面向工业视觉检测的 AI 平台——这是 LandingAI 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

如果你刚开始接触它，可以按下面 7 天的安排练习，每天 20 到 40 分钟。

每日安排

  • 第 1 天：注册与熟悉界面：用工作邮箱注册，开启双重验证；先在免费额度或试用期内体验核心功能。
  • 第 2 天：完成第一个任务「数据集划分与评估」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「质检与识别」，对比两次结果的质量。
  • 第 4 天：学习关键概念：人在回路、环境感知文书、数据驻留。
  • 第 5 天：用真实工作材料做一次「标注规范制定」，记录省下的时间和需要返工的地方。
  • 第 6 天：排查问题：对照常见问题「输出引用了不存在的条款或文献」等检查自己的用法。
  • 第 7 天：复盘：保留有效的提示词，写下继续使用或放弃的理由。

第 2 天的练习材料

数据集划分与评估

适用情况：手头有已经标注好的数据集时。

把数据集按训练、验证、测试划分，说明划分原则（避免同一来源同时出现在训练和测试中），并列出评估时要看的指标和每类样本数量。

验收标准：测试集与训练集没有泄漏。

一周后怎么判断值不值得继续

  • 是否稳定地节省了时间，而不只是第一次觉得新鲜。
  • 返工次数是否在下降。
  • 与 Roboflow 等同类相比，是否更适合你的场景。
  • 数据与费用是否在可接受范围内。

更多可以试的用法

上线前现场测试

输入：训练好的检测模型和现场环境。

设计一份现场测试方案：不同光照、角度、遮挡条件各采集一批样本，记录漏检和误检，低于预设标准时不上线。

验收标准：覆盖了不同现场条件。

合规清单

输入：一项业务流程。

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

检查点：注明了确认对象。

常见问题：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

常见问题：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

常见问题：数据合规审批卡住

提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。

概念补充：环境感知文书

在征得同意后记录对话并自动生成专业记录。

概念补充：数据驻留

数据存储在指定地区，满足行业或地区监管要求。

适合人群：小店老板

小店老板可以用 LandingAI 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。

适合人群：行政与助理

行政与助理可以用 LandingAI 处理会议安排与纪要、通知公告等工作。需要注意：员工个人信息与内部文件按权限管理。

适合人群：研究生

研究生可以用 LandingAI 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。

注意事项

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

本文基于 LandingAI 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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