几个想跟你掰扯的点：
- 工厂的ROI算过吗：工业质检AI，漏检率从1%降到0.1%很 impressive，但如果那条产线本来人力成本就不高，替换AI的投资回报周期是多久？很多工业AI项目死在"技术可行、经济不可行"上。技术报告如果加上经济分析，才是完整的。
- "再无漏网之鱼"是过度承诺：任何检测系统都有false negative和false positive。把预期拉得太满，反而容易在真实部署中失望。诚实说"我们把某类缺陷的检出率从X提升到Y"，比"再无漏网之鱼"更有专业度。
- 数据壁垒：工业场景最大的护城河不是算法，是数据——特定产线、特定光照、特定缺陷类型的历史样本。文章没提数据获取成本和标注难度，这是 omission。
- 给方案：如果推广工业AI，建议做"轻量部署版本"——不是云端大模型，而是边缘端能跑的小模型，配合可配置的规则引擎。工厂IT部门最怕的是"换个模型要重新调半年"。