参观了家塑料分选厂才明白AI分选卡在哪一步
https://www.metk.cn/img/posts/plastic_sorting_plant.jpg上周去了趟城郊的塑料分选厂，接待我的王工在这个行业干了十一年。他说外界总觉得AI分选是噱头，其实设备早就有了，一套进口的分选线七百多万，国产的也要两百出头，问题卡的不是识别，是前端的料太脏。
他们车间每天进料四百多吨，饮料瓶、洗发水瓶、外卖餐盒混在一起，还有不少带着汤水和标签。AI视觉那套确实能分出PET、HDPE和PVC，准确率他自己说能到九成五，但塑料这种东西差一个点纯度，卖价每吨就差好几百。现在厂里用AI做粗分，末端还是留一道人工质检，十二个工位三班倒。
让我意外的反而是收入结构。王工说分选这行赚的是差价，PET破碎料现在一吨四千八左右，比去年涨了六百，但人工成本一年涨百分之十。他判断再过两年，末端质检岗肯定被高光谱分选机替掉，我去参观的车间里，已经有两台国产设备在试运行了。 成本这块还可以再拆细一点，隐性的人力投入其实占大头。 有个坑提醒一下，接口一变整套流程都得跟着改，最好提前做抽象层。 写得挺到位的，不过我觉得还是要区分"能用"和"好用"，中间差着一大截。 同感。这东西不是不能用，是很多人把它当万能药了，场景不对就是白花钱。 看得出来是真做过的人写的，不是那种拼资料的。 有个疑问，你说的这个方案在并发高的时候会不会有明显衰减？我这边测试过不太稳。 我关注的另一个点是稳定性，出问题的时候排查链路比传统方案长不少，得有心理准备。 有个细节想确认，你说的这个数据是实验室环境还是生产环境跑出来的？ 用过类似的，前期调优确实费人，但稳定跑了之后省心不少，值得。