5月7日，东莞市百场“人工智能赋能劳动者”专项培训开班仪式，在广东高斯宝电气股份有限公司举行。东莞职业技术学院人工智能专任教师，曾在华为、杰普特、FotoNation从事图像与算法工程师岗位的袁金威，为100多名员工带来了“智造未来——AI在生产制造中的典型应用场景”专项培训。

袁金威表示，人工智能赋能制造业，构建企业专属的AI知识库，不仅可以重塑生产质检标准，还可以破解人才传人难题，把老师傅的技术经验数字化，提升企业核心竞争力。

从“抽检”到“全检”：

AI重塑生产质检标准

在袁金威看来，人工智能（AI）正在从根本上改变制造业的生产逻辑。作为连接学术理论与产业实践的关键一环，他正致力于将AI技术深度植入工业生产的核心环节。

传统制造业的质检环节，往往依赖人工抽检，不仅效率受限，还存在漏检风险。“以前是抽检，有了AI视觉之后，我们可以实现全检。”袁金威指出，通过引入先进的机器视觉技术，企业能够对PCB板、精密塑料件等产品进行100%无死角检测。这不仅大幅降低了返工率和不良率，更确保了每一件出厂产品的优质度，实现了从“差不多”到“零缺陷”的跨越。

除了提升生产效率，袁金威还特别关注AI在人才培养和经验传承方面的应用。在传统工厂中，“师傅带徒弟”的模式往往受限于资深工程师的时间和精力，新人成长周期长，试错成本高。

“我们现在的思路，是把老工程师的经验数字化。”袁金威解释道。通过构建企业专属的AI知识库，将资深工程师处理故障、优化工艺的经验转化为可查询、可复用的数字资产。新员工在现场遇到问题时，只需通过AI终端即可即时获取解决方案或精准定位求助对象。这种模式相当于为每位新员工配备了一位全天候的“超级导师”，极大地缩短了人才培养周期，让新手也能快速具备解决复杂问题的能力。

打破职业壁垒：

让“懂AI”与“懂生产”双向奔赴

在实际推进过程中，袁金威发现最大的挑战，往往来自跨领域的认知错位：“懂模具的不懂AI，懂AI的又对生产流程陌生。”为了弥合这一鸿沟，他提出了一种基于“数据合作”的融合培养模式。

“训练AI模型其实跟训练一个学徒差不多。”袁金威形象地比喻道。他鼓励生产工程师与算法工程师共同参与数据标注和模型训练。在这个过程中，生产人员理解了AI的数据需求，而算法人员则深入掌握了生产工艺的痛点。双方以数据为桥梁，打破了职业壁垒，实现了技术与业务的深度融合。这种合作不仅优化了算法模型，更重要的是培养了既懂生产又懂AI的复合型技术技能人才。

在本次关于“智造未来——AI在生产制造中的典型应用场景”的培训中，袁金威分享了包括预测性维护、智能排产优化，以及企业知识库建设在内的多个前沿应用场景。他强调，企业引入AI不应仅仅是赶时髦，更要算好“经济账”，确保技术投入带来实实在在的降本增效。

目前，东职院已与奥普特等行业龙头企业开展了实质性项目合作，成功验证了AI技术在提升产能、降低人力成本方面的巨大潜力。袁金威表示，未来将继续深化产教融合，探索更多AI赋能实体经济的路径，为东莞乃至大湾区的制造业转型升级输送更多高素质的技术技能人才。