الذكاء الاصطناعي على خط SMT في 2026: الفحص يردّ تكلفته، والروبوتات المجسَّدة يمكنها الانتظار

مراجعة الذكاء الاصطناعي لإنذارات AOI الكاذبة تردّ تكلفتها خلال أشهر. ذراع روبوتية لالتقاط اللوحات المعيبة فقط لا تردّ تكلفتها أبدًا. إليك ما وجدته، مع التقرير الكامل والشرائح.

الملخص

تُباع لمصانع الإلكترونيات قصتان عن الذكاء الاصطناعي في آنٍ واحد: رؤية تفحص اللوحات، وأذرع روبوتية تتعلّم. درستُ كلتيهما لخطوط SMT وPCBA في برّ الصين الرئيسي وتايوان وجنوب شرق آسيا والولايات المتحدة، مستندًا إلى التقارير السنوية والمعايير وقواعد التصدير وجداول التعريفات الجمركية والاختبارات المعيارية وقوائم الأسعار حتى 11 نوفمبر 2026. الجزء الذي يعمل ضيّق. نحو 97–99% من إنذارات جهاز AOI هي إنذارات كاذبة يؤكدها إنسان واحدًا تلو الآخر، والنماذج الخاضعة للإشراف المدرَّبة على صور AOI نفسها تقلّص هذا العمل بنسبة 60–90% بحسب أقوال البائعين؛ وتفيد إحدى شركات EMS الكبرى في تقريرها السنوي بخفض قدره 85%. عند 50,000 يوان صيني لكل خط، يردّ ذلك تكلفته خلال خمسة إلى ثمانية أشهر في الولايات المتحدة وتايوان وشنجن. أذرع الكوبوت التي تحمّل وتفرّغ محطات الاختبار تردّ تكلفتها في ما يزيد قليلًا على عام. الذراع الروبوتية المضافة فقط لالتقاط اللوحات المعيبة لا تردّ تكلفتها في أي مكان. النماذج العامة متعددة الوسائط ليست مفتّشين بعد: لا يملك أيٌّ من نماذج 2026 الرائدة درجة منشورة في اختبار معياري للعيوب الصناعية. وهي مفيدة كمعلمين يعلّمون مسبقًا البيانات لنماذج محلية صغيرة. النشر المعزول داخل المنشأة عملي. سوق التحديث حقيقي لكنه صغير: نحو 320 مليون يوان صيني في برّ الصين الرئيسي، موزعة على نحو خمس سنوات.

لماذا درستُ هذا

بدأ الأمر بسؤال من فريق عتاد صغير أعرفه. يصنعون الإلكترونيات ويجمّعونها، وكانوا يفكرون في دخول مجال الفحص بالذكاء الاصطناعي والأذرع الروبوتية للمصانع. روى لهم البائعون قصة، وروى المستثمرون قصة أخرى، وبدا كل عرض تقديمي جيدًا. أرادوا معرفة ما الذي سيدفع مقابله المصنع فعلًا في 2026، وكم يكلف تشغيله داخل مصنع، وما الذي لا يزال مشروعًا بحثيًا.

أمضيت أكثر من عشرين عامًا حول الرقائق والعتاد والمصانع التي تصنعها، فعرضت أن أبحث. قرأت التقارير السنوية ونشرات الاكتتاب لشركات AOI والرؤية الآلية والروبوتات وEMS المدرجة، والمعايير واللوائح ذات الصلة، وتصنيفات ضوابط التصدير وجداول التعريفات، وصفحات الاختبارات المعيارية والأوراق البحثية، وقوائم الأسعار العامة. كما تحققت من مجموعة ادعاءات وردت في مقابلات صناعية مقابل ذلك السجل. حيث ينتهي السجل العام، أقول ذلك صراحة.

كل رقم أدناه هو حتى 11 نوفمبر 2026. المبالغ باليوان الصيني بسعر 6.7188 لكل دولار أمريكي ما لم أذكر خلاف ذلك. تأتي معظم الأرقام من التقرير الكامل، الذي يمكنك تنزيله في النهاية.

النتائج في لمحة

الشكل 1. أين يناسب الذكاء الاصطناعي أرضية المصنع اليوم. الأعلى يعني ردّ تكلفة أسرع للمشتري.

