前言

作为国家级专精特新小巨人企业和北京市新国门领军人才企业，微链道爱正推动人工智能从2D向3D的空间具身智能跨越。微链道爱是全球新一代人工智能大模型领域少数具有从底层大模型、智能传感器到垂直智能体检测设备的全栈技术能力的人工智能大模型公司。微链道爱从算法、数据和应用上建立了独特的强势行业壁垒。

根据《麦肯锡全球研究院》的调查，超过70%的制造业高层正在导入或试行AI应用，其中尤以品质检测、自动化流程与预测维护为主。

McKinsey & Company 更直指：AI是第四次工业革命的核心推力。在这个新时代里，聪明机器不只是加快生产流程，更成为企业做出更快、更准决策的关键伙伴。

实际数据显示，导入AI后的制造业者在瑕疵率降低、生产品质提升与人力效率方面，都获得显著成效。AI不只是工具，更像是一位「会学习的主管」，协助生产现场做出更快、更准确的判断。
 

制造业中的AI：到底在做什么？

DaoAI首席技术长陈小川表示：「传统的品管依赖人眼与经验，AI则是让机器拥有『判断力』，能即时辨识瑕疵、记录异常、甚至预测问题可能出现的环节。」

这背后的核心，是一种名为「深度学习」的AI演算法，透过成千上万张影像进行模型训练，让系统能自动识别缺陷、追踪流程异常、并持续优化判断准确度。

以下是目前应用最广的几个场景：

◼影像瑕疵检测

◼组装流程监控

◼SOP违规识别

◼工人训练辅助

AI质检，没你想的那么难

许多工厂仍对AI抱持「门槛高」、「要会写程式」的误解。但事实上，现代AI平台早已做到低程式码（low-code）或零程式码（no-code）介面，能与现有机台整合，从部署到上线只需一周。

此外，AI质检的好处不只在效率提升，更在「准确率能随时间进化」，让品质管理从过去的经验值，转变为可追踪、可优化、可预测的数据科学。
 

真实案例：AI如何在工厂里发挥价值？

案例一

电子代工厂，减少35%焊接不良

某大型电子代工厂在SMT后段导入AI焊点缺陷检测，取代人工放大镜与抽检。AI模型能准确辨识锡裂、立碑、未沾锡等8大类缺陷，并标记其位置与可能成因。

导入后3个月，整体焊接不良率下降35%，同时将人力由三班制缩减为二班制，节省大量人力与重工成本。

案例二

笔记本电脑组装线，AI减少60%品质异常

某笔电代工大厂在总装产线导入AI组装验证系统，用于检查每一台笔记本的组装是否正确。AI系统会即时比对螺丝数量、排线插接顺序、标签黏贴位置等细节。

在实际导入3个月后，该产线的品质异常率降低了约60%，同时也减少了售后维修与退货风险。AI不只是替代人眼，更是一套能自我学习、持续优化的流程助手。

工厂导入AI的三个建议

建议一

小步快跑，从一条产线开始试点

别一次就要改造整个工厂。从单一产线、单一工位着手最容易看见效益，也更容易获得内部支持。导入后，再依ROI逐步扩展。

建议二

储备数据，为未来铺路

即便短期无法导入，也可开始拍摄影像、标注资料，作为日后训练模型的基础。资料愈早累积，未来导入速度愈快。

建议三

培养AI使用文化，而不是只买工具

AI不是万能机器，而是辅助工具。工厂需同步训练人员了解AI逻辑，才能有效解读系统判断、发挥最大效益。

下一波制造业升级，不是等技术成熟，而是从现在开始布局

AI正在重塑制造业的每一个细节，从焊点品质、组装精度，到异物识别与流程合规。它不只是提升效率，更改变了决策与管理的节奏——让每一道工序都更透明，每一个决策都更精准。

如 McKinsey 所说，AI 是第四次工业革命的驱动引擎。对于制造业而言，这不再是「要不要导入」，而是「从哪里开始」。

◼还没开始搜集数据？现在就该启动。
◼不确定该选哪一条产线试点？从最容易出问题的地方下手。
◼想知道你的场景能不能导AI？找一个懂产线也懂AI的团队问问。

下一阶段的竞争，不是谁设备多，而是谁的决策快、谁能持续优化。
 

现在，就是启动AI质检革新的最好时机。

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编辑：微链道爱机器人视觉研究

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