在车辆的焊装车间里，机械臂挥舞的火花弧光下，高清工业相机正以毫秒级速度扫描着每一道焊缝。过去依赖老师傅反复校准目检的复杂焊点，如今被AI机器视觉系统精准捕捉到头发丝二十分之一细的气孔，漏检率降至惊人的0.05%。这也仅是当前中国制造业智能化浪潮中的一瞥。随着智能制造规划的有序推进，机器视觉在重点产线的覆盖率已然突破了80%大关，AI加入更是让这条贯穿生产流程的“视觉神经”，牵引工业制造向无人化的深水区全面进发。
机器视觉质检的爆发式普及，根植于底层技术的跨代突破。传统算法难以应对的复杂缺陷识别，正被基于Transformer架构的视觉大模型彻底革新。如虚数科技自主研发的DLIA工业缺陷检测系统，其小样本学习和迁移增量能力将缺陷识别所需训练样本减少90%，大幅降低技术落地门。其多模态融合检测技术，更是结合了激光雷达、红外热成像等设备的数据，构建起深度缺陷定位的能力，使隐藏的产品内部缺陷、空洞等隐形缺陷无处遁形。
随着机器视觉质检覆盖率的不断提高，工业制造的无人化程度也在不断加深。越来越多的企业开始采用自动化生产线和机器人来完成生产任务，实现了从原材料加工到成品包装的全流程无人化生产。当AI机器视觉从实验台走向轰鸣的产线，其价值早已超越简单的人力替代，覆盖率突破80%只是起点。当制药企业的玻璃安瓿瓶针孔检测交由AI把关，当钢铁企业通过热轧钢板表面检测实现年减排CO₂12万吨，工业质检的边界已被重新定义。