أين الناس على خط SMT

خط SMT عالي الحجم مؤتمت بالفعل إلى حد كبير. تمر اللوحات عبر طباعة العجينة، وفحص عجينة اللحام ثلاثي الأبعاد (SPI)، والتركيب، وAOI اختياري قبل إعادة التدفق، وإعادة التدفق، وAOI بعد إعادة التدفق، والأشعة السينية (AXI) على عينة عند وجود BGA، ثم الاختبار الدائري والوظيفي والفحص البصري والتغليف. تبلغ سرعة الإيقاع نحو 13–22 ثانية لكل لوحة، وعادة ما يحتوي الخط على ثلاثة إلى خمسة أجهزة AOI. خصص أحد مصنّعي أجهزة الكمبيوتر المحمولة (ODM) مبلغ 30.6 مليون يوان صيني لأجهزة AOI عبر 18 خطًا.

الشكل 2. خط SMT عالي الحجم. يجلس الناس خلف أجهزة AOI.

الناس ليسوا على السير الناقل. إنهم يجلسون خلف أجهزة AOI. يُضبط جهاز AOI لكي لا يفوّت عيبًا أبدًا، لذا يعلّم كثيرًا جدًا: في الحالات التي وجدتها، نحو 97–99% من إنذاراته إنذارات كاذبة على لوحات سليمة. ينظر المراجع إلى كل إنذار، ويستغرق ذلك 42–55 ثانية. على خط مزدحم، هذا نحو 448 إنذارًا كاذبًا لكل وردية، أي 5.2–6.8 ساعات من وردية شخص واحد. كان المصنع في تلك الحالة يوظف مراجعين اثنين لكل وردية.

الشكل 3. لكل 100 إنذار AOI، نحو 97–99 إنذار كاذب.

مقعد المراجعة هذا هو حيث يدخل الذكاء الاصطناعي، ويدخل من ثلاث طرق. يدمجه مصنّعو AOI في الآلات الجديدة: تقول Jutze إن جهاز AOI ثلاثي الأبعاد بالذكاء الاصطناعي «يزيل المراجعة البشرية عند الفحص»، وأطلقت ViTrox جهاز AOI بالذكاء الاصطناعي، وتطوّر Sinic-Tek جهازًا بالاشتراك مع Tencent. تبني كبرى شركات EMS أنظمتها بنفسها. وتثبّت الأطراف الثالثة صندوقًا وبرنامجًا على أجهزة AOI التي يملكها المصنع بالفعل.

ما ينجح: المراجعة بالذكاء الاصطناعي على صور AOI نفسها

النهج الذي ينجح ليس مبهرًا. نموذج خاضع للإشراف، مدرَّب على القصاصات التي يحفظها AOI أصلًا، يجلس مباشرة بعد AOI ويجيب بـ OK أو NG أو «اسأل شخصًا». يدّعي البائعون أنه يقلّص الإنذارات الكاذبة أو ساعات المراجعة بنسبة 60–90%. أفضل دليل عام وجدته في تقرير سنوي لشركة EMS: نظام DBG الداخلي يغطي 95% على الأقل من الأجزاء التي تعلّمها أجهزة AOI لديها، ويُبقي التسريبات دون 20 PPM، وقلّص المراجعة البشرية بنسبة 85% على الأقل. إذا أردت البيع إلى EMS من الدرجة الأولى، فهذا هو المعيار الذي ستُقاس به.

تفصيلان أهم من النموذج.

الأول هو الصورة. كثيرًا ما يسأل الناس عما إذا كانت كاميرا جيدة ونموذج كبير يمكن أن يحلّا محل AOI. كاميرا 4K عامة تنظر إلى لوحة 300 مم كاملة تحصل على نحو 78 ميكرومتر لكل بكسل؛ ويعمل AOI عند 8–20 ميكرومتر. عند 78 ميكرومتر، تكون مقاومة 0402 نحو 13 في 6 بكسلًا، تكفي لمعرفة ما إذا كانت موجودة لكن لا تكفي لمعرفة ما إذا كانت وصلاتها جيدة؛ وتكون 01005 نحو 5 في 3 بكسلًا، أي غير مرئية عمليًا. يعمل الذكاء الاصطناعي على صور AOI. إنه لا يحل محل البصريات.

الثاني هو ما يحدث عند الفشل. يجب أن يفشل الصندوق بشكل مفتوح: إذا تعطّل أو لم يتأكد، يذهب كل إنذار إلى شخص ويواصل الخط العمل. لن يقبل المصنع صندوقًا يمكن أن يوقف خطًا، ولا ينبغي أن يقبل واحدًا يمكن أن يمرر لوحة سيئة بصمت.

