2026年10月28日，智能制造产业学院带领学生前往苏州达智汇科技服务（苏州）有限公司参加FDE赋能工业AI视觉应用实战交流会。活动依托达智汇30余年产业积累，开放真实工业场景与数据，通过政策趋势分享、模型推理实战及供需对接，助理工程师提升应用落地与交付能力，探索产教协同新路径。
学生表示：
我有幸跟随老师参加了达智汇FDE赋能工业AI视觉应用实战交流会。作为上海建桥学院产业学院的一名学生，这场理论与实践并重的交流活动让我收获巨大，也让我对工业AI视觉这个行业有了远比课堂更深的认知。
会上，工程师系统介绍了工业AI视觉在制造业中的落地图景。从具身大脑、设备大脑这类多模态AI一体机，到Cube魔方这样的无代码平台，AI正渗透进质量检测、工位管控、设备运维、人员安全等各个环节。一台工位摄像头配合AI-BOX，就能实时监测SOP作业合规、自动识别漏工序与错装，并联动声光报警、自动生成报表；设备大脑则能让老旧机床“变聪明”，实现参数自优化与预测性维护。一组组数据更让我直观感受到工业AI的价值：质量漏检率下降80%、人工成本下降20%、工位产能提升30%。这些数字让我明白，工业AI的落脚点从来不是炫技，而是实实在在的降本增效。
最让我震撼的是实战环节。我们在平台上完整走了一遍工业视觉项目的全流程：导入产线视频并自动截帧，按7∶2∶1划分数据集，亲手画框标注目标，配置训练参数启动训练，查看mAP、精确率、召回率等指标，最后把模型部署到检测场景中验证报警效果。过去这些名词只在课本上见过，这次亲手完成“标注—训练—部署”的闭环，我才真正理解“数据是AI的燃料”——标注质量直接决定模型精度，而真正考验工程师的，是对场景、数据与业务逻辑的深刻理解。
这次交流也让我看清了工业AI落地的真实难度：场景碎片化、动作非标化、精度要求严苛、产线7×24小时运行……从实验室模型到产线可用，中间隔着大量工程化工作。这也让我对行业有了更清醒的认知——工业AI市场空间巨大，但对人才的要求同样很高。
作为产业学院的学生，我深感课堂所学必须与产业需求同频。今后我会更重视动手实践，主动学习机器视觉、数据处理与平台工具，努力成为懂场景、能落地的智能制造人才。感谢学院和达智汇为我们搭建了这么好的学习平台，期待未来能参与更多实战项目。