这个栏目只放一件事：我们在自己钣金产线上跑 AI 时，实际踩过的坑和量出来的数。 没有行业趋势预测，只有可直接复用的落地经验。
以下为苏铝智能技术团队的现场记录，数据来自自有喷涂产线与已实施项目。
很多工厂上线视觉检测后发现"白天准、晚上不准"，问题往往不在模型，而在光。 我们在自有喷涂线上总结出的做法是：为每个检测工位配置专用光源与遮光结构，把检测区域的光照条件固定下来， 而不是依赖车间环境光。
公有云在数据量小的时候便宜，工业视觉的数据量恰恰不小。 判断是否需要本地算力，我们通常让客户先算三笔账：数据敏感度、三年总成本、响应延迟容忍度。
工厂最怕的一句话是"我们这套方案需要替换您现有的系统"。 我们的做法相反——用标准化 API 做中间件，让检测数据与生产数据双向流转，既有系统基本不动。
模型交付那天的准确率不是终点。真正决定一年后好不好用的，是有没有把误判、漏判样本自动收集、 在线标注、回流再训练的闭环建起来。
我们在自有产线上做的第一件事，是把设备级能耗数据采集上来， 识别出空转、待机、非生产时段的无效能耗——这部分往往不需要任何技改投入就能省下来。
全厂智能化改造听起来很美，失败率也很高。我们更倾向选一个最痛的工位先跑通， 用一个月时间算出明确的投入产出比，再决定要不要往其他场景扩。
本栏目持续更新。文中数据来自自有产线实测与已实施项目，具体收益因工厂工况而异，以最终技术方案书为准。