النماذج متعددة الوسائط معلّمون وليست مفتّشين

السؤال البديهي في 2026 هو ما إذا كان نموذج متعدد الوسائط رائد يمكنه ببساطة النظر إلى اللوحة. ليس بعد. حتى 11 نوفمبر 2026، لم يكن لدى أيٍّ من النماذج الرائدة التي صدرت بين سبتمبر ونوفمبر (GPT-6.x وGemini 4 وClaude Fable 5.2 وQwen3.8 وغيرها) درجة منشورة في MMAD أو MVTec AD 2 أو VisA أو Real-IAD أو UniPCB، وهي الاختبارات المعيارية التي تختبر العيوب الصناعية.

الشكل 4. درجات الكشف العامة تضاعفت في جيل واحد. درجات العيوب الصناعية مفقودة.

درجات الكشف العامة لديها تضاعفت تقريبًا في جيل واحد، لكن رسم صندوق حول شخص أو سيارة ليس مثل الحكم على وصلة لحام. في MMAD الذي يسأل «هل يوجد عيب؟»، يسجل الخبراء البشريون 95.2 وأفضل نتيجة وجدتها لنموذج عام هي 83.1. في تحدي PCBA في ACM MM 2026، سجّلت الأنظمة الخمسة الأولى — بما فيها نظام ضُبط على 6,600 صورة خط حقيقية — 77–82 في سؤال العيب-من-عدمه، رغم أن عدّ الأجزاء وقراءة الخصائص بلغ 95–100. الإنتاج يحتاج إلى 99% وأكثر.

لذا سأستخدمها كمعلّمين. يعلّم النموذج الرائد الصورَ الجديدة مسبقًا ويصنّفها مبدئيًا، بنحو 23–196 دولارًا لكل نموذج لكل جولة. يحكم البشر: يعمل اثنان أو ثلاثة من المعلّمين بشكل أعمى ويقرر مهندس كبير. تدخل العلامات في مجموعة ذهبية، ويُدرَّب عليها نموذج صغير 8-bit ليعمل على الصندوق عند الخط. يعمل في وضع الظل لمدة أسبوعين إلى أربعة أسابيع، يسجّل القرارات دون تغيير أي شيء، ولا يدخل التشغيل الفعلي إلا بعد اجتياز البوابات.

الشكل 5. خطا معلّم–طالب. بالنسبة إلى الأذرع، لا يزال المعلّمون بشرًا.

البوابة هي الجزء الذي تتخطاه معظم المشاريع، وهي حسابية في الغالب. لإظهار استرجاع 99% عند ثقة 95% مع صفر إفلات، تحتاج إلى 299 عيبًا حقيقيًا من تلك الفئة في المجموعة الذهبية. ولـ 95% تحتاج إلى 59. ولـ 99.9% تحتاج إلى 2,995، وهو ما لا يستطيع أي مشترٍ جمعه قبل الشراء. قاعدتي: اقبل علامات المعلّم تلقائيًا فقط لفئات العيوب التي تتجاوز 299 مع صفر إفلات، وفقط إذا اتفق النموذج مع الحقيقة الأساسية على الأقل بقدر اتفاق شخصين مع بعضهما. لكل فئة أخرى، يعلّم المعلّم مسبقًا ويقرر شخص.

بالنسبة إلى الأذرع الروبوتية، لا يزال المعلّمون بشرًا. تتعلّم سياسة صغيرة من 10–300 عرض بشري، نحو 15–70 دقيقة من قيادة الذراع، ثم تتحسن بـ 1,000–3,000 تجربة على روبوت حقيقي، نحو 6–22 ساعة روبوت. تساعد النماذج الرائدة في وضع عدم الاتصال: تعيد كتابة برامج الروبوت (صحيحة بنسبة 77–99.7% في مهام ABB RAPID، تُفحص في المحاكاة قبل النشر)، وتخطط لعمليات التبديل وتشرح الأعطال. إنها لا تجلس في حلقة التحكم.

تشغيله داخل المصنع

العديد من مصانع الإلكترونيات معزولة عن الشبكة، وعقود عملائها غالبًا ما تقتضي ذلك. هذه مشكلة أقل مما تبدو، لأن القيد في العملية وليس في الحوسبة.

الشكل 6. نشر معزول. الصندوق عند الخط يقرر؛ غرفة الخوادم تجيب عن الأسئلة.

