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进一步信息揣测

• 异常检测的隐藏瓶颈：当前主流AI检测模型（如Diffusion/UNet/ViT）依赖「匹配」机制生成异常图，但匹配过程对噪声极度敏感，尤其是处理模糊、低对比或微小缺陷时，误报和漏检率显著上升，这一缺陷在工业场景中常被技术宣传掩盖。
• 无监督学习的真实局限：虽然无监督异常检测（UAD）标榜「仅需正常样本训练」，但实际应用中仍面临异常类型多样化的挑战，模型对未知缺陷的泛化能力可能被高估，需依赖后续人工规则补丁修正。
• 工业落地的隐性成本：论文提出的CostFilter-AD虽声称无需缺陷样本训练，但实际部署时可能需针对特定产线调整参数（如滤波阈值），这部分调优经验通常需付费咨询或内部技术文档支持，公开论文中鲜少提及。
• 学术与工业的鸿沟：ICML论文强调的「通用插件」特性，在真实工厂环境中可能受限于硬件算力（如边缘设备），需牺牲部分精度换取实时性，这一权衡细节多在行业闭门会议中讨论。
• 数据标注的灰色地带：尽管标榜无监督，实际落地时企业仍会秘密收集少量异常样本用于验证模型，但为避免标注成本，这类数据通常以「测试集」名义存在，不对外公开。
• 噪声处理的行业秘密：匹配噪声问题在学术中被归因于算法缺陷，但工业界常通过前置图像增强（如非均匀光照校正）间接缓解，这类工程技巧多存在于厂商的私有知识库中。