为什么没有系统集成，回收行业的 AI 项目往往会失败

引言

近年来，中国回收与再生资源行业对 AI 的关注迅速升温。从智能分拣、数据分析看板，到价格预测和产能优化，越来越多企业开始尝试将 AI 引入业务流程。

然而，在实际落地过程中，相当多的 AI 项目并未带来预期的经营成果。

问题并不在于 AI 算法不够先进，而在于 AI 没有真正融入工厂现场和业务系统。

本文将从中国回收企业的实际视角出发，分析 AI 项目失败的根本原因，并说明为什么“系统集成（System Integration）”才是 AI 创造业务价值的关键。

常见误区：把 AI 当作独立工具

在很多企业中，AI 项目往往从以下想法开始：

上一套 AI 摄像头，就能提升分拣质量
做一个数据看板，就能优化管理决策

但现实是，如果 AI 只是独立运行，现场几乎不会发生改变。

常见问题包括：

AI 能识别问题，却无法控制设备
数据可以展示，但一线人员并不信任
信息反馈太慢，错过现场决策窗口

最终，AI 变成了“昂贵的展示系统”，而非真正的生产力工具。

回收行业中的系统集成，究竟指什么

在回收工厂和资源处理园区中，系统集成意味着将 AI 与现有生产和经营系统打通，而不是额外增加一个孤立系统。

通常需要集成的对象包括：

地磅、计量系统、称重设备
输送带、破碎机、熔炼炉、PLC
MES（制造执行系统）
ERP、财务、库存系统
原料与再生资源交易管理系统

AI 必须嵌入到这些流程之中，成为业务的一部分，而不是“外挂功能”。

回收行业中 AI 项目失败的典型场景

1. AI 与现场设备脱节

AI 即使成功识别出杂质或质量异常，但如果无法触发报警、调整输送速度或联动停线，现场效率和良率都不会真正改善。

2. 数据割裂，无法形成闭环

称重数据、分拣结果、能耗数据、销售数据分散在不同系统甚至 Excel 文件中，AI 无法获得完整上下文，分析结果自然不可靠。

3. 无法融入日常运营

如果操作员、班组长和管理层在日常工作中不使用 AI，系统最终只会被边缘化。在中国的工厂环境中，“能否直接提升效率”比“技术是否先进”更重要。

一个真正可落地的 AI 系统架构

能够持续创造价值的 AI 系统，通常具备如下结构：

[ 摄像头 / 传感器 / 称重系统 ]
              ↓
        [ 边缘 AI（现场） ]
              ↓
      [ MES / 控制系统 ]
              ↓
        [ ERP / 交易管理 ]
              ↓
        [ AI 分析层 ]
              ↓
        [ 看板 / 预警 ]

在这种架构下：