قاعة SMT العادية هي منطقة محمية من التفريغ الكهروستاتيكي (ESD)، تعادل تقريبًا ISO 8، وليست غرفة نظيفة مصنفة. صندوق مؤرض بدون مروحة تحت 100 واط بجوار AOI يعالج القرارات الفورية خلال 0.5–3 ثوانٍ لكل قصاصة. تذهب خوادم GPU أو NPU إلى غرفة الخوادم، حيث تعالج الأسئلة والتحليل وإعادة التدريب للمصنع كله. تأتي التحديثات دون اتصال، عبر الموافقة واستيراد الوسائط. تعيش المجموعة الذهبية وإصدارات النموذج وبصمات الأوزان في خزانة، ولا تغادر البيانات المصنع أبدًا.

أي عتاد يمكنك استخدامه يعتمد أولًا على مكانك. في برّ الصين الرئيسي، تتوفر فقط النماذج المحلية أو الأوزان المفتوحة المستضافة محليًا. وفق تصنيفات التصدير الخاصة بـ NVIDIA نفسها، يمكن بيع Jetson Thor وDGX Spark لمصنع صيني عادي دون ترخيص أمريكي، بينما لا يمكن بيع DGX Station وRTX PRO 6000. تكلف مجموعة تطوير Thor في الصين 59,104 يوان صيني شاملًا الضريبة وتستهلك 40–130 واط. كما أن محطة عمل كبيرة لا تصنع مساعدًا مشتركًا جيدًا: في اختبارات مستقلة، أعطى DGX Station يشغّل نموذجًا بـ 743 مليار معامل 32 مستخدمًا 139 رمزًا في الثانية إجمالًا، نحو 4 لكلٍّ.

في الدقة، 8-bit آمن. 4-bit المدرَّب بالوعي بالكمية من البائع جيد عادةً للنماذج من 70 مليار معامل فأكثر. عند 3-bit وأقل، تنخفض الدرجات 7–15 نقطة في المتوسط و20–34 نقطة في المخططات. المخاطر الأكبر في حزمة التقديم. في إحدى الدراسات، مع تفعيل التخزين المؤقت للبادئة، تباعدت 82.5% من عمليات التشغيل المتكررة لنموذج 4-bit، مقابل 37.4% عند 16-bit. وفي أخرى، كانت 7 من 305 وسمات نموذج كود رسمية لدى Ollama معطلة عمليًا رغم سلامة الملفات، ولم يسجّل أيٌّ من 198 مستودع GGUF شائع كيفية بناء ملفاته. قاعدتي بسيطة: أعد تشغيل المجموعة الذهبية بعد أي تغيير في الدقة أو محرك الاستدلال.

كم التكلفة، وما الذي يردّ التكلفة

تتلخص حالة العمل في الأجور. يكلف عامل الفحص أو المناولة بكامل التكاليف نحو 70,000 دولار سنويًا في الولايات المتحدة، و19,600 دولار في تايوان، و12,700 دولار في شنجن، و9,100 دولار في ماليزيا، و5,300 دولار في فيتنام. الولايات المتحدة نحو 5.5 أضعاف شنجن.

الشكل 7. ردّ التكلفة حسب المنطقة للمشتري.

عند 50,000 يوان لكل خط، تردّ المراجعة بالذكاء الاصطناعي تكلفتها في 0.46 سنة في الولايات المتحدة و0.53 في تايوان و0.65 في شنجن، و1.1–2.8 سنة عبر جنوب شرق آسيا. خلية كوبوت تحمّل وتفرّغ محطة اختبار على مدى ورديتين، عند 200,000 يوان أو 140,000 دولار، تردّ تكلفتها في 1.1–1.3 سنة في الولايات المتحدة وتايوان وشنجن. جهاز AOI جديد يُشترى لاستبدال الفحص البصري اليدوي يردّ تكلفته في أقل من عام في الولايات المتحدة لكنه يستغرق 3.3 سنوات في شنجن.

ما لا يردّ تكلفته هو ذراع روبوتية وظيفتها الوحيدة سحب اللوحات المعيبة من خط SMT. فوق 90% عائد أول تمريرة، يستغرق الالتقاط بين 2.5 و100 دقيقة لكل وردية، أي 0.003–0.14 من شخص. محوّل NG أو مخزن مؤقت يقوم بالفعل بهذه المهمة.

