别扯虚的，工业AI就是干脏活累活的
很多人一听到AI就想到会聊天的机器人，会生成图画的算法，工业AI其实完全不是一回事。绝大多数落地的工业AI，干的就是人不想干、干不好还干不完的活。比如刚才说的零件缺陷检测，还有锻压参数调整，焊接焊缝跟踪，都是这类。
说穿了原理也不复杂，就拿最常见的视觉检测来说，就是把几百上千张标注好的、带缺陷和不带缺陷的零件照片喂给算法模型，让它记住不同缺陷长什么样，之后碰到新零件，它就能在几秒钟里识别出哪个位置不对。比人快，比人稳，熬几个通宵都不会走神。
工业AI最大的坑，不在算法在现场
不少没下过车间的算法工程师，觉得不就是训练个模型吗？网上开源代码一抓一大把，拉点数据就能用。说实话，那都是瞎扯。
车间里哪有实验室那样干净标准的环境？今天机床加工出来的零件带满切削油，反光比镜子还亮；明天中央空调坏了，车间里起雾，镜头上蒙一层水汽；后天赶订单换了批次的原材料，零件表面粗糙度直接变了——这些乱七八糟的状况，实验室里根本遇不到。我之前帮一个客户调模型，实验室准确率99.2%，拉到车间一测，直接干到76%，你敢信？就是因为检测台旁边有个西向的窗户，下午三点太阳斜射进来，刚好照在零件表面，微裂纹直接被反光盖住，AI就成了瞎子。改了快三周，加偏光膜，调光源角度，才把准确率拉回98%。难的根本不是AI本身，是适配乱七八糟的生产现场。
还有最头疼的问题，缺数据。很多小工厂做定制零件，一年生产不了几个同型号的，出缺陷的更少，根本凑不出足够的训练数据。这种情况，再牛的AI也没辙。
传得最多的误解：工业AI是来抢饭碗的？
我刚接触工业AI项目那会，车间工人听见要上AI，都慌，说这玩意来了是不是就要裁人？我见过的实际情况，刚好反过来。
原来的检测岗是什么样？一天八小时盯着放大镜看 tiny 的缺陷，干十年八年的，哪个不是高度近视加干眼症？我认识的老周，干了三十年钣金检测，去年过年聚会，说原来一天下班，眼睛疼得连家门牌号都看不清，现在上了AI，AI把九成没问题的零件直接筛过，剩下一成拿不准的，才交给他复核，一天下来看的零件不到原来的五分之一，活轻松了不是一点半点。根本不存在裁人，原来的老检测工，反而转成了AI的老师，碰到AI认不出来的新缺陷，标注一下喂给模型，越用越准。
不过话说回来，现在市面上拿着工业AI概念割韭菜的也不少。给你吹得天花乱坠，什么全自动化无人工厂，转型智能制造，收了大几百万的服务费，最后做出来的东西连现场环境都适配不了，扔在那落灰。这种项目，坏了工业AI的名声。
能用对地方的工业AI，真的能解决真问题。就说那个冲压车间，上了AI之后，漏检率从原来的12%降到不到1%，一年少赔了大几十万的客户索赔，这都是真金白银的好处，不是吹出来的。
说白了，工业AI哪是什么玄乎的黑科技，就是工厂里出来的一个新工具。能解决问题，就是好工具；解决不了，吹得再好听也没用。就这么简单。