在工业制造迈向智能化的今天，如何让机器具备像人耳一样精准、甚至超越人耳的“听觉”感知能力，是实现质量检测无人化、精密化的关键挑战。泛德声学基于深厚的领域积累，推出以“声学基础大模型”为核心的下一代智能检测解决方案，为这一挑战提供了全新的答案。

自研高效统一的声学AI开发框架

工欲善其事，必先利其器。为克服通用深度学习框架在处理声学这一特殊时序信号时的效率瓶颈，泛德声学基于主流的PyTorch与TensorFlow，自主研发了一套高效、统一的声学AI开发框架。

该框架的卓越之处在于，它深度优化了声学信号处理与时序数据建模的全流程，实现了从海量数据接入、高维特征提取、大规模模型训练到边缘端轻量化部署的全链路高效整合。这不仅极大地提升了研发效率，更为构建和迭代超大规模的声学模型奠定了至关重要的工程基石。

核心引擎：融会贯通的“声学通才”

在强大的框架之上，我们利用来自数百种工业产品与设备的数万小时声学数据，对模型进行预训练，锻造出一个强大的“声学基础大模型”。这个过程，相当于让AI系统系统地学习了机械运动、物理振动与声波传导的底层规律，使其成为一个精通通用声学原理的 “通才”。

这个基础大模型，具备了前所未有的泛化感知能力，能够理解各种工业环境中声音的“正常”与“异常”，为快速解决具体问题储备了深厚的知识底蕴。

场景落地：快速进化的“产线专才”

拥有深厚内功的“通才”，如何快速解决客户生产线上千差万别的具体问题？答案在于我们创新的迁移学习（微调）技术。

在实际部署中，我们无需从零开始训练模型。只需以预训练好的工业声学大模型为底座，提供极少量的客户特定产品的异常样本，就能够在短短1小时内，让通用的“通才”迅速进化为精准识别该产线、该设备特定故障的 “专才”。这种方法极大地降低了对数据量的要求，解决了工业场景中“异常样本难获取”的核心痛点，实现了前所未有的快速部署与落地。

构建自我进化的AI声学生态

从自研框架的坚实基石，到基础大模型的通用智慧，再到产线端的专属技能，泛德声学成功构建了一个能够自我进化、快速适应的AI声学生态。这不仅是单一技术的突破，更是一种全新的解决方案范式——它让工业“听觉”智能具备了人类般的学习与适应能力，真正为工业制造装上了精准、可靠、且能持续学习的“AI耳朵”，助力客户在智能化转型中持续领先。