تحذيران بشأن السعر. لا ينشر أي طرف ثالث سعرًا باليوان للمراجعة بالذكاء الاصطناعي؛ يقدّم البائعون عروضًا حالة بحالة بعد تجربة مجانية. أفضل تقدير لديّ لما سيدفعه مشترٍ متوسط الحجم في برّ الصين الرئيسي لطرف ثالث هو 10,000–30,000 يوان لكل خط دفعة واحدة، أو 5,000–10,000 يوان سنويًا، لذا فإن 50,000 يوان في نموذج ردّ التكلفة هي حد أعلى وليست سعر قائمة. ولأي شخص يبيع إلى الولايات المتحدة، مكان صنع العتاد مهم: الأذرع الروبوتية المصنوعة في برّ الصين الرئيسي تدفع نحو 40% رسومًا أمريكية مجمعة، مقابل 10–15% من جنوب شرق آسيا أو تايوان.

سوق حقيقية لكنها صغيرة

الأحجام المنشورة لـ «الفحص البصري بالذكاء الاصطناعي» تختلف بأكثر من عشرة أضعاف، لأن كل شركة تحسب شيئًا مختلفًا، من الكاميرات إلى خدمات الاختبار. لا شيء منها مفيد لتقرير ما إذا كان يجب بناء منتج مراجعة. لذلك حسبت من الأسفل إلى الأعلى.

الشكل 8. سوق المراجعة بالذكاء الاصطناعي للطرف الثالث في برّ الصين الرئيسي من الأسفل إلى الأعلى.

يملك برّ الصين الرئيسي نحو 40,000 خط SMT ونحو 44,000 جهاز AOI مباشر دون مراجعة بالذكاء الاصطناعي. خذ الحصة دون ذكاء اصطناعي والحصة التي يمكن لطرف ثالث الوصول إليها فعلًا، ونحو 16,000 خط قابل للخدمة. عند 20,000 يوان لكل خط، هذا سوق دفعة واحدة بنحو 320 مليون يوان (نطاق 105–705 ملايين). تدوم النافذة نحو خمس سنوات، لأن مصنّعي AOI يشحنون الآن الذكاء الاصطناعي في الآلات الجديدة وتنكمش القاعدة المثبتة دونه بنسبة 8–12% سنويًا.

الإسفين مزدحم أيضًا. يدمج مصنّعو AOI المراجعة، وتبني كبرى شركات EMS أنظمتها، ويبيع بائعو المنصات مثل Hikvision وSmartMore بقوة. أبلغ أحد بائعي رؤية الذكاء الاصطناعي الرائدين عن إيرادات 2025 بقيمة 1.086 مليار يوان وخسارة صافية قدرها 991 مليون يوان، بعد حرب أسعار. تستقر الهوامش مع العتاد المنتَج كمنتج: تحقق منصات الرؤية ومصنّعو AOI هامشًا إجماليًا 46–67%، بينما يحقق بائعو حلول الذكاء الاصطناعي 35–37% ويخسرون المال. النقد بطيء أيضًا. الشروط المعتادة هي 30% عند التوقيع و60% بعد القبول و10% محتجزة لسنة، لذا يستغرق السداد الكامل سنتين إلى ثلاث سنوات. تتراوح الذمم المدينة 51–99 يومًا للمنتجات القياسية و188–319 يومًا للمعدات القائمة على المشاريع.

المساحة المتبقية محددة: شركات EMS متوسطة الحجم بـ 10–40 خطًا وأجهزة AOI أقدم أو مختلطة العلامات دون ترقية ذكاء اصطناعي من مصنّع AOI، إضافة إلى الفحوصات التي يغطيها AOI بشكل ضعيف، مثل اللحام عبر الثقب واللحام اليدوي والطلاء المطابق والكابلات والموصلات وFPC والمظهر النهائي والبراغي.

الأذرع الروبوتية والذكاء الاصطناعي المجسَّد

يعمل التحكم الروبوتي المتعلَّم اليوم حيث تكون المحطة منظمة. مع التثبيتات وجزء معروف، تصل السياسات الصغيرة إلى نجاح 90–99.4%، أبطأ من الإنسان بنسبة 10–15%. أزل البنية وتنخفض الأرقام: 29–67% على الموصلات التي لم ترها السياسة، و37–59% في الالتقاط من سير متحرك، و0–5.5% عندما يقود نموذج لغة رائد المفاصل مباشرة.

الشكل 9. الطلاب الروبوتيون قريبون من درجة الإنتاج فقط عندما تكون المحطة منظمة.

