前做预规划，规划好路径，然后按照规划生产，生产后送到检测中心检测是否良品，是良品就入库，不是良品就淘汰。”孟彬说，当前的激光精密制造，普遍采用的是一种“离线生产”模式，这种模式就像“盲人摸象”，生产过程完全是一个“黑箱”。一旦工艺确定，生产线就像一列“地铁”，只能按照固定的轨迹、时间运行，无法实时介入和调整。
激光精密制造，目前在新能源电池、半导体、航空航天等领域已经广泛应用，这种“离线”模式，导致良品率低、成本高昂、工艺优化缓慢。
孟彬觉得这背后有市场机会，于2024年8月成立了纳眸智能，落地上海张江。团队的核心成员来自上海交大，对光学智能技术有着长年累月的研发攻关经历。
纳眸智能要做的，就是将微米级空间感知技术与视觉语言动作模型(VLA)深度融合，构建新一代工业机器人空间智能感知系统，使工业机器人首次具备微观且层析的环境感知能力，为精密制造的实时闭环控制奠定感知基石。
02自研VLA模型，向低良品率开战传统的工业视觉公司，更多是做“静态检测”，即生产后的“探伤”。而纳眸智能作为新一代工业视觉厂商，提供的是一套软硬一体的“全栈式”方案，在生产过程中可以做到“实时检测、实时调整”，实现了从“离线”到“在线”的本质飞跃。
实现上述飞跃，核心在于为工业机器人打造了一套“看得清、跟得上、控得了”的实时闭环。孟彬将这套系统拆解为两个关键部分：“眼”和“脑”。
要实现实时控制，首先要让设备“看得清”。
针对精密制造的产品缺陷和瑕疵，传统的工业视觉方案，很多是利用主动投影技术的结构光，或模仿人眼，通过双目视觉，用两台位置不同的相机拍摄同步图像，在精度和速度上都无法满足精密制造的要求。
而且，一些加工场景下，还会有视觉干扰。例如新能源锂离子电池的极耳焊接（用于将电芯的正负极极耳与外部电路或电池模组连接，确保电流稳定传输），在焊接过程中，会产生大量的等离子、白光等干扰，导致图像失真，视觉方案失效。
纳眸智能将光学相干断层扫描与传感技术集成到视觉模组中。空间分辨率达到微米级，比传统视觉高出几个量级。
“通过我们的视觉方案，一个视觉模组实现了微米级每秒10万次到40万次的扫描速度，让‘眼睛’能看得清瑕疵，检测能力跟得上速度。”孟彬说，这套模组通过与客户的激光设备共光路耦合，能够有效规避强激光的干扰，抓取到最清晰的空间视觉图像。孟彬表示，模组的大小“跟照相机差不多”，它能同时做到大幅度的摆位动作控制，并具备微米级检测能力。
有了高精度的“眼睛”，还需要一个能实时决策的“大脑”。纳眸智能的“大脑”，就是OCT-VLA模型，这是一个精密制造领域的具身智能垂直大模型，其工作逻辑，与自动驾驶中的VLA（视觉-语言-动作）模型一脉相承。它接收“眼睛”捕捉到的产品缺陷实时图像数据之后，进行分析，然后输出调整指令，对加工设备进行实时调整。
这种“随时发现问题，随时实时解决”的能力，彻底改变了传统“经验驱动”的生产模式。纳眸智能的方案让工业产线设备有了“眼睛”，实现了实时监测、实时调整的“自动作业”过程。
此外，这套系统在生产过程中收集到的实时数据，还能反哺工艺优化，形成数据智能驱动的良性循环。
这种能力重新定义了精密制造智能自动化范式，在激光精密制造、专业3D打印等领域的制造过程中实现了完整打通“感知-认知-执行”的自主化链路，为精密制造赋予真正的智能生产能力。
03 8000万的“规模化门坎”与无人化蓝图据孟彬介绍，纳眸智能的产品已实现标准化生产，并在客户产线落地。
商业模式上，纳眸采取的是硬件模组销售与软件服务相结合的方式。在多数涉及精密制造的工厂产线，一套拥有激光摄像头和内置软件的视觉模组，成本大约在10万到20万人民币之间。这个价格对于客户来说，是一笔不小的投入，但孟彬并不担心客户的接受度。
孟彬解释说，从工厂收入规模角度看，投入后可通过合理的成本分摊降低每年支出，几年内便能收回投入。“同时，工厂在良品率、自动化程度、人工成本、整体工艺等方面实现全方位提升，进而增加收益。”
在市场开拓方面，纳眸智能正在与几家新能源、航空航天领域的头部企业进行深度对接和测试。孟彬坦言，工业领域的测试周期较长，一般需要三到六个月，但一旦获得头部企业的背书，上游的供应链厂商便会主动快速跟进，适配生产标准，测试周期可能大幅缩短。
孟彬测算，纳眸智能所聚焦的中国市场规模大约在五六百亿人民币，全球市场规模则超过500亿美元。
对于公司的未来，孟彬为纳眸智能设定的中期目标，是到2028年，年收入达到8000万。
在上一家公司，看过很多项目，孟彬发现，8000万是一个初创企业能否上规模的分水岭，很多公司会卡在这个阶段，原因在于管理半径和团队能力的复制。
“现在市场上能够带团队做到一个亿规模以上的leader非常稀缺，到了8000万这个阶段，你可能很难找到帮助业绩更上一层的VP和中层。”孟彬说，技术突破只是第一步，要跨越8000万的坎，还需要建立起一套能够支撑规模化复制的体系和人才梯队。
孟彬表示，纳眸智能将聚焦在新能源电池、半导体、航空航天等精密制造细分赛道，进一步完善工业精密制造的“眼”（视觉模块）与 “脑”（垂类大模型）系统。“最终愿景是推动精密工业制造实现实时监测、自主调整的智能化、无人化生产，乃至黑灯工厂的大规模应用。”
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