以前，工厂的生产线换个型号，是件大事。特别是手机、电路板这种精密的产线。每次要生产新型号的电路板，整条检测线必须停下来。然后工程师围上去，开始手动操作。他们要对着新的电路板，用鼠标一个个框出上面的元器件。还要为这些元器件选择合适的算法，设定各种参数。
这个过程，短则两三个小时，长则大半天。在这段时间里，产线是停的，没有产出，全是成本。而且在今天，产品更新换代快，客户需求多变，工厂一天要换好几次产线。这种几小时的停顿，根本跟不上节奏。
但是，现在情况变了。
同样的换线调机，现在最快只要55秒。你没听错，不到一分钟。这个变化，是因为产线上换了东西。原来用的那些日韩进口的自动化检测设备，被换下来了。换上去的，是一套国产的、用AI驱动的软硬件。
做这件事的，是一家叫“识渊科技”的公司。创始人茹彬鑫是个90后，牛津大学的博士。他带着团队，花了两年时间，自己研发了一个工业大模型。
它是这么工作的：
第一，你不用再手动去框选元器件了。这个AI模型已经看过了海量的电路板图片，它自己就认识上面成千上万种元器件。你把新的电路板放上去，它扫一眼，就知道上面是什么，在哪里。
第二，你也不用去纠结算法和参数了。AI会根据它识别出的元器件，自动匹配最合适的检测算法，完成所有参数设置。
整个过程，从识别到设置，全自动化。所以，换线时间才能从几个小时，一下子缩短到几十秒。
识渊科技的人说，他们刚拿着这个“55秒”的方案去找客户时，没人相信。那些国内通信、新能源领域的大厂，第一反应都是“吹牛”。但当客户亲眼看到生产线在眼前几十秒内就完成切换，重新跑起来的时候，表情都变了。
这个改变带来的效果很直接。有个客户，以前的生产线一天最多只能切换5款不同型号的产品。用了这套AI系统后，现在一天能换近300款。这种能力，就叫敏捷生产。能快速响应各种小批量、定制化的订单。
所以茹彬鑫他们觉得，自己做的不是简单的“国产替代”。替代，只是做一个功能差不多的东西。他们想做的，是“国产超越”。利用AI这个新工具，在效率和能力上，直接超过国外的传统设备。
在多重约束中突破边界
但是，想让AI在工厂里干活，并不容易。
很多工厂的老师傅，干了一辈子，经验很丰富。他们会怀疑，你们这群二十多岁的年轻人，凭什么说自己的AI比老师傅还厉害？
这就要看AI和传统工业软件的根本区别。
传统软件做事，靠的是“规则”。就像写法条一样，工程师必须提前把所有可能遇到的情况都写成代码。比如，在质检环节，一个元器件的瑕疵是什么尺寸、什么形状、什么颜色，都要提前定义好，写成一条条规则。软件检测的时候，就严格按照这些规则去卡。
这样做的问题是，规则永远写不完。总会有一些意想不到的新瑕疵出现，是规则里没有的。这时候，传统软件就抓瞎了，会漏检。
AI做事，靠的是“学习”。
你不用给它写死的规则。你只要给它投喂海量的样本数据。比如，你把成千上万张有瑕疵的电路板图片给它看。它自己就会去观察、对比、总结，慢慢地，它就“理解”了瑕疵是什么样的。它的能力会越来越强。以后就算遇到一种它从没见过的、新的瑕疵，它也能凭着“经验”把它识别出来。
这听起来很厉害。但是，AI也有它的问题，就是它可能会犯错，产生“幻觉”。在聊天、画画的领域，AI偶尔胡说八道，大家还能当个乐子。可在制造业里，这是绝对不行的。
工厂要求的是99.99%甚至更高的准确率。错一个，可能就是一批产品报废，损失巨大。
所以，这群做工业AI的年轻人，必须戴着镣铐跳舞。他们面临好几个维度的约束：
首先，准确率要高，不能有幻觉。
其次，检测速度要快，不能拖慢产线节拍。
最后，硬件成本还要低，工厂用得起。
这几件事，往往是互相矛盾的。为了提高准确率，可能需要更复杂的模型，这就会拖慢速度，增加硬件成本。识渊科技的办法是，从数据质量、模型架构等很多方面一起优化。甚至用好几个模型交叉验证，再加一道传统算法来“兜底”，确保万无一失。
做这件事很难，很累。茹彬鑫自嘲“头铁”，意思就是头很铁，专门磕硬骨头。因为只有解决这种真正困难的问题，做出来后才有价值。
各类场景会‘长’出来
当AI这个工具进入工厂后，你会发现，很多应用场景会自己冒出来。甚至都不是你提前规划好的。
程析智能的总经理黄华就遇到了这样的事。
他本来是做“AI知识库”的，就是让AI学习工厂里所有的规章制度、技术手册、维修案例，然后变成一个问不倒的专家，员工有什么问题都可以问它。
有一次，他去拜访一家大客户，想推销这个产品。结果客户听完，跟他说了另一个烦恼。客户说，他们公司的产品型号特别多，规格复杂，所以产品报价非常麻烦。公司养了200个专业的报价员，才能应付过来。之前也找过软件公司，想用传统方式写个报价软件，结果搞了一年，准确率还不行。
黄华一听，觉得这事AI能干。
他回去花了三个月，用AI技术做了个“玲珑AI报价助手”。它的工作方式是这样的：
第一步，让AI学习过去所有的报价单、产品规格书和成本数据。
第二步，当有新的报价需求时，销售把客户要求输进去。
第三步，AI就会根据学习到的知识，自动分析需求，匹配产品组合，计算出最终价格。
经过双盲测试，这个AI助手的报价，准确率超过了那200个报价员的平均水平。现在，光是服务这一家线缆企业，AI助手每个月就要出4万份报价单。
黄华后来总结出一条经验：一个公司里，你看哪个环节用的人最多，而且大家都在干重复性的事，那这个环节就适合用AI来帮忙。
像这样的例子越来越多。
有个叫李治平的“厂二代”，他从小在自家工厂长大，很清楚工厂的痛点。他做了个叫“寸铁”的AI智能体。这个AI能自己看懂复杂的工业图纸，然后根据图纸和订单要求，自动安排生产计划，告诉机器该怎么干。这对于处理小批量、多批次的柔性订单，帮助很大。
还有一个95后，叫翟星吉。他做的东西叫“售前数字员工”。主要用在高端制造业。客户在买设备前，会有很多技术问题。这个“数字员工”就能像真人工程师一样，在线上跟客户沟通，回答技术问题，理解客户需求，然后自动生成初步的方案和报价。
他们的收费方式也很直接。他们不收软件费，而是跟客户的业绩挂钩。客户用了他们的“数字员工”，销售线索转化率提高了，多赚钱了，他们就从多赚的这部分利润里，拿一点分成。这种模式让客户没什么风险，也证明了他们对自家技术的信心。
你看，这些年轻人正在把AI用在制造业的各个具体环节。他们不是在谈论什么空洞的概念，而是在解决一个个真实存在的问题。从质检、报价，到排产、售前，AI正在像水和电一样，慢慢渗透到工厂的每个角落。
