工业 AI 概览

工业 AI 是指人工智能技术在工业产线上的落地应用。与互联网场景不同，工业现场的核心不是「模型效果多惊艳」，而是「系统是否可靠闭环」——摄像头能不能稳定取流、算法结果能不能传到控制系统、机械臂能不能按结果执行动作。一条完整的工业 AI 链路覆盖感知 → 理解 → 决策 → 控制 → 反馈五个环节，任何一环掉链子，整个方案都无法交付。

因此，做工业 AI 需要同时理解视觉算法、工业通信与设备控制三块知识，本分类正是围绕这条完整链路组织的。

四大主题

• 工业 AI 系统总览：从整体架构看一条产线 AI 系统如何设计——感知、理解、决策、控制、反馈各环节的职责与衔接，是理解本分类其余三篇的框架。
• 工业视觉：工业场景的视频接入工程。摄像头接入方式、RTSP 取流、多路视频管理，以及 FPS 与延迟这两个关键指标的含义和测量。
• 工业通信协议：算法与工业设备之间的「翻译官」。Modbus、OPC UA、MQTT 三大协议的原理与选型，以及如何与 PLC（可编程逻辑控制器）交互。
• 3D 视觉与机器人：从 2D 平面走向 3D 空间。相机标定（Camera Calibration）、点云（Point Cloud）处理，以及如何通过 ROS 与机器人集成。

与站内其他分类的关联

工业 AI 是站内多个分类的「汇合点」，建议配合阅读：

• 视觉算法基础：工业视觉的上游是计算机视觉算法本身，可从 OpenCV 核心教程 开始打基础；
• 激光雷达工业应用：堆取料机无人化 等案例展示了激光雷达在工业现场的落地形态，与本分类的感知环节互补；
• 具身智能：工业机器人是具身智能（Embodied AI）最重要的落地场景之一，见具身智能概览。

建议的学习路径

1. 先读 工业 AI 系统总览 建立整体框架，理解完整闭环；
2. 如果你负责视觉算法落地，重点读 工业视觉，再按需进入 3D 视觉与机器人；
3. 如果你的工作涉及与产线设备对接，工业通信协议 是必修内容；
4. 最后把三个专题串起来，回到系统视角思考：一个缺陷检测/无人化项目从摄像头到机械臂的完整数据流如何设计。