在企业数字化转型浪潮里，AI信息化系统早已不是“加分项”，而是“必答题”。但对开发者而言，从需求文档到可落地的系统，中间藏着太多技术暗礁。结合近期参与的制造企业质量检测系统开发项目，我想聊聊最容易踩坑的三个技术环节。
第一块硬骨头：需求拆解——别让“智能”变成“智障”
很多项目启动时，业务方会提“用AI实现全流程智能化”。但开发者第一步要做的是把模糊的“智能”翻译成可量化的技术指标。比如某工厂的需求原话是“减少质检漏检率”，我们得追问：当前漏检率多少？主要漏检类型是表面划痕还是尺寸超差？不同缺陷的图像特征差异有多大？
这一步的关键是建立“业务-技术”映射表。曾遇到过一个反面案例：客户想要“智能分析客户投诉文本”，但没说明是要分类（投诉类型）还是情感分析（满意度）。结果模型训练后发现，业务方真正需要的是“提取投诉中的产品批次号”——前期需求颗粒度太粗，直接导致模型推倒重来。
建议用“场景-输入-输出-指标”四要素拆解需求。比如质量检测场景：输入是产线摄像头的4K图像，输出是缺陷类型+位置坐标，核心指标是准确率≥99.2%、单图推理时间＜50ms。只有这样，后续技术选型才有锚点。
第二块硬骨头：数据工程——垃圾进，再聪明的模型也出不来
AI系统的效果，70%取决于数据质量。但开发者常陷入两个误区：要么迷信“数据越多越好”，要么低估非结构化数据的处理难度。
以刚才的质检系统为例，原始数据是200万张产线照片，但其中30%光线过曝、15%角度偏移，还有工人手套反光干扰。直接喂给模型，它会把“手套反光”误判为“产品划痕”。我们的解决方案是：
• 数据清洗：用OpenCV自动过滤模糊图像，通过标注工具人工修正错误标签；
• 数据增强：针对小样本缺陷（如罕见裂纹），用GAN生成合成样本，将类别平衡度从1:20提升到1:5；
• 场景适配：在预处理阶段加入光照归一化算法，消除不同时间段产线的光线差异。
更关键的是构建数据闭环。系统上线后，收集现场漏检案例，每周更新训练集，用腾讯云TI平台的增量学习功能微调模型——数据不再是“一次性燃料”，而是持续进化的燃料库。
第三块硬骨头：模型落地——从实验室到产线的“最后一公里”
很多开发者以为模型训练完就万事大吉，但产线环境才是真正的“照妖镜”。曾有模型在测试环境准确率99.5%，上线后跌到97%，问题出在三点：
一是推理延迟。4K图像输入原模型需要200ms，而产线要求单图处理＜50ms。我们用TensorRT对模型进行量化压缩，将FP32参数转为INT8，同时裁剪冗余的卷积层，最终延迟降到38ms。
二是硬件适配。产线摄像头通过边缘计算网关接入，需兼容Jetson AGX Orin芯片。我们基于NCNN框架重新编译模型，优化内存访问模式，避免了GPU显存溢出问题。
三是可解释性。业务人员不信任“黑箱”，我们用LIME算法生成缺陷定位热力图，直观显示模型判断依据——这不仅提升了接受度，还帮产线工人反向优化了拍摄角度。
最后
AI信息化系统开发，本质是“技术+业务”的精密配合。开发者既要懂CV/NLP的底层逻辑，又要能蹲在产线边观察摄像头角度；既要会调参训练，更要会用数据闭环持续迭代。下次再接到“做个智能系统”的需求，不妨先问自己：我啃下了需求拆解、数据工程、落地适配这三块硬骨头吗？
