标题：一颗小钢球背后的AI质检革命

你能想象吗？一颗直径不到4毫米的小钢球，竟然难倒了一家年产值几亿的轴承厂。北京凡钢科技创始人卢无为分享了一个案例：他们用AI帮山东一家轴承公司解决了钢球质检难题。这个故事不仅关乎技术，更展现了人与AI如何协作。

一、小钢球的大问题

钢球虽小，却是轴承的核心部件，广泛应用于电动汽车、机器人等领域。然而，钢球表面缺陷多为微米级，传统人工抽检效率极低：一位熟手每小时只能检查约300颗，而生产线一天可能产出数万颗。此外，不同检验员的标准不一致，抽检方式也无法将不良率降到更低。

二、AI解决方案三步走

卢无为团队通过实践总结出三个关键步骤：

1. 让AI看得清
   在传送带两侧安装高速工业相机，对钢球进行360°连拍，并设计可调灯箱解决油污和反光问题。清晰的照片是AI识别的基础。

2. 让AI学得会
   训练AI识别缺陷需要大量样本。团队开发了半自动标注工具，由机器初步圈出可疑区域，再由人工确认，大幅提升了效率。

3. 让AI判得准
   采用“现场秒判+夜间进修”模式，白天快速推理，晚上上传数据优化模型。这种闭环设计让AI持续进化，准确率达到95%，检测速度提升至每小时5万颗，人力成本显著降低。

三、老师傅从质疑到信任

起初，经验丰富的老都师傅对AI持怀疑态度。一次大雨天，AI发现人眼难以察觉的裂纹，证明了自己的能力。老都逐渐转变观念，开始用自己的经验“教”AI，成为模型的教练。

四、三点方法论

1. 拆解问题，系统解决：把复杂问题分解成具体步骤，如“看得清、学得会、判得准”。
2. 人机协作，经验传承：重视一线工人的反馈，让老师傅参与AI训练。
3. 数据流动，持续进化：设计学习闭环，让AI不断优化。

五、未来展望

尽管AI识别准确率达到95%，但剩下的5%仍是挑战。团队正在尝试新思路：定义“好球”标准，而非单纯识别坏球。这一方向仍需探索。

本文展示了AI如何改变传统行业，同时也揭示了人与技术协作的潜力。