汽车厂三关：焊装的尺寸、涂装的表面、总装的错漏——三关三种算法。
结论：焊装（间隙面差、涂胶）靠3D 视觉 + 高精度标定；涂装（表面缺陷）靠高分辨率成像与检出率；总装（错漏装）靠目标检测 + 工位逻辑，负载最轻。
整车厂典型做法是每条线独立边缘节点 + 厂级训练平台，不要试图用一个中心节点带全厂。
汽车产线检测链路是「工件到位 → 多相机成像 → 定位与配准 → 缺陷/装配判定 → 报错与追溯」。GPU 在成像后的处理与判定；焊装还涉及点云配准，涂装涉及高分辨率图像分块。
第二段是追溯：整车厂要求记录到 VIN，图像与判定结果要留存数年，存储与检索常常被低估。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 焊装 3D 检测 | 点云算力 + 显存 | FP32/FP16 | 显存、点云处理能力 | 配准与比对吃算力 |
| 涂装表面缺陷 | 高分辨率图像吞吐 | FP16/INT8 | 显存带宽、解码 | 分块推理吃显存 |
| 总装错漏装 | 目标检测吞吐 | INT8/FP16 | 推理吞吐 | 负载最轻，可多工位共享 |
| 训练与数据管理 | 算力 + 存储 | FP16/FP32 | 显存容量、存储带宽 | 厂级平台统一做 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗，涂装与总装多工位推理。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，高分辨率分块推理与复判。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，焊装点云处理工位。 |
| GeForce RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 82.58 TFLOPS | 450 W | 24GB，算法团队的小规模验证（注意散热与质保）。 |
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高分辨率分块推理常见 24GB 起，多工位共用或复判重模型建议 48GB。关键是检出率达标而不是卡多大。
点云配准与比对吃算力与显存，24GB 专业卡是常见档位；若要做在线全检并同时跑多工位，建议 48GB。
简单的到位检测可以用传统视觉+逻辑，复杂装配关系与线束检测才需要深度学习模型。
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