AI质检视觉缺陷检测落地江门:五金水暖工厂如何用AI替代老师傅盯产线

江门是中国水暖卫浴产业重镇，相关企业超过500家，从水龙头、花洒到阀芯、管件，产业链一条龙。年产值过百亿，出口全球。我跑过几家本地的水暖工厂，走到车间里看质检，大部分还靠一个办法：老师傅站旁边盯。

老师傅的经验当然值钱。干了二十年的装配工，扫一眼就知道垫片装没装、螺纹正不正。但人盯久了会累，夜班精力跟不上，换了新人又得从头教。更要命的是，一颗螺丝漏检，到客户手里就是批量退货。

从"人盯人"到"AI盯工序"

百度一见是视觉智能体平台，围绕企业生产全环节管工序、管质量、管安全。核心思路说起来不复杂：把老师傅的经验变成AI能理解的规则，让摄像头7×24小时盯着产线，不漏一步。平台已沉淀1000多个行业视觉AI技能，覆盖20多个行业，开箱即用。

具体怎么做？我挑两个跟水暖工厂最相关的场景说。

场景一：水龙头装配工序合规

以前老师傅盯装配线，靠的是走动和抽查。现在用一见，工厂先拍一段标准操作视频上传，平台几分钟就生成SOP检测任务——相当于把老师傅的经验固化成AI规则。

之后每个工位的摄像头实时监控：工人是否按步骤执行、垫片有没有漏装、装配顺序对不对、某一步超没超时。出问题立刻预警，不用等人走到跟前才发现。

场景二：五金件表面缺陷检测

五金水暖件最怕的就是表面缺陷——划痕、变形、缺料。靠肉眼抽检，不良品很容易漏过去。一见关联视觉AI技能后，7×24小时自动识别表面缺陷，检测标准统一，不会因为换了班就松一截。

老师傅经验不再"人走经验走"

我觉得最关键的转变在这里：老师傅的经验不再是"人走了，经验也走了"。SOP规则一旦生成，新人来了照着标准执行就行，一见实时告诉你做得对不对。

而且一见基于文心大模型，一句话就能生成新的视觉检测技能，不用请算法工程师写代码。对人手有限的中小工厂来说，门槛降了一大截。江门作为省级数字化转型试点城市，正大力推动制造业智能化升级，我的判断是，这正好是个落地窗口。

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