警惕!被神化的视觉AI:森赛睿的真相与工业视觉焦虑

被过度吹捧的“视觉AI”:森赛睿的迷雾与真相

光谷盛会下的焦虑:工业视觉的理想与现实

2025年的武汉光谷,又一场“VisionCon・视觉系统设计技术会议”如期上演。说是盛会,我看到的更多是焦躁。各路厂商粉墨登场,描绘着工业视觉的美好“钱景”,仿佛只要搭上AI的快车,就能解决一切生产难题。森赛睿科技的名字也在其中,这家公司以《如何让工业生产中的视觉检测需求快速落地》为题,侃侃而谈。但我却觉得,这场演讲更像是一场精心包装的营销秀,试图掩盖工业视觉领域深层的焦虑。理想很丰满,现实很骨感。AI视觉在实验室里或许光鲜亮丽,但要真正落地到复杂的工业环境中,却面临着无数的挑战。

森赛睿的宏大叙事:生态链还是空中楼阁?

森赛睿大谈“视觉 AI 生态链”,听起来很时髦,什么“AI + 制造”融合发展的新动能,仿佛他们掌握着开启工业4.0的钥匙。但仔细想想,这真的不是一个空中楼阁吗?一个企业,试图打造一个覆盖“数据标注 — 模型训练 — 边缘部署 — 实时控制”的全流程生态链,这需要的不仅仅是技术,更是巨大的资金和资源。更何况,工业视觉的场景千变万化,真的存在一个通用的“生态链”能够解决所有问题吗?我对此表示深深的怀疑。所谓的生态链,会不会只是一个吸引眼球的噱头,最终沦为资本运作的工具?

击破痛点?一场精心包装的营销秀

数据标注的真相:廉价劳动力堆砌的“智能”

森赛睿声称解决了工业视觉检测中缺陷样本匮乏的问题。但他们真的解决了问题,还是仅仅把问题转移了?所谓的“数据标注”,说白了就是用大量的人工,对图像进行分类、标记。这背后隐藏的是对廉价劳动力的剥削。与其说是AI的胜利,不如说是人力的堆砌。更可悲的是,这些被标注的数据,真的能够反映真实工业场景的复杂性吗?那些在实验室里训练出来的模型,到了生产线上,往往会变得水土不服,错误百出。

所谓的“零代码”:低估了工业的复杂性

“零代码操作完成模型训练与部署”,这简直就是一句笑话。工业生产的复杂性远超想象,不同的行业、不同的场景,都有着不同的需求。一个通用的“零代码”平台,真的能够满足这些个性化的需求吗?我更担心的是,这种“零代码”的模式,会扼杀工程师的创造力,让智能制造沦为简单的复制粘贴。真正的智能制造,需要的是深入理解业务、灵活运用技术,而不是简单的“零代码”操作。

“标准化工具”的陷阱:扼杀创新与定制化需求

森赛睿还提出了“AI视觉检测从 ‘定制化项目’ 向 ‘标准化工具’ 转型”。这听起来很美好,但实际上却隐藏着巨大的风险。工业视觉的需求是高度定制化的,不同的产品、不同的工艺,都需要量身定制的解决方案。如果一味追求“标准化”,只会扼杀创新,让企业失去竞争力。更重要的是,谁来定义这个“标准”?是由森赛睿这样的企业来定义,还是由行业协会、科研机构来定义?如果“标准”被少数企业垄断,那么整个行业的发展都会受到限制。

自主创新?一场经不起推敲的谎言

32项知识产权的含金量:专利数量不等于技术实力

森赛睿自诩为“国家高新技术企业”,拥有32项知识产权。但专利数量并不等同于技术实力。很多专利只是对现有技术的微小改进,并没有真正的创新性。更何况,这些专利的含金量有多高?有多少是真正能够转化为生产力的核心技术?我对此深表怀疑。很多企业热衷于申请专利,只是为了获得政府补贴,或者在宣传中给自己贴金,而并非真正致力于技术创新。

“数字哨兵”的局限性:理想与现实的巨大鸿沟

森赛睿将其视觉 AI 生态链产品吹捧为“高端制造领域质量管控的 ‘数字哨兵’”。但“哨兵”真的能够胜任吗?在实验室环境下,或许可以识别出大部分的缺陷,但在实际生产中,各种干扰因素层出不穷,光照变化、角度偏差、材料反光等等,都会影响检测的准确性。更何况,AI模型的训练需要大量的数据,而很多缺陷样本是难以获取的。在这种情况下,“数字哨兵”很可能变成一个摆设,无法真正发挥作用。理想与现实之间,横亘着一道巨大的鸿沟,不是靠几句宣传口号就能跨越的。

工业视觉的未来:是技术普惠还是资本游戏?

技术标准化背后的权力:谁来定义“标准”?

森赛睿表示将通过技术标准化与生态开放化,让更多企业共享 AI 技术红利。但“标准化”真的是普惠的灵丹妙药吗?在我看来,它更像是一场权力游戏。谁掌握了标准,谁就掌握了话语权,就能在行业中占据主导地位。如果标准是由少数企业制定的,那么其他企业就只能被迫接受,沦为标准的奴隶。所谓的“技术普惠”,很可能变成一场资本的盛宴,最终受益的只是少数人。

智能制造的真谛:不仅仅是AI

在全球制造业智能化转型加速的背景下,我们不能把所有的希望都寄托在AI身上。智能制造的真谛在于将各种技术进行融合,包括自动化、信息化、物联网等等。AI只是其中的一个组成部分,而不是全部。我们需要理性看待AI的作用,不能盲目迷信。更重要的是,智能制造不仅仅是技术问题,更是管理问题、文化问题。我们需要改变传统的生产模式,培养创新型的团队,才能真正实现智能制造的目标。森赛睿的“AI + 工业视觉”只是智能制造的一种解决方案,它或许有其价值,但绝不是唯一的答案。

Wolfgang

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