数据显示，该技术的引入使得检测效率达到了人工的十倍，单次全检仅需短短两秒钟。更令人惊叹的是，这种高速检测并未牺牲质量，其检测精度反而比传 统手段提高了五倍以上。这种数量级上的提升，标志着小米在制造工艺的效率与质量控制上，已经触达了行业的新高度。 不仅是汽车，这种智能化的改造正在小米的整个生态链中复制。 在人工智能技术逐渐从云端算法走向落地应用的当下，小米集团创始人雷军在近日的一场媒体专访中，对这一技术浪潮给出了极具前瞻性的定调。他没有过 多谈论参数竞赛，而是将目光投向了更广阔的实体经济，明确提出未来五年将是人工智能对传统产业产生深远影响的关键窗口期。雷军抛出了一个极具分量 的观点：在 AI 的赋能下，所有的产业都值得重新做一遍。 雷军分享了一些小米汽车工厂的内部运作细节，揭示了 AI 如何解决传统制造业中那些曾被视为无解的痛点。 以汽车制造中难度极高的大压铸件检测为例，这通常是质检环节中的瓶颈，耗时且依赖人工经验。然而，小米工厂引入了 AI 视觉大模型与 X 光机技术的深 度融合方案。这套系统让机器拥有了透视眼和超级大脑，能够对复杂的铸件内部进行毫秒级的扫描与分析。 雷军认为，这种 AI 与传统产业的深度融合 ...