应用案例丨拍张照片，就知道零件多少钱？ 从 7 天到 1 小时：用视觉 AI 加速零件成本预测

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在制造业的研发和采购中，“零件早期成本预测”一直是让企业头疼的问题。过去，很多企业只能依靠专家经验去估价，不仅速度慢，而且结果差异大。尤其是像齿轮这样的零部件，形状复杂、种类繁多，往往需要工程师一张一张对比、逐一判断。

现在，这个流程正在被视觉 AI 和 Altair AI Studio + AI Hub 彻底改写。

01、传统方式的挑战

• 靠经验：不同专家给出的价格可能差距很大，缺乏标准。

• 慢：一个零件的成本评估，往往要几天甚至一周。

• 不可规模化：当需要同时评估上百个零件时，根本忙不过来。

• 设计初期没参考：影响预算、采购节奏，拖慢项目进度。

02、新方案：视觉 AI + Altair 平台

在 Altair 的 AI Studio 和 AI Hub 平台上，我们设计了一条完整的 “看图识价” 流程。

03、技术路线拆解

1.看图识“特征”

• 通过 ResNet18 图像识别模型，AI 能自动识别齿轮的关键元数据：齿数、外径、齿形、是否有键槽。

• 相当于工程师扫一眼零件，先记下几个关键指标。

2.用数据算“价格”

• 在 AI Studio 里，基于梯度提升树模型（GBT），我们把这些元数据和历史成本结合起来，训练出一个零件成本预测模型。

• 新的齿轮数据一输入，系统就能给出一个稳定的成本区间。

3.一键部署，随时调用

• 训练完成后，模型被部署到 AI Hub，生成两个 API：

  • 齿轮元数据预测 API

  • 成本预测 API

• 工程师只需上传一张新齿轮的正面照片，就能直接获得预测成本。

04、流程条件与可复制性

• 至少需要 1000 张不同齿轮的正面照片（统一机位拍摄，避免误差）。

• 每张照片都要配套完整的元数据（齿数、外径、齿形、成本等）。

• 训练过程需要 GPU 支持，否则训练相对较慢。

05、价值与效果

• 速度提升：从过去一周的人力评估，到现在一小时内自动出结果。

• 预算更精准：在设计阶段就能获得参考成本，提高与供应商谈判的底气。

• 释放专家精力：把专家从“算价格”的工作中解放出来，让他们专注于更高价值的设计和优化。

• 流程标准化：企业形成自己的“智能成本数据库”，经验不再只依赖个人。

06、总结

通过 Altair AI Studio + AI Hub，零件成本预测实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越。对企业来说，这不仅仅是一个模型，而是一种全新的工作方式：更快的项目响应，更精准的预算，更轻松的沟通。

未来，随着更多企业引入视觉 AI，“上传一张零件照片，就能马上知道大概多少钱”，将不再是梦想，而会成为制造业的日常。

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