上个月跑了长三角三家不同规模的机加工厂，回来最大的感受就是。 所有人都在谈人工智能。 但十个项目里，九个半都是换皮PPT骗钱的。

别被PPT忽悠，工业人工智能到底解决什么问题

工厂车间人工智能质检设备实拍 很多供应商上来就画大饼，张口全流程无人化，闭口工业4.0，一套方案下来报价大几百万，把中小厂老板吓得直缩脖子。 说实话，真能落地的工业人工智能，从来都不是搞花架子。 就是解决工厂里最具体的痛点：招人难、次品多、停线贵。 问：我们工厂规模不到一百人，上人工智能是不是太奢侈了？ 答：完全反过来，我见过回本最快的，恰恰是小工厂的小项目。浙江台州有个做汽车紧固件的小厂，去年花了十八万改了外观质检工位，原来要八个阿姨两班倒，眼睛都看瞎，现在人工智能视觉检测顶了七个岗，次品漏检率从原来的2.3%降到0.1%不到，算上省下来的人工和客户罚款，不到十个月就收回成本了。你说这叫奢侈吗？这是救命。 现在制造业最大的问题不是缺订单，是缺人。年轻人不愿意进工厂干质检、磨毛刺这种累活，老工人退休了没人接，人工智能就是补这个缺口的。 还有更值钱的应用，就是核心设备的预测性维护。我去年接触一家做风电轴承的工厂，他们的重型车床主轴一旦断了，换一次要停线七天，光损失就是上百万，现在装了传感器，用人工智能模型实时跑数据，能提前三天预警异常，一年避免了两次非计划停线，光这就赚回了三套系统的钱。

工业人工智能落地避不开的三个坑

跑了快五年工业AI项目，我见过太多烂尾的项目。总结下来，基本上都是踩了这三个坑。 第一个坑，数据“不干净”。工业现场哪有实验室那么干净，传感器沾了铁屑、机床漏油震了一下、工人换班忘了标数据，出来的歪数据一大片，拿这种数据训出来的模型，能准才见鬼。很多算法工程师拿干净的公开数据集训出来准确率99%，一到现场就拉胯，就是这个原因。 第二个坑，算法不懂工艺。搞IT的不懂工厂那点门道，搞工艺的不会跟算法讲清楚需求。我见过一个焊缝检测项目，算法说准确率做到98%了，工艺工程师一看，你把那些不影响安全的气孔都算成次品，把真正要命的裂纹漏了，这有啥用？对吧，方向错了，准确率再高都是零。 第三个坑，维护成本算漏了。很多供应商卖项目的时候说十万块全包，用起来才发现，生产线换个新产品，模型就得重新训练，又是几万块，每个月还要收服务费，小厂本来利润就薄，扛不住了只能把设备扔那落灰。 工业人工智能数据采集传感器现场安装图

2024年，哪些方向真能落地赚钱

2024年，哪些方向真能落地赚钱 问：现在工厂要上人工智能项目，或者创业者进场做工业AI，选哪些方向不容易踩坑？ 答：我掏掏心窝子说三个方向，都是已经跑通赚了钱的。 第一，细分场景的人工智能视觉质检。这个是目前最成熟，需求最多的，不管是五金、3C电子、汽车零部件、食品包装，每个行业都有自己的质检需求，技术门槛已经降得很低了，小项目几十万就能搞定，最快半年就能回本，工厂愿意掏这个钱。 第二，高价值设备的预测性维护。针对机床、风电、盾构机、注塑机这类贵设备，随便停一天损失都顶一套系统钱，提前预警的价值非常硬，只要能做准，客户根本不跟你讲价。 第三，中小工厂的工艺参数优化。现在很多工厂的核心工艺都是靠老师傅经验，老师傅一退休，产品合格率直接掉五个点，人工智能把老师傅的经验沉淀下来，新人上手也能调出合格参数，光省废料这一项，就能让老板心甘情愿掏钱。 至于现在吹得很火的通用工业大模型，说实话，我目前还没见过真能落地赚钱的项目。大部分都是拿通用大模型套个壳子，去拿融资的。 不过话说回来，垂直细分领域的行业大模型，未来肯定是方向，但那得蹲在车间里泡个三五年，攒够了真实的工艺数据，磨出来的才行，不是坐在办公室改改prompt就能成的。 工业这行，从来都不赚快钱。人工智能也一样，别想着一口吃成胖子，别上来就要重构整个工厂，找你厂里最痛的那个点，扎进去解决了，自然就成了。 不信你去看那些真正赚了钱的工业AI项目，哪一个不是蹲在车间跟工人一起摸了大半年才做出来的？飘在天上的概念，终究落不了地。