AI Studio 概述
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包含功能卡片、工作流程图、模型类型对比与快速上手步骤，视觉化呈现 AI Studio 的完整能力。
AI Studio 是 Darra PLC IDE 内置且独立的机器学习训练与验证平台，专为工业视觉场景设计。它负责数据集管理、图像标注、受控模型训练、验证评估、模型清单和部署审批；审批通过的模型再由视觉算子运行时消费。
AI Studio 与 AI 助手的区别
AI Studio 和 AI 助手是 IDE 中两个独立的 AI 能力模块，定位完全不同：
| 对比维度 | AI Studio | AI 助手 |
|---|---|---|
| 本质 | 机器学习训练与验证平台 | LLM 编程助手 |
| 用途 | 训练视觉模型（分类/检测/分割） | 自动编写 PLC/HMI/脚本代码 |
| 工作方式 | GUI 操作 + 参数配置 + 自动训练 | 自然语言对话驱动 |
| 输出 | ONNX 模型文件 | PLC 项目 / HMI 页面 / 脚本 |
| 用户 | 视觉工程师 / 自动化工程师 | PLC 工程师 / 自动化工程师 |
简单来说：AI Studio 训练并验证"看得见的模型"，AI 助手编写"控制逻辑的代码"。两者可以协同工作——模型完成部署审批后，供视觉算子运行时消费；AI 助手可以编写调用该模型推理结果的 PLC 程序。
工作流程
AI Studio 的完整工作流分为五个阶段：
数据集准备 → 图像标注 → 模型训练 → 验证评估 → 清单与部署审批
支持的模型类型
AI Studio 当前支持三种视觉任务类型：
- 图像分类 — 将整张图像归入预定义类别（良品/不良品、工件类型、外观等级）
- 目标检测 — 定位并识别图像中多个目标，输出边界框和类别（零件定位、缺陷标记、计数）
- 语义分割 — 对每个像素进行分类，输出像素级分割掩码（轮廓提取、焊缝检测、面积测量）
快速上手
训练前必须先导入基模型（预训练权重），AI Studio 采用基模型微调方式训练。
- 新建工程 — 菜单栏 工具 → AI Studio
- 导入数据集 — 从本地文件夹导入图像，或连接工业相机直采
- 标注 — 用矩形框/多边形/关键点/分割工具标注目标区域
- 导入基模型 — 导入预训练权重，或从云端模型库下载
- 配置训练 — 选择模型架构（YOLO/ResNet/UNet），设置超参数
- 开始训练 — GPU 加速训练，实时监控损失与精度曲线
- 验证 — mAP/混淆矩阵/逐图审核，确认达到工业部署标准
- 导出 ONNX — 导出标准 ONNX 模型（FP32/FP16/INT8）
- 部署审批 — 提交部署审批，审批通过后蓝绿切换上线
与视觉算子的关系
AI Studio 负责模型的训练、验证与部署审批；审批通过的 ONNX 模型由视觉算子运行时消费执行推理。推理结果经变量映射回写到 PLC 变量区（Vision.*），PLC 程序基于视觉结果做控制决策——整个回写路径的端到端延迟通常在 50ms 以内。
详见视觉算子文档。