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AI走进车间,第一步怎么走?本燧科技给出了具体的答案
一款产品上新，往往要准备多套图片：包装效果图、电商白底图、不同角度和场景下的展示图。后续换了配色、调整了包装，又需要重新出图。对上新频繁的轻工企业来说，这是一项持续发生的工作。
这些图片能不能做得更高效？已经完成的设计，能不能在下一次出图时继续使用？
10月23日，本燧科技CTO余博士在中山小榄举行的“智造菊城·机启未来”AI+轻工装备产业生态协同发展大会上，以《AI包装3D可视化》为题，分享了从包装图和产品图切入的做法。
2026年10月23日，AI+轻工装备产业生态协同发展大会现场（中山小榄旧车站展馆）
一、一场"不谈概念"的产业大会
10 月 23 日下午，中山小榄旧车站展馆，"智造菊城·机启未来" AI+轻工装备产业生态协同发展大会在这里举行，是第二十一届中山小榄轻工机械展览会的同期论坛。大会由中山市人工智能产业协会、中山市会议展览行业协会主办，中山市工业和信息化局、小榄镇人民政府指导，中山市小榄工业控股集团有限公司冠名支持。
它所处的产业厚度，值得先说清楚：小榄已形成五金制品、电子电器、半导体照明三大优势产业，被称为"中国五金制品之都"；2025 年全镇 GDP 达 610 亿元、增长 5.1%，是中山首个 GDP 超 600 亿元的镇街，市场主体超 12 万户、"四上"企业 1736 家。同期展会主会场集结近 200 家工业装备企业，开展首日逾 3000 名专业观众到场。
中山市工信局四级调研员侯承东在致辞中判断：产业竞争已从规模比拼转向智能制造水平的比拼，"上云、用数、赋智是必答题"。
而这场大会给自己定的调子更直白 —— AI 质检员上岗、存量产线智能化升级、AI 数字员工，不谈概念，只讲产线上已经跑通的事。
本燧的答案：第一刀，切在"包装图和产品图"
在以 《AI 包装 3D 可视化》 为主题的分享中，本燧科技 CTO 余博士 把那个被反复追问的问题落到了一个具体坐标上：轻工企业用 AI，第一刀该切哪儿？
答案是 ——包装图和产品图。
本燧科技 CTO 余博士发表主题演讲：轻工企业用 AI，第一刀该切哪儿？
他给出了一笔现场算得很清楚的账：一家锁具企业推出 20 款新品，外包出图花费近 20 万元，而这些图片 只能用一次。
问题不在于图贵，而在于交付物的形态 —— 服务商只交图、不交模型。图是一次性耗材，模型才是可复用资产。
本燧的做法，是把企业手头已有的刀版（模切线）、设计稿、产品图作为输入，反向重建为可复用的三维模型资产，再配合多角度渲染管线输出成品图。技术路径的核心是一次建模、无限出图：几何结构、材质与光照被参数化沉淀下来之后，换角度、换场景、换配色、换 SKU，都只是重新跑一次渲染，而不是重新付一次设计费。
对多品种、小批量、上新频繁的轻工企业来说，这恰好是把 AI 的边际成本优势发挥到极致的位置 —— 越是多 SKU 的品类，摊薄效应越明显。
从一张包装图，到企业的"视觉资产层"
更深一层的价值，在于资产的沉淀形态。当刀版、图纸、产品图都被转成了结构化的三维资产，它们就不再躺在文件夹里，而是可以被检索、被调用、被 Agent 调度。
这正是本燧科技把自己定义为 "以视觉 AI 为核心的企业 Agent 公司" 的原因：
以视觉 AI 为核心的企业 Agent 公司：本燧科技的核心能力矩阵
换句话说，本燧交付的不是一批图，而是一条从 "看得见的物料" 到 "可调度的资产" 的转化链路。
这也是轻工企业切入 AI 时门槛最低、见效最快的一环：它不需要先改造产线、不需要停机，从市场与营销侧就能跑通，再反向拉动制造与供应链环节。
圆桌共识：先让机器"看得懂"，再谈改造产线
在随后的圆桌对话 《AI 进车间的第一步，先改哪道工序》 中，余睿然与力维智联、金智维等企业代表同台研讨。
结合本燧在视觉侧的落地经验，一个共识逐渐清晰：工序改造的优先级，应该从数据最容易被结构化、价值最容易被沉淀的环节开始。
圆桌对话《AI 进车间的第一步，先改哪道工序》，本燧科技与产业链伙伴同台研讨
视觉恰恰是这样的入口 —— 人眼能判断的，机器视觉可以标准化地判断；人脑里散落的经验，可以先变成图纸、变成模型、变成知识库条目，再变成企业的数字资产。
先解决"看得懂"，再解决"做得到"，这条路径对投入敏感、容错空间小的中小制造企业尤其现实。
中山市人工智能产业协会也明确将围绕质检、排产、能耗等场景，推广投入小、见效快的轻量化改造方案。
AI 进车间，第一刀不必砍在最硬的地方
先切包装图和产品图 —— 看得见、算得清、见效快
