深圳工厂质检漏检率从3%降至0.4%，杭州AI科技公司订单排期至10月。车间数据不通、经验难留存，仍是智能落地绕不开的坎。

东莞长安镇一家手机中框厂的夜班质检工位从四人减到一人，AI驱动的视觉检测每秒拍120张图，误判率降至万分之四。车间、银行信贷、医院影像科，落地算的都是成本账。

杭州社区给独居老人装智能水表，12小时无用水自动预警；工厂用机器视觉验布，物业靠传感器半夜派单。技术落地的细节，正重塑城市日常。

凌晨四点，深圳妈湾智慧港无人集卡在5G调度下精准入位。从港口到工厂，协议打通、边缘计算与低时延网络正把设备、数据和人重新编织，智能连接未来的价值藏在运维细节里。

深圳电子厂用AI科技平台做质检，0.3秒标出焊点缺陷，但数据标注和参数调优仍是落地难点。资本关注单位部署成本与续费率，窄场景比通用大模型更务实。

凌晨客服中心，AI先接单，人工处理情绪与例外。杭州家电售后夜班从12人降到4人，每通电话却更长。AI训练师、异常队列和转人工难题，正在重新划分客服岗位的价值。

杭州电商摄影团队把棚拍预算转向AI 图片，每周生成两千张主图。效率提升同时，版权归属、平台标注和实物落差成为商家必须面对的新问题。

杭州一家跨境电商团队用AI工具把客服响应时间从6小时压到11分钟，但每周仍需人工校正错误。效率提升背后，数据权限、流程改造与审核机制正成为采购分水岭。

地方新闻网站一篇署名记者的市政报道被证实由AI拼凑，编辑核查时发现引语和细节均无来源。平台开始要求标注AI生成，但检测与审核仍存漏洞。

苏州工厂质检线上的工业相机每秒拍12张照片，AI 智能让漏检率从2.1%降到0.4%，但反光误判仍需人工拍板。从物流分拣到肺结节初筛，算法进入具体工位，也在数据与责任间反复磨合。