在工業(yè)制造與質(zhì)量管理的演進(jìn)歷程中，AI視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的崛起重構(gòu)了傳統(tǒng)的工業(yè)質(zhì)檢模式，更將質(zhì)量管理的邊界從“事后糾錯(cuò)”推向“事前預(yù)防”，從“單一維度”擴(kuò)展至“全流程閉環(huán)”。傳統(tǒng)的質(zhì)檢模式依賴于人工目視檢查或基礎(chǔ)的機(jī)器視覺(jué)，但人工目檢會(huì)疲勞、基礎(chǔ)的機(jī)器視覺(jué)會(huì)受環(huán)境干擾，造成的誤差率可達(dá)5%-10%，這往往會(huì)導(dǎo)致高成本損耗與資源浪費(fèi)。而AI視覺(jué)檢測(cè)能夠預(yù)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合歷史產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)趨勢(shì)，提前觸發(fā)參數(shù)調(diào)整，將生產(chǎn)的產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化。

以汽車零部件檢測(cè)為例，AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可同時(shí)分析表面劃痕、涂層均勻性、裝配精度甚至金屬疲勞微裂紋，這些過(guò)去需要多個(gè)獨(dú)立環(huán)節(jié)完成的檢測(cè)任務(wù)，如今被整合為一體化流程。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與模式學(xué)習(xí)，使質(zhì)量管理從“救火式”轉(zhuǎn)向“防火式”，大幅降低了隱性成本。AI視覺(jué)檢測(cè)通過(guò)了多模態(tài)感知與算法融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)質(zhì)量的多維度定義，貫穿了整個(gè)產(chǎn)品生產(chǎn)的生命周期。

當(dāng)前，AI視覺(jué)檢測(cè)正朝著“具身智能”方向進(jìn)化。虛數(shù)科技的DLIA深度視覺(jué)平臺(tái)從研發(fā)設(shè)計(jì)到生產(chǎn)制造，從運(yùn)維服務(wù)到回收迭代，數(shù)據(jù)鏈條式的連續(xù)為質(zhì)量管理提供了全景視角。在設(shè)計(jì)階段，DLIA通過(guò)簡(jiǎn)化質(zhì)檢流程，優(yōu)化生產(chǎn)制造結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；在生產(chǎn)端，實(shí)時(shí)視覺(jué)數(shù)據(jù)與MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）無(wú)縫對(duì)接，動(dòng)態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)；在售后環(huán)節(jié)，搭載視覺(jué)傳感器的智能設(shè)備可自主巡檢，識(shí)別使用磨損并反饋至研發(fā)端，形成閉環(huán)。