要厘清人工智能概念，首先得把感知、决策和生成这三类边界划清楚，较容易混淆的是把支持简单预测的算法误当作能自主决策的系统。在工厂现场，采购员常把带视觉识别模块的机器人当成全栈 AI，忽略了其核心仍依赖预设规则，这与真正的决策类系统有本质区别。
判断自己该重点看哪一种，取决于产线是重复性高还是多变性强。如果是流水线上的焊接或搬运，感知类方案更合适，重点核对实时响应速度和误报率；若是复杂工艺参数调整，决策类才是核心，要看它在动态干扰下的容错能力。很多项目踩坑是因为没搞清场景，把需要人工复核的环节强行上全自主系统，导致成本虚高。
在长三角某电子厂，他们最初采购时只看功能列表，没区分感知和决策的底层逻辑，结果引入的视觉系统无法应对物料偶尔的微小偏移。后来调整策略，分模块采购：用成熟的感知方案做定位，保留人工干预环节做决策，最终交付周期缩短了一半。这种分类判断直接决定了后续的硬件配置和软件授权预算。
选型时的核心参数要贴合实际工况，比如感知类重点看帧率和光照适应性，决策类则关注推理延迟和断网后的降级策略。如果不确定具体参数范围，建议先索要厂家同类场景的现场运行记录，以厂家近期的技术白皮书为准。不同厂家的算法库成熟度差异很大，不能只看参数表，必须结合实际环境的复杂程度来评估。
常见误区是把‘有AI标识’等同于‘高级智能’，实际上很多产品只是把传统规则引擎披上了深度学习的外衣。此外，忽视数据积累周期也是大忌，生成类模型需要大量历史数据才能训练，没有足够样本的工厂贸然引入只会反复试错。
下一步建议先梳理产线痛点，对照感知、决策、生成三类的典型应用场景，列出关键指标清单。若涉及复杂系统集成，可参考行业案例中的交付边界，重点关注数据接口标准和后续运维责任划分。