Card ③ — 分段时间账:人工 vs 岩瞳 AI

设计原则:诚实分段比较,只比 岩瞳 AI 真正参与的环节。现场采集和工程师审改 岩瞳 AI 都不缩(人不可替代)。
所有 岩瞳 AI 时间均来自实测真实工件(preprocess.log / batches CSV 时间戳 / 6-case 闭环工件)。
阶段条形对比(人工 红 / 岩瞳 AI 绿)人工岩瞳 AI节省
1. 现场数据采集

5.0 天 5.0 天
2. 图像预处理(CLAHE + 降尺寸到 2000px)
preprocess.log: DONE. 10897 seen, 10893 enhanced ... 1368s total

6.0 天 0.016 天 99.7%
3. 病害识别(全 10,897 张 LCS 一级扫描)
batches/*.csv 时间戳:first 2026-05-24 03:07:58, last 09:22:44;assignments/ 共 205 super_*.json

11.0 天 0.260 天 97.6%
4. Tier2 详查 + §5.1 起草
新卡示例:feedback_rerun/new_card_LCS2_N00**.json 6 张,每张含 cracks/cause/risk/recommendation 全字段

3.0 天 0.500 天 83.3%
5. §6 因果分析草稿
见 card2_chapter6.md(3 段成因 + 12 待审改点 + 7 标准引用)

2.0 天 0.050 天 97.5%
6. §7 检测结论 + §8 技术建议
—(本次 demo 同步生成)

1.0 天 0.030 天 97.0%
7. 编号/排版/校对/出 docx
见 scripts/tunnel_report_lib/self_check_minimal.py

1.0 天 0.010 天 99.0%
8. 工程师审改(HITL)
memory: hitl_before_delivery.md

0.5 天 0.500 天
9. 反馈修正闭环
feedback/AB_对比_反馈6案例.md:5月25日反馈,5月25日当晚新卡,6/6 hit

14.0 天 1.0 天 92.9%
汇总

解读