撕掉高大上滤镜：聊聊当前人工智能产业应用的真实现状
上周跟一个做智能制造的老大哥吃饭，他掏出来手机给我看车间的AI质检截图，说投了三百万，现在能顶八个老质检员，废品率降了快12个点。
我当时第一反应是。
哦，原来AI真不是只拿来聊天写方案啊。
人工智能生猪估重养殖现场应用图
我之前接触过一个做陶瓷品控的小项目，原来的老工人一天盯着几千个碗看，眼睛半天就花了，漏检率常年在10%左右，出口退一次货就是十几万的损失。上了定制的AI检测之后，漏检率降到1%以下，成本不到半年就收回来了。
你说，这比起那些天天喊着「通用人工智能」的虚头巴脑的东西，哪个更实在？
不过话说回来，太多资本盯着大模型烧钱，没人愿意沉下心给小产业做定制AI，这不就是捡了芝麻丢了西瓜嘛。全国几百万家中小制造企业，哪个不需要降本增效，这块市场明明比几个大模型应用大得多，偏偏没人肯蹲下来做。
人工智能新能源电池缺陷检测生产线现场图
现在所有人都在说，AI的训练成本降了，推理成本降了，那都是对通用大模型来说的。到了实体产业这边，数据标注成本，现场改适配的人工成本，生产线改造的对接成本，才是真正的吞金兽。很多小厂子想上AI，一算改造一条生产线光适配就要几十万，直接就劝退了。
有意思吧，所有人都在说AI降本增效，结果第一步的改造成本，就把大部分真实需求拦在了门外。
最近两年成熟起来的小样本迁移学习，确实解决了一部分问题。原来要标一万张数据才能落地，现在标一百张就能跑个八九不离十，已经帮很多中小企业省了快七成的适配成本。但还是不够，很多极端细分的场景，连一百张合格数据都攒不出来，怎么办？还得整个行业一起接着往下磨。
未来两年能真正跑出来的人工智能产业应用赛道
我接触下来，最看好三个方向，都不是什么遥不可及的概念，现在已经有不少团队跑出来了。
第一个是给小农户做的低成本AI农业服务。不是那种大农场的百万级无人农机，就是几十块钱一年的小程序服务，农民对着果树叶子拍个照，AI就能识别是什么病虫害，该用什么药，浓度多少，甚至能直接对接周边的农资店送货。山东河北的苹果园已经铺了不少，去年帮果农平均减少了快10%的病虫害损失，小农户完全用得起。
第二个是AI辅助生物医药研发。原来筛选一个新药靶点，要三五年时间，几千万成本，现在用AI建模筛选，能把时间压缩到半年以内，成本直接砍半。这两年已经有好多个AI辅助研发的新药进了二期临床，一旦跑通，整个生物医药行业的研发节奏都会被改写，这个是真的能改变全人类的。
第三个是线下中小商家的AI精细化运营。不是那种给用户发垃圾营销短信的破推荐，是真的帮老板管店，比如连锁奶茶店，AI根据未来三天的天气预报、周边商圈的活动、过往三个月的销售数据，自动帮你算每天要备多少原料，推什么款，能帮小店把原料浪费率降3到5个点，一年下来就是好几万的纯利润，现在已经有不少 regional 连锁品牌在全部门店推了。
说实话，很多人觉得AI得搞出个惊天动地的东西才叫成功。我不这么想。
AI能帮一线工人少盯几个小时屏幕，能帮养猪的多赚点钱，能帮农民少烂几树果子，能帮老板少浪费点原料，那就已经是非常成功的人工智能产业应用了。
你去看今年各地的产业项目招标，八成以上的AI项目都是给实体产业解决具体问题的，不是那些花里胡哨的展示厅项目，风向早就变了。前几年炒出来的一堆虚头巴脑的AI概念，现在没声了，踏踏实实蹲在产业里解决问题的团队，活的都挺滋润。
哪天你有空去周边的工厂、果园、门店转一转，就会发现，AI早就落在地上了，不是只飘在发布会的PPT上。它不完美，还有好多坑要填，但是它真的在一点点改变我们身边的各行各业。对吧？
别盯着大模型吹，更多落地是「小AI解决大问题」
现在网上全是大模型发布会，好像不搞千亿参数就不算做AI，对吧？实际上90%以上的人工智能产业应用，都是小模型干脏活累活，赚踏实钱。 畜牧行业里的AI估重，就是给栏里的猪拍一张照片，十秒钟就能算出重量，误差不到三公斤，比把猪赶上称省了不知道多少人力，还不会让猪因为应激掉秤。这个模型参数才几百万，连大模型一个零头都不到，但是人家一年帮万头猪场多赚几十万，这才是真有用的产业应用。人工智能生猪估重养殖现场应用图
