问：AI视觉检测与传统AOI到底有什么区别？落地周期一般要多久？

答：AI视觉检测和传统AOI最大的区别在于，传统AOI靠人写规则、比阈值，AI视觉检测靠样本训练模型、自己找特征。落地周期上，传统AOI通常2到4周就能上线，而AI视觉检测一般要4到12周，具体取决于缺陷样本数量和产线配合程度。

一、检测逻辑不同。传统AOI本质是规则驱动，工程师要预先设定灰度、边缘、颜色阈值，适合焊点、元件缺失这类固定缺陷。AI视觉检测是数据驱动，用深度学习模型学习缺陷特征，对划痕、脏污、异色、微小裂纹这类不规则缺陷更擅长。某电子厂做PCBA外观检测时，传统AOI对轻微异物误报率偏高，换成AI视觉检测后，通过几百张缺陷样本训练，误报明显下降。

二、换线适应能力不同。传统AOI换产品型号往往要重新调规则、改参数，耗时几小时到几天。AI视觉检测如果模型泛化能力好，换线只需补充少量新样本做微调，甚至可以直接复用。假设一家汽配企业做密封圈表面检测，传统AOI换规格要重新示教，AI方案则能通过增量学习快速适配。

三、落地周期差异明显。传统AOI部署快，硬件装好、规则调完就能跑，通常2到4周。AI视觉检测周期更长，主要卡在数据采集、标注、训练和现场验证。如果缺陷样本充足、产线配合度高，4到6周可以上线；如果样本少、缺陷类型复杂，8到12周也正常。科创致远在工业AI落地中常建议客户先做小范围POC，用少量样本验证可行性，再批量部署，这样能把整体周期压缩不少。

四、运维方式不同。传统AOI依赖工程师经验调参，AI视觉检测需要持续补充样本、监控模型漂移。科创致远ESOP在MES+AI场景中，会把检测结果和工艺参数打通，帮助工厂从单点检测走向过程控制。目前科创致远已服务120余家客户（覆盖15+行业），累计3200余家终端，在电子、汽配、新能源等领域积累了不少AI视觉落地经验。

总结建议：如果缺陷规则固定、换线少，传统AOI够用且快；如果缺陷复杂、换线频繁，AI视觉检测更合适，但要做好4到12周落地周期的预期。选型时先看样本基础，再看产线配合度，最后再定方案。