工业软件是工业制造的“大脑和神经”，工业质检则是工业制造的“质量卫士”，它们不仅提高了生产效率和产品质量，还促进了行业创新和研发，在现代工业生产中扮演着至关重要的角色。本次工业软件大咖访谈栏目有幸邀请到北京领邦智能装备股份公司创始人崔忠伟，分享对工业质检的看法。
嘉宾简介
崔忠伟博士毕业于北京理工大学，是领邦智能的创始人，专注于视觉检测，兼具机电工程与管理学背景，拥有30多年智能检测领域经验；主持了15项国家级科研项目，获2次科技进步三等奖，拥有30多项发明专利，未来将持续深耕视觉检测领域。
记者：
工业质检是确保产品质量和生产效率的关键环节，它涉及到使用先进的技术和方法来检测和控制制造过程中的各种参数和产品特性。请崔总谈谈目前国内工业质检行业的发展现状和面临的挑战有哪些？
崔博士：
目前，我国工业质检行业在技术和市场规模上都呈现出迅速增长的态势。尤其是随着制造业的持续升级，质检技术也在向智能化、自动化发展。我们的市场规模在不断扩大，众多企业已在汽车、电子等多个行业实现了AI技术的应用，显示出强劲的增长动力和广阔的发展前景。
然而，挑战同样存在。首先是技术挑战，尽管AI技术的引入极大提高了质检的效率和精度，但依然面临样本数据的准备困难、数据质量和隐私问题。此外，传统深度学习模型的依赖于大量标注数据，这不仅成本高昂，还涉及到训练过程的复杂性，尤其是在多变的生产环境中，快速适应新产品或变化成为一大挑战。市场竞争激烈，行业分散，不同企业对质检的需求差异大，使得技术的规模化应用困难。再加上人才短缺和系统更新的障碍，都是我们需要积极应对的问题。
记者：
随着人工智能（AI）技术的不断进步和发展，它已经逐渐成为各行各业的重要组成部分，为许多行业带来了革命性的变化。具体到工业质检领域，AI是如何促进该领域创新发展的？
崔博士：
领先视觉企业正在通过大模型技术推动工业质检的革新。行业内iBrain工业质检大模型通过处理和学习大量数据，已经具备了少样本学习和跨领域泛化的能力。这些技术的应用不仅减少了对单一领域模型的依赖，还通过成像技术的突破和算法的演进，如无监督学习和免训练算法，极大地拓宽了AI在工业质检中的应用场景，提高了检测技术的灵活性和适应性。
此外，部分企业正在探索AI质检技术的跨行业应用，如从汽车制造到3C、锂电新能源、光伏、半导体等多个领域，这些都证明了AI质检技术的通用性和有效性。另外通过生态伙伴的发展，共同协作，提供软件及硬件一体化的解决方案，大大降低成本和集成难度。
记者：
在应用AI技术后，工业质检领域解决了哪些关键问题？
崔博士：
AI技术的引入显著提升了检测的准确性和效率。行业内已有通用大模型，能够有效解决漏检和大量标注训练难的问题，特别是对新型或罕见缺陷的检测。此外，AI技术还帮助企业降低了人力成本，提高了检测效率，尤其是在人力成本较高或人员流动性大的环境中表现突出。
AI技术还推动了行业的标准化和通用化，通过先进的光学成像技术和AI算法，机器视觉的应用场景从定制化向标准化、通用化转变，这不仅解决了行业碎片化的问题，还提高了整体的生产效率。
记者：
AI技术在工业质检领域的应用带来了哪些革命性变革？
崔博士：
AI技术不仅提高了检测效率和准确性，还极大地降低了成本，提高了生产的灵活性和可靠性。大模型技术使企业能够提高质检标准，检测更小的缺陷，减少人为因素的影响。新的质检应用无需复杂训练，能快速适应不同的生产任务和产品类型，显著提高了生产效率。此外，AI技术使得质检过程更加透明和可追踪，增强了消费者对产品质量的信任。最重要的是，AI的集成使得工业生产能够向智能制造转型，推动了整个制造业的技术革新和产业升级。
总结
工业软件与工业质检在现代工业生产中相辅相成、相互促进。工业软件为工业质检提供了强大的技术支持和数据处理能力；而工业质检则为工业软件提供了丰富的应用场景和数据来源。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，工业软件与工业质检将在更多领域展现出其独特的价值和潜力。