我之前接触过一个做陶瓷品控的小项目，原来的老工人一天盯着几千个碗看，眼睛半天就花了，漏检率常年在10%左右，出口退一次货就是十几万的损失。上了定制的AI检测之后，漏检率降到1%以下，成本不到半年就收回来了。
你说，这比起那些天天喊着「通用人工智能」的虚头巴脑的东西，哪个更实在？
不过话说回来，太多资本盯着大模型烧钱，没人愿意沉下心给小产业做定制AI，这不就是捡了芝麻丢了西瓜嘛。全国几百万家中小制造企业，哪个不需要降本增效，这块市场明明比几个大模型应用大得多，偏偏没人肯蹲下来做。
人工智能产业应用的最大痛点：适配成本远高于模型本身
我之前听一个做AI项目交付的朋友吐槽，说他们给客户做项目，模型卖十万，客户现场改适配花了八十万，最后还差点结不了款。 为什么会这样？每个厂子的生产线都不一样，灯光亮度不一样，产品批次公差不一样，甚至工人摆放产品的角度都不一样，换个场景，原来实验室里准确率99%的模型，立马掉到70%，根本没法用。 同样是新能源圆柱电池的缺陷检测，头部大厂的万级无尘生产线，和给车企做配套的中小厂生产线，环境完全不一样，你直接套通用模型，根本识别不出极片上的微小划痕。人工智能新能源电池缺陷检测生产线现场图
现在所有人都在说，AI的训练成本降了，推理成本降了，那都是对通用大模型来说的。到了实体产业这边，数据标注成本，现场改适配的人工成本，生产线改造的对接成本，才是真正的吞金兽。很多小厂子想上AI，一算改造一条生产线光适配就要几十万，直接就劝退了。
有意思吧，所有人都在说AI降本增效，结果第一步的改造成本，就把大部分真实需求拦在了门外。
最近两年成熟起来的小样本迁移学习，确实解决了一部分问题。原来要标一万张数据才能落地，现在标一百张就能跑个八九不离十，已经帮很多中小企业省了快七成的适配成本。但还是不够，很多极端细分的场景，连一百张合格数据都攒不出来，怎么办？还得整个行业一起接着往下磨。
未来两年能真正跑出来的人工智能产业应用赛道
未来两年能真正跑出来的人工智能产业应用赛道
我接触下来，最看好三个方向，都不是什么遥不可及的概念，现在已经有不少团队跑出来了。
第一个是给小农户做的低成本AI农业服务。不是那种大农场的百万级无人农机，就是几十块钱一年的小程序服务，农民对着果树叶子拍个照，AI就能识别是什么病虫害，该用什么药，浓度多少，甚至能直接对接周边的农资店送货。山东河北的苹果园已经铺了不少，去年帮果农平均减少了快10%的病虫害损失，小农户完全用得起。
第二个是AI辅助生物医药研发。原来筛选一个新药靶点，要三五年时间，几千万成本，现在用AI建模筛选，能把时间压缩到半年以内，成本直接砍半。这两年已经有好多个AI辅助研发的新药进了二期临床，一旦跑通，整个生物医药行业的研发节奏都会被改写，这个是真的能改变全人类的。
第三个是线下中小商家的AI精细化运营。不是那种给用户发垃圾营销短信的破推荐，是真的帮老板管店，比如连锁奶茶店，AI根据未来三天的天气预报、周边商圈的活动、过往三个月的销售数据，自动帮你算每天要备多少原料，推什么款，能帮小店把原料浪费率降3到5个点，一年下来就是好几万的纯利润，现在已经有不少 regional 连锁品牌在全部门店推了。
说实话，很多人觉得AI得搞出个惊天动地的东西才叫成功。我不这么想。
AI能帮一线工人少盯几个小时屏幕，能帮养猪的多赚点钱，能帮农民少烂几树果子，能帮老板少浪费点原料，那就已经是非常成功的人工智能产业应用了。
你去看今年各地的产业项目招标，八成以上的AI项目都是给实体产业解决具体问题的，不是那些花里胡哨的展示厅项目，风向早就变了。前几年炒出来的一堆虚头巴脑的AI概念，现在没声了，踏踏实实蹲在产业里解决问题的团队，活的都挺滋润。
哪天你有空去周边的工厂、果园、门店转一转，就会发现，AI早就落在地上了，不是只飘在发布会的PPT上。它不完美，还有好多坑要填，但是它真的在一点点改变我们身边的各行各业。对吧？