面向 EMS 的成本对比 —— 编程、误报、停线背后真正的隐性账。AI AOI 与传统规则式 AOI，并不是用同一种方式在解决同一个问题。
对产品稳定、重复性高的产线，规则式 AOI 仍然适用；但当制造商面临频繁的新产品导入、高换线频率与工程人力压力时，AI 的优势会变得非常明显。报价单上看不到的那些成本，才是决定 TCO 的关键。
五个该认真比较的成本维度
- 编程与换线成本：DaoAI 可将 AOI 编程时间从约三小时缩短到约五分钟，尤其适合高混低量环境。
- 误报负担：传统系统产生的虚假警报会消耗大量工程师复核时间；DaoAI 的语义误报过滤可显著降低这一隐性成本。
- 前置依赖：规则式 AOI 高度依赖完整的 CAD 数据与元件库，而 AI AOI 可大幅降低这类前置要求。
- 质量可视化：AI 系统应支持实时 SPC 仪表板，让工艺决策更敏捷。
- 生产模式适配：不同产线需求差异很大，评估应基于实际运营瓶颈，而非规格参数对比。
给 EMS 团队的评估建议
不要只看「能不能检出」这一项检测能力，更应该把以下几项摆到一起比较：
- 每块新板的编程时间
- 误报复核所需的人力
- 对设计数据（CAD / BOM）的依赖程度
- 质量信息转化为工艺决策的速度
- 系统与你生产模式的匹配度
真正贵的不是设备本身，而是它每天悄悄吃掉的编程、复核与停线时间。