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系统集成：与工厂现有工业软件（如ERP、MES）对接，优化生产流程。
其用户主要包括各类制造企业，尤其是汽车制造、电子设备制造等行业。
英达CEO Allen 曾是特斯拉加州自主工厂研发项目负责人，是硬件背景的系统架构师，擅长高集成技术；CTO Lukas 则是 Model 3、Y、X 的整车系统架构师，曾领导 Dojo 的前身 Autopilot 的系统架构部门。
传统工业维护长期陷于“故障发生-停机维修-产能损失”的恶性循环。
以汽车制造为例，一次非计划停机平均造成每小时50万元损失，而预测性维护通过实时监测设备振动、温度等数据，结合AI算法预判故障，可将停机时间减少40%以上。
在技术路径上，通过“感知-决策-执行”闭环系统，英达视重构了工业质检逻辑。其自主研发的UMOS系统融合多源传感器数据，利用强化学习算法实现工艺环节的实时质量评价与参数调整，将传统事后抽检升级为“零缺陷预防”。
例如在新能源汽车焊装环节，该系统可使机械臂根据材料形变动态调整轨迹，避免批量瑕疵，帮助客户节省30%的质检成本。
英达视所在的行业是：工业预测性维护赛道。大约分为几个阶段。
萌芽阶段（上世纪中叶 - 20世纪末）：这一时期，工业设备的维护主要依赖于定期维护和事后维修。当时的技术水平有限，传感器精度不高，数据处理能力也极为薄弱，难以对设备的运行状态进行有效监测和分析。
兴起阶段（21世纪初 - 2010年代中期）：随着传感器技术、计算机技术以及数据分析技术的发展，工业预测性维护开始兴起。
企业能够通过在设备上安装传感器，实时采集设备的运行数据，如温度、振动、压力等。利用这些数据对设备的健康状况进行初步评估和预测。但这一时期，数据的整合和分析能力仍较为有限，数据格式不统一，难以进行有效的关联分析。而且预测模型的准确性不高，容易出现误判。
崛起阶段（2010年代中期-至今）：随着物联网、大数据、人工智能等新兴技术的成熟，物联网技术实现了设备之间以及设备与系统之间的互联互通，能够实时、全面地采集设备运行数据。
人工智能算法，如机器学习、深度学习等，能够对复杂的数据进行深度挖掘和分析，建立更加精准的设备故障预测模型。
