工厂质检是 AI 落地制造业最成熟的场景之一。产线上的划痕、裂纹、装配缺陷，机器视觉效率与准确度远高于人工。可要真正在工厂里铺开，事情没那么简单。缺陷检测高度定制，每一种工件、每一道工艺的缺陷都不一样，模型要重新采数据、标样本、训练、部署，走完这套流程，短则几个月，长的要折腾一年以上。
把模型送进产线的过程，卡点往往不在模型本身。现场数据要有人采集整理，缺陷样本要一张张标注，训练好的模型要适配产线上的实时推理环境，部署还依赖大量代码开发。这一整套流程，是工业视觉 AI 从实验场走向实践场的最后一公里。
国产嵌入式操作系统 RT-Thread 睿赛德，在 2026 上海开源软件应用创新大赛的「AI+工业软件赛道」提出命题《基于睿擎工业开发平台的预训练视觉模型轻量化适配与低代码部署优化》，征集能解决这“最后一公里”痛点的优秀开源项目。
RT-Thread：25 亿台设备背后的国产操作系统
RT-Thread 睿赛德是我国装机量最大的嵌入式操作系统，以 25 亿台装机量位居全国首位，也是我国首个 100% 自主可控、体系完整、聚焦高端制造的操作系统。作为开源原生企业，它走过 20 年，凭强实时、高可靠、高安全、高可伸缩和组件丰富著称，适配上千款芯片，吸引数十万开发者，遍布全球一百多个国家和地区，也是多个行业标准制定的重要参与者。
开源之外，睿赛德形成开源与商业并举的服务体系，睿擎工业软硬一体开发平台、程翧整车基础软件 OS、睿信创达专业版 OS 构成一整套产品线，应用于能源、电力、工业、汽车、轨交、航天、机器人、消费电子等领域，服务国家电网、中国铁路、中车集团、德赛西威、比亚迪、上海电气等近万家知名企业。公司总部位于上海，研发人员占比超过八成。
睿擎工业开发平台就是这次命题的底座。它自带高实时性工业内核与 NCNN 推理框架，原生支持 YOLOv3 通用目标检测，具备工业级稳定、高实时的部署能力。平台解决的是“模型能不能在产线上实时跑起来”的问题，这也是睿赛德打通“AI 到设备终端最后一公里”的落点。
命题解读：补一条从数据到部署的小工具链
睿擎工业开发平台现有官方示例只提供基础推理能力，缺现场数据采集与样本标注能力，不支持导入自定义的工业预训练模型，部署全程依赖代码开发，普通工程师很难直接上手，工业缺陷检测这类定制场景更难落地。
赛题要求在不改造平台实时内核的前提下，轻量化补齐一条从数据到部署的全流程工具，拆成四个目标：
第一，搭建轻量化工业视觉数据工具，支持现场工件图像采集与数据集规整管理。
第二，集成在线标注功能，让工业缺陷样本可视化标注，生成适配模型训练的标准数据集。
第三，适配自定义工业缺陷预训练模型，完成模型量化与算子兼容，突破官方仅支持通用 YOLOv3 的局限。
第四，搭建极简低代码部署工具，实现模型导入、一键转换、可视化部署与推理结果查看。
这道题的巧处在“轻量”和“低代码”。参赛者不用动平台实时内核，依托平台已有的实时优势，把数据、标注、模型适配、部署这些外围环节做成标准化工具，产线工程师不写大量底层代码，就能完成一次定制化质检方案的落地。
交付与评审
交付要求四部分：
- 工业数据采集与标注工具，补齐平台原生数据工具短板；
- 自定义模型低代码部署工具，支持预训练模型一键适配、量化转换与可视化部署；
- 适配方案与性能测试报告，包含模型优化策略、实时调度方案、推理时延与资源占用对比数据；
- 可运行的 Demo 工程，基于预训练模型完成一个工业工件缺陷检测落地案例，运行稳定可复现。
评审分四个维度：
- 全流程工具完整性占 40%，权重最高，要求依托睿擎工业实时平台走通数据采集、样本标注、自定义模型适配、端侧 AI 部署全流程；
- 工业平台适配性占 30%，看部署流程是否贴合工业平台规范、运行稳定；
- 模型适配优化效果占 15%，看量化后推理是否稳定、精度损耗是否可控；
- 工具易用性占 15%，看低代码操作是否简单、配置是否可视化、有没有复用价值。
谁适合投这道题
这道题对参赛者的技术背景相当宽容，不同经验的人都能找到落点。
做过数据处理或写过工具软件的，可以从数据采集与标注环节切入；用过任一主流深度学习框架，或做过模型训练与推理的，能把自定义模型适配和低代码部署做出彩；只熟悉常规软件开发，也能借助睿擎平台的底座和开源组件，把整条流程走通。
个人开发者可以一人成队，小团队可以分工协作，从自己擅长的一环起步，再补齐其他环节，最后交出一个能运行、能复现的 Demo。就算此前没接触过工业场景，评审看的也是流程是否走通、工具是否好用，起点高低不影响得分。
参赛报名截止 10 月 11 日，总决赛 10 月 24 日在上海举办。获奖项目可瓜分 100 万元奖池，包括现金、Token、大模型 API 等资源奖励，还有机会入选上海市开源项目培优工程，欢迎全国的开源技术爱好者报名参赛：
https://www.oschina.net/os2026/
