文章核心观点 - 人工智能项目在测试环境中表现良好但在真实世界部署时却失败的核心原因并非技术不成熟或算力不足 而是数据策略存在根本性缺陷 即模型训练数据未能充分覆盖现实世界中的边缘案例和混乱场景[1][4][5] - 企业成功部署视觉AI的关键在于专注于获取正确的数据 而非单纯追求数据量的大小 需要系统性地收集和标注那些会导致模型失效的困难案例[6][7] AI部署失败的模式与原因 - 行业中存在一致模式 即看似有前景的AI项目在受控测试环境中运行良好 但在实际部署条件下却举步维艰或彻底失败[1] - 失败的根本原因被确认为数据策略问题 企业通常为模型优化了常见场景 却低估了现实世界中驱动混乱情况的边缘案例[4][5] - 以亚马逊2024年在美国大部分杂货店撤回“Just Walk Out”技术为例 其视觉AI在理想条件下能准确识别行为 但在定义真实零售环境的边缘案例中失败 如拥挤过道、团体购物、商品放错货架等[2][3] 成功部署视觉AI的战略 - 成功的企业学会以与模型开发同等的严谨度来策划数据集 刻意寻找并标注困难案例 例如零件上难以察觉的划痕、医学图像中的罕见病症表现、生产线上千分之一的照明条件等[7] - 这些困难案例是在部署中导致模型失效的关键 也是区分一个勉强可用的系统与一个可用于生产环境的系统的标准[7] - 视觉AI的失败并非因为数据太少 而是因为数据错误 企业需要解决正确的数据问题 而非盲目扩大数据规模[5][6]