工厂里的大新闻
最近看《北京日报》的报道，挺有意思的。
小米的雷军说，未来五年，人工智能会把所有传统产业都颠覆一遍。
这话不是空喊的。他举了小米汽车工厂的例子。
一个大压铸件，靠人眼检查瑕疵，费时费力还容易看走眼。
现在用X光机加上AI视觉大模型，2秒搞定，效率是人工的10倍，精度高5倍。
更厉害的是，他预计未来5年，人形机器人会在小米工厂里大面积“上岗”。
这和你有啥关系
看到这，你可能会想，这是小米这种大公司的玩法，和我有什么关系？
关系太大了。这其实是给所有生意人指了一条明路，尤其是做实体和电商的。
我接触过一个做消费电子配件的客户，在深圳开个小作坊。他最大的痛点就是品控。
每天要检查几百个小电路板，有没有虚焊、有没有瑕疵，全靠几个工人拿着放大镜看。
眼睛都快看瞎了，还是免不了有漏网之鱼，结果就是退货、差评，特别头疼。
小米的玩法，本质上就是一套AI自动化工作流定制方案。
大厂有钱，用的是X光机和自研大模型。我们普通人没这个条件，但可以“平替”。
核心逻辑是一样的：用AI的眼睛，替代人的眼睛，去做重复、枯燥但需要高精度的检查工作。
三步搭个“平替”版质检员
你不需要懂代码，用现成的工具就能搭建一个简化版的AI质检流程。
从现有公开的应用来看，完全可以在小作坊、工作室里实现智能品控。
第一步，数据准备。准备几百张你产品的照片，清晰地标注出哪些是合格品，哪些是有瑕疵的，瑕疵在哪里。照片用手机拍就行，背景尽量干净。
第二步，模型训练。把这些照片上传到一个AI视觉训练平台。现在有很多这类工具，操作很简单，跟着教程点几下鼠标，让AI学习认识你的产品和瑕疵类型。
第三步，自动化连接。用n8n或Make这类自动化工具，创建一个工作流。比如，设定一个流程：手机拍下产品照片并上传到指定文件夹 → n8n自动抓取照片 → 发送给训练好的AI模型进行分析 → 模型返回结果（合格/不合格）→ n8n根据结果，自动将照片归类到不同文件夹。整个AI行业应用流程就跑起来了。
这样一来，工人只需要负责拍照上传，AI就能完成初步筛选，大大减轻了工作量和出错率。
几点实在的思考
别神化工具。咱们这个“平替”方案，精度肯定比不上小米的工业级设备，但解决80%的问题，把成本从几百万降到几百块，已经很香了。
要养成数据化思考的习惯。AI的“聪明”是喂出来的。平时多注意收集和整理业务数据，不管是产品图片还是客户反馈，未来这些都是你甩开同行的宝贵燃料。
未来几个月，随着大模型成本降低，这种轻量级的AI视觉应用会越来越多，价格也会更亲民。
自动化工具n8n有免费的社区版，可以自己部署在服务器上，成本很低。
记住，AI不是巨头的专利，而是赋能每个人的工具。
