一辆满载甘蔗的卡车刚刚停稳，泰国糖厂磅房屋顶的摄像头就“盯”上了它：短短几秒钟，蔗堆中的蔗叶、根头、泥土、石块等不同杂质被精准标注，含杂率与结算金额同步生成……看着实时显示的收入，泰国卡车司机笑得合不拢嘴。

　　“放在以前，这趟车少不了要磨一会儿嘴皮子。过去，扣杂全凭老师傅一双肉眼估，少抓一些，糖厂觉得成本高了；多抓一些，蔗农又觉得被压了价。”广西工业职业技术学院工业互联网学院教师项琨育告诉记者，每年甘蔗收获季，甘蔗验收环节最容易产生分歧。

　　这个难题如何解决？机遇出现在2025年世界职业院校技能大赛总决赛争夺赛上。

　　当时，广西工业职业技术学院师生自主研发“AI识别甘蔗品种”软件，斩获“新一代信息技术赛道”金奖。正当研发团队为如何让科研成果落地转化而头疼，就有崇左的糖厂找上门来了。

　　“他们最关心的是，AI能认品种，能不能认杂质？”项琨育说，这个问题点醒了团队，不管是蔗叶、根头、泥土还是石块，本质上都是“图像识别”，AI完全有能力把它们一一揪出来。于是，项目团队转身扎进了糖厂磅房，拍下几万张照片，有晴天拍的、雨天拍的、不同品种的、不同产区的，力争让数据更准确。

　　对项目团队来说，最难的不是写算法，而是让算法“看懂”图里的东西。“得让模型分辨清楚每一种杂质。”项琨育表示。为此，团队采用了一种计算机视觉领域的目标检测算法（YOLO算法），搭建了一个多模型“专家群”：有的模型专盯蔗叶，有的模型专认泥土，有的模型专找石块……最后再由一个“总裁判”模型汇总研判，自动算出扣杂率和结算价。这套系统在糖厂试点后，收购效率提升了近三成，因扣杂引起的纠纷少了许多。

　　这套系统，让甘蔗验收有了一把标准的AI尺子。

　　食糖产业是泰国的支柱型产业之一，每逢甘蔗榨季，糖厂也要验收甘蔗。泰国某糖厂引入该项目后，根据区域气候和蔗种进行了模型的优化迭代。经过实践，该糖厂一条收购线日均处理量从60车提升到了近80车。糖厂管理人员反馈，系统上线后收购效率大幅提升，过去排队几公里的情况明显缓解，蔗农对“算法扣杂”也心服口服，认为比人工估杂更公平。这不仅是“AI+产业”的创新，更是打通国际供应链信任壁垒的关键一步。

　　眼下正值休榨期，实验室里的工作却并未停歇。“休榨期是研发的黄金窗口。”广西工业职业技术学院工业互联网学院院长刘星毅介绍，糖厂不忙了，他们可以集中精力做技术迭代，等下一个榨季开始，系统就能直接上岗。

　　从崇左的磅房到泰国的蔗田，这套AI扣杂方案虽然不是高大上的黑科技，却实实在在地解决了甘蔗过磅时“快不快”“准不准”“服不服”的问题。项目负责人透露，未来将继续优化算法模型，提升识别精度；以AI扣杂为切入点，探索AI技术在甘蔗种植监测、生产加工质控等糖业全链条的更多应用场景，持续深化中泰糖业技术合作。（广西云-广西日报记者 许莎明）