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资讯 当代码走进车间，当AI算法站上装配线，会发生什么？流水线不停运转，摩托车部件依次抵达装配工位。人工装配难免有漏装、错装，过去靠装配后的质检环节把关；如今，视觉 AI 像一双不眨眼的“数字慧眼”，在工位上实时判断装得对不对，帮一线员工“查漏补缺”，也让工厂的品质管理从“事后追溯”前移到“事前预警、事中管控”。
今天，一起走近飞驰“鑫”青年杨瀚之，聆听他和团队将视觉 AI 算法转化为车间可用的防错系统，实时识别装配隐患，用代码与匠心，守住产品品质的故事。
很多人以为，做 AI 算法，难点只在写代码。但杨瀚之深有体会，工业车间才是算法最大的考验。实验室里的图像干净规整，而真实生产现场情况复杂，物料堆叠遮挡，环境随时变化，和标准数据集相差很远。
“就拿 CKD 小件装袋工序来说，物料互相堆在一起，机器很难识别清楚”，杨瀚之介绍。他和团队没有一味埋头优化算法，而是走到产线现场，和一线同事一起规范物料摆放，固定料框位置与顺序。先把现场梳理成标准化场景，再上线算法，AI 才能稳定识别。
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隆鑫通用
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视觉AI的价值，不只是多了几台工业相机，而是从三个维度重塑传统车间。在感知层面，告别人工抽检盲区，实现100%实时全检；在决策层面，质量判定不再只依赖老师傅经验，而是以工位视觉数据为判定依据，通过AI识别工序执行偏差与异常，快速定位问题环节；在价值层面，检测图像留存形成产品“数字护照”，把一次性质量成本沉淀为可复用的数据资产，持续反哺工艺研发，把一线经验固化为企业知识。杨瀚之介绍道，“简而言之就是看得全、判得准、用得久。”由此，工厂实现“事前预警、事中管控、事后追溯”的全链路品质升级。
聊起印象最深的项目，杨瀚之提到摩托车轮胎部装视觉防错系统。这套系统能在产品出厂前拦截装配错误，不让问题流向消费者。项目推进过程中，两大难题摆在团队面前：车间员工操作习惯不统一，有的逐颗打胶装配，有的批量作业；车型种类繁多，刹车盘、气门芯结构不同，反光干扰会导致正反面识别出错。
团队没有强行要求员工改变习惯，而是拆解工序节点，开发可灵活配置的流程，适配两种作业节奏；同时按车型建立专属模板，通过算法过滤反光干扰，不断提升识别准确率。这次经历让杨瀚之感悟：工业视觉 AI 落地，绝不只是写好代码，更要读懂产线、读懂人。把复杂难题拆解落地，让技术适配业务，才能真正创造价值。
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隆鑫通用
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一项创新能落地生根，背后总有一片包容生长的土壤。隆鑫通用全面拥抱“AI+”，以战略级的重视与支持，为青年创新注入强劲动能。杨瀚之坦言，“公司倾注核心资源全面拥抱AI+，丰富的产线场景，让技术走出文档、转化为生产力；包容试错的氛围，鼓励大胆探索。公司全方位赋能，让我们有资源放手去拼、有场景落地、有底气突破。”
从电脑屏幕到生产车间，从抽象算法到品质防线，杨瀚之是飞驰鑫青年的缩影：手握前沿技术，扎根生产一线，既有创新锐气，亦有坚守匠心。他们也将以 AI 赋能智能制造，用青春力量，助力隆鑫通用奔赴更远征程。
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