茹彬鑫：自研AI工业大模型 攻克质检难题
90后创业者茹彬鑫带领团队自研工业视觉大模型，攻克高端制造电路板质检难题，检测速度缩短至1分钟以内，误报率从10%降至1%。该国产AI质检装备已在富士康、中国航天等头部企业落地，推动先进制造智能化转型。
2026世界人工智能大会期间，一批AI创业青年在展台和论坛上亮相，分享他们投身AI浪潮的思考与实践。90后创业者茹彬鑫，带着团队专注于将AI应用于高端制造业的电路板质检——他们自研的工业大模型，在质检效率和精度上，已经做到了行业前列。
在见到茹彬鑫之前，记者用大模型搜集了他的经历，并让AI提出最想问的问题。结果大模型给出的，恰恰也是记者最关心的：AI浪潮如此火热，年轻人大多扑向消费端、互联网端的AI产品，茹彬鑫为什么偏偏要啃硬核工业制造这块“硬骨头”？
2026世界人工智能大会嘉宾、人工智能企业创业者 茹彬鑫：制造业的传统厂商，自身很难吸引到最尖端的AI人才。但硬币的另一面是，困扰制造业多年的痛点和难点，恰恰又需要最好的AI人才和团队才能解决。所以我们当时看到了这个“空缺”，决定组建团队，真正把AI落地到高端制造中去。
茹彬鑫口中的“空缺”，其实指向制造业产线上的两大核心痛点：一是切换不同电路板产品时，需要耗费大量时间手动调试设备；二是设备质检的误报率居高不下，必须配备人工复判，严重拖累产能。
总台央视记者 唐国荣：我手上拿的是一块普通电路板。以往检测电路板上的电器元件，需要工程师手动操作，半天甚至一天才能完成。而茹彬鑫团队研发的工业视觉大模型，实现了AI自主检测，检测速度缩短到1分钟以内，误报率也从过去的10%下降到了1%。
工业AI和消费端AI是两码事，容错率极低。最大的行业难题，就是AI模型普遍存在的“幻觉问题”——一旦误判，整批产品可能全部报废。从通用大模型研究，到攻克工业专属AI，茹彬鑫和团队经历了无数次的试错。
茹彬鑫：初期团队里很多AI人员对设备本身非常陌生。硬件供应商帮我们造出原型机框架后，我们发现不知道怎么让它动起来——因为团队里没人写过运动控制代码。合伙人自己跑到工厂，驻厂一周多，边看说明书边查资料，硬是把整套运控给写了出来。
工厂车间里，茹彬鑫将一块电路板装进自研的检测设备中，电脑上几步操作，就完成了对电路板的编程以及焊接缺陷的检测。
茹彬鑫：这块板卡差不多有1000个元器件，大约30秒就完成了整个板卡的自动编程。AI提示这个元器件可能有缺陷，点过来一看，确实是一个焊接严重偏移的元器件。
依托AI智能体技术，茹彬鑫团队让传统工业检测设备，实现了从“人适配机器”到“机器适配产线”的转变。
如今，这套软硬件一体的国产AI质检装备，已在富士康、中国航天等头部企业落地应用，为先进制造领域从自动化迈向智能化，贡献了实实在在的中国方案。
茹彬鑫：我们这一代年轻的AI创业者，敢于也善于面对国际化的竞争，去做一些更难而正确的事情。在很多方向上，我们希望能够实现对海外领先技术的超越。在AI引领的智能化时代，我们也希望帮助中国制造，成为整个新范式的定义者。
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