为什么越来越多 AOI 设备商发现：真正稀缺的，不是算法，而是软件能力

这几年，几乎每一家 AOI（自动光学检测）厂商都在谈算法。不只要精准，似乎谁的算法更”智能“，谁就能占领市场高地。

但现实并非如此。有人砸下重金组建算法团队，却依旧陷入价格战；也有人算法并不算最前沿，却能稳稳拿下客户。

那么，AOI 的真正竞争力，究竟来自哪里？

算法重要，但不是全部

毫无疑问，算法是 AOI 技术的“大脑”，关系着检测的精度、误报率。如果离开了合适的光学系统、稳定的硬件架构，就像给跑车装上劣质轮胎，再好的引擎也跑不快。

很多 AOI 项目失败的原因，并不在算法本身，而在于算法与实际应用场景之间存在“落地鸿沟”，与此同时，客户的需求也变得越来越复杂：

• 生产节拍更快
• 缺陷类型更多
• 客户希望现场一改参数就能重新上线

在这种场景下，算法只是起点，落地才是终点。

软件能力，决定 AOI 的「落地速度」

在实际接触中我们发现，许多 AOI 设备商内部的软件工程团队规模并不大。

这并非能力问题，而是行业长期以来以硬件和交付工程为核心，软件更多扮演“支撑角色”，而非“平台角色”。

但随着产业进入深水区，这种思维正被彻底颠覆。越来越多企业意识到：软件，不只是让算法能跑起来，而是决定整套 AOI 系统能否跑得稳、跑得久、跑得广。

它关乎三个核心能力

• 系统架构设计能力：算法模块、光学模块、算力模块如何高效协同？能否快速适配不同客户场景？
• 数据管理与闭环能力：如何在现场快速采集、标注数据，并反哺模型迭代？
• 交互与可视化能力：客户能否直观看懂算法输出？调参、优化是否便捷？

让 AI 学会工程师判断，才是 AOI 的下一步

在观察 AOI 应用工程师招聘的人才需求时，一个现象非常明显：

AOI 工程岗位往往要求工程师同时具备算法理解、工艺判断、参数调校和数据分析能力。算法选择、参数设定、缺陷判断和数据解读，最终都会回到人身上完成。这其实揭示了一个更深层的问题：在 AI 的时代，如何让人类经验真正融入 AI？

AOI 的算法可以识别缺陷，但判断“这是不是缺陷”、“这类误判是否可接受”，依然来自工程师的理解。AI 可以提供检测建议，但优化检测策略、定义良率标准的，依然是人。

未来 AOI 的核心是结合AI，是让经验通过软件和数据沉淀下来，让AI能学习人的判断逻辑，持续演化。

真正的分水岭，正在从“算法能力”转向“软件承载能力”。

当检测逻辑越来越复杂、客户需求越来越碎片化，如果系统仍然高度依赖工程师个人经验去消化复杂度，那么企业的增长，必然会被人力所限制。

真正具备长期竞争力的 AOI 系统，未必拥有最“炫”的算法，而是能够做到：

• 把工程师的判断逻辑沉淀为系统能力
• 把一次次现场经验转化为可复用的数据资产

当行业进入深水区，软件能力不再是加分项，而是决定上限的关键因素。

让经验留在系统里，而不是只留在某个人的脑海中。

那么问题也随之而来：如果算法已经不再稀缺，AOI 设备商，准备好用什么来构建下一阶段的竞争力了吗？