تكشف عمليات النشر داخل المصانع أقل مما توحي به العناوين. من عمليات النشر في المصانع التي تتبّعتها، ينشر معظمها فقط مدة التشغيل أو حجمه. لا ينشر أيٌّ منها معدل النجاح وسرعة الإيقاع ومعدل التدخل معًا، وبعض أرقام العناوين أهداف وليست نتائج. عندما أحوّل الأرقام المنشورة إلى عمالة مستبدلة فعلًا، تكون الفجوة كبيرة: خلية ذراع منظمة تستبدل نحو 0.82 من عامل لكل وردية؛ وروبوت بشري يعمل بسرعة 40% من سرعة الإنسان نحو 0.26؛ وروبوت بشري يُشغَّل عن بعد 40% من الوقت نحو 0.05.

الشكل 10. صافي العمالة المستبدلة لكل روبوت لكل وردية.

تستقر الحزمة في طبقات. تخطط النماذج الرائدة وتكتب البرامج دون اتصال، على مقياس ثوانٍ إلى دقائق. تعمل السياسات الصغيرة مثل ACT وسياسات الانتشار وVLA الصغيرة في الخلية بقطع أفعال من 100–300 مللي ثانية؛ وبحسب أرقام البائع، تعمل سياسة ACT صغيرة في نحو 50 مللي ثانية على لوحة طرفية. يبقى التحكم في الحركة مع متحكم الروبوت بمعدلات ميلي ثانية، وتبقى السلامة حتمية. تتفق المعايير: وفق لائحة الآلات في الاتحاد الأوروبي، تحتاج وظيفة السلامة التي تستخدم التعلم الآلي إلى تقييم من هيئة مُخطَر بها اعتبارًا من 20 يناير 2027، ولا يُتوقع أن تستقر المعايير التي ستمنح الذكاء الاصطناعي مسار اعتماد داخل وظائف السلامة قبل 2027–2029.

لذا خلال العامين المقبلين، سأشتري أذرعًا معتمدة، وأضع فيها الإدراك المتعلَّم والسياسات الصغيرة، وأُبقي السلامة حتمية، وأنتظر بيانات الإنتاج من 2027 و2028 قبل المراهنة على الروبوتات البشرية.

ما الذي سأبنيه وما الذي لن أبنيه

الخيط المشترك ممل عمدًا: اختر مهمة ضيقة بمالك واضح، وقسها على صور المصنع نفسه، ودع آلات المصنع القائمة تواصل فعل ما تجيده بالفعل.

ما لم أستطع التحقق منه

هذا بحث مكتبي. لم أختبر أي منتج على خط. أرقام القاعدة المثبتة وحصة أجهزة AOI التي تشغّل الذكاء الاصطناعي بالفعل هي تقديراتي من الإفصاحات العامة وبيانات السوق، وأرقام الاستعداد للدفع تقديرات لا تؤكدها إلا العروض الحقيقية. كثير من أرقام الروبوتات ادعاءات بائعين، وقد وسمتها كذلك في التقرير. تتغير النماذج والأسعار والتعريفات وقواعد التصدير بسرعة؛ كل رقم هنا حتى 11 نوفمبر 2026. يسرد التقرير الأسئلة المفتوحة وكيف ستجيب كل تجربة تجريبية عنها.

التنزيلات

• التقرير الكامل (PDF): AI Visual Inspection and Robot Arms in Electronics Factories: 2026 Assessment، نسخة عامة، مع كل الأشكال والجداول والمصادر.
• الشرائح (PDF): النتائج نفسها في عرض قصير.

عن المؤلف

تان شواي تقني ومؤسس لديه أكثر من عشرين عامًا من العمل عبر الرقائق والعتاد وبرمجيات الأنظمة، و20 براءة اختراع ممنوحة. أخذته أعماله عبر وادي السيليكون ونيويورك وشيكاغو وتايوان ومنطقة الخليج الكبرى (شنجن وهونغ كونغ) وفيتنام وماليزيا، مع تركيز طويل على التصنيع المتقدم وسلاسل التوريد. يعمل اليوم باحثًا ومطورًا في الذكاء الاصطناعي، مركزًا على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي فعلًا على أرضية المصنع.

يرحب بالحديث مع من يبنون في هذا المجال، سواء كانوا يشكّلون فريقًا أو يبحثون عن شريك أو يتبادلون الملاحظات: i@tanshuai.com.