为什么通用AI吃不开工业这碗饭？
互联网出来的AI团队，最喜欢拿大模型那套往工业套。张口就是千亿参数，全能模型。可工业场景的逻辑，从根上就不一样。 工业数据太脏了。你在互联网训个推荐模型，一百个数据里有一个错的，根本不影响。工业场景里，一百个数据里十个错标，你训出来的模型就是废的。我去年在山东一个装备制造厂待了半个月，亲眼见过一个号称准确率98%的故障预测模型，上线第一个月就漏判了主轴的磨损，导致整台机床报废，损失小两百万，老板脸都绿了。
工业人工智能（AI）落地，赢在小场景
说实话，我最近半年跑了珠三角二十多家工厂，真正能赚钱的工业AI项目，全是切小场景的。没什么“全工厂智能改造”这种大话，就是盯着你工厂最疼的那个点打。比如冲压件的表面缺陷检测，刀具磨损的提前预测，炼钢高炉的温度微调，集装箱的箱损检测，全是单点落地。 东莞有个做五金出口的老板，原来做缺陷检测，要养20个工人，两班倒，工人天天盯着放大镜看，不到三十岁眼睛就花了，人员流动大得吓人。去年他上了一套工业AI视觉检测系统，投了不到八十万，现在准确率稳定在99.7%，只留两个工人补漏就行，一年省出三百多万的人工成本，不到一年就回本了。这才叫生意。 问：我们就是百十人的小工厂，预算少，是不是玩不起工业人工智能（AI）？ 答：这就是老观念了。现在早不是几年前那种上来就要你砸几百万的时代了。很多做工业AI落地的团队，现在都做按效果付费，赚了钱再分成。前期搭个采集终端，改个接口，几万块就能试点，试错成本低得很。反而那些上来就给你画大饼，要你投大几百万做全工厂改造的，十有八九是来圈钱的。对吧？
接下来两年，工业AI的真机会在哪？
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