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　　工業(yè)產(chǎn)品檢測過程看似相同實(shí)則區(qū)別較大，檢測一個(gè)產(chǎn)品可能同時(shí)需要多個(gè)檢測工具，除了視覺可能還有觸覺、聽覺等一系列感官能力參與。就目前狀況看，AI視覺檢測只能做到光整平面檢測，對(duì)凸凹不平三維體無能為力，這樣的應(yīng)用場景就局限于小的平面零件，適用范圍狹小。

　　AI視覺檢測應(yīng)該專注于把一項(xiàng)領(lǐng)先技術(shù)迭代，小范圍推廣嘗試做技術(shù)積累，讓子彈飛一會(huì)。工業(yè)產(chǎn)品的特點(diǎn)決定了不可能有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品那樣統(tǒng)一大市場，每項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用場景很小，這一點(diǎn)應(yīng)該向德國學(xué)習(xí)，專注于深耕細(xì)作，再不然也應(yīng)該向日本學(xué)習(xí)，一口井撅深了再挖挖周邊，藤蔓式創(chuàng)新，做一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。

　　我思考了很久也沒想到機(jī)械加工工藝上怎么應(yīng)用AI檢測(可能與我見識(shí)淺薄視野狹隘有關(guān))。就目前AI視覺檢測技術(shù)來看，在機(jī)械加工中應(yīng)用，視覺檢測精度、復(fù)雜度、穩(wěn)定性都不還夠。

　　就像市面上很多人工智能產(chǎn)品，對(duì)一個(gè)感官健全的人來說可以用一用，對(duì)一個(gè)感官不全殘障人士來說可能是廢的產(chǎn)品。準(zhǔn)確度不夠，缺少基本執(zhí)行功能，ai替代人全方位感知能力現(xiàn)在還很難?，F(xiàn)階段應(yīng)用難是整個(gè)工業(yè)體系還沒準(zhǔn)備好，提供不了一個(gè)完整的解決方案，僅作為一個(gè)工具，承擔(dān)不起工業(yè)4.0進(jìn)程的領(lǐng)導(dǎo)作用，制造業(yè)反應(yīng)本來就慢些，一馬當(dāng)先其它馬還得追一會(huì)。

　　檢測處于制造工藝末端環(huán)節(jié)，一般占生產(chǎn)成本比例不大，檢測工藝技術(shù)也不是生產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)檢測人員技能要求也不高，不是企業(yè)迫切革新環(huán)節(jié)，也不是提高生產(chǎn)率剛性需求，AI檢測技術(shù)提升的那點(diǎn)效率，對(duì)于企業(yè)來說既不痛也不癢，如果需要投入很多人力物力，還不如投入生產(chǎn)制造前端工藝改進(jìn)，帶來效率提升更明顯。最終還是得用戶需求驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和市場選擇驅(qū)動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)化為商品。要想把AI檢測產(chǎn)品做得好，得把AI工業(yè)檢測往生產(chǎn)工藝前端推進(jìn)，參與到更廣泛的生產(chǎn)場景中去。滿足更多用戶痛點(diǎn)需求、剛性需求，最好能干預(yù)、引導(dǎo)整個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。比如，在裝配環(huán)節(jié)應(yīng)用，監(jiān)測裝配零件和工具取用順序，對(duì)裝配工人肢體動(dòng)作進(jìn)行監(jiān)測，對(duì)零件裝配做過程引導(dǎo)，減少錯(cuò)裝漏裝等。

　　最后，工業(yè)是要出實(shí)物產(chǎn)品，前期固定資產(chǎn)投入高，產(chǎn)品周期長，技術(shù)基礎(chǔ)積累環(huán)節(jié)可能需要幾年十幾年甚至幾十年，比起其他行業(yè)回報(bào)又相對(duì)較低。就拿熱門的芯片來說，前期研發(fā)需要十幾年時(shí)間，投入是海量資金和人力，一般企業(yè)根本支撐不來，資本更沒有耐心等待。

　　工業(yè)就要制造實(shí)物，是智力+能量+時(shí)間的轉(zhuǎn)化過程。時(shí)間是阻止外行進(jìn)入最高的門檻。