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。

下面列出 10 个具体场景，每个都注明适合与不适合的情况。

10 个场景

  1. 合规清单：需要人工复核。
  2. 质检与识别：需要人工复核。
  3. 标注规范制定：可以做成固定模板。
  4. 数据集划分与评估：适合先小范围试用。
  5. 上线前现场测试：适合每周重复执行。
  6. 软件工程师：代码阅读与重构：适合每周重复执行。
  7. 数据分析师：取数与 SQL：可以做成固定模板。
  8. 科研人员：文献检索与阅读：适合每周重复执行。
  9. 研究生：文献阅读：适合每周重复执行。
  10. 咨询顾问：行业研究：适合先小范围试用。

挑两个场景细看

标注规范制定

输入：一批待标注的图片样例。

根据这些样例写一份标注规范：每个类别的定义、正反例描述、边界情况怎么处理，以及标注员之间不一致时的裁决规则。

验收标准：边界情况有明确规则。

数据集划分与评估

准备材料：已经标注好的数据集。

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。

不适合的场景

  • 需要专业资质最终签字的判断。
  • 无法核实来源却要公开发布的内容。
  • 涉及他人隐私且未获授权的材料。

延伸练习

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。

质检与识别

适用情况：手头有一批现场图片或数据时。

根据标注好的样例识别这批图片中的缺陷类型，输出置信度，低置信度的样本交给人工复核。

交付前确认：低置信度交人工。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

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：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

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。

概念补充：领域模型

针对特定行业数据训练或调优的模型。

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。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 LandingAI 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 LandingAI 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

注意事项

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。

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。

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