在全球新一轮科技革命与产业变革加速演进的浪潮中，制造业正经历着从传统规模化生产向智能化、精细化、可持续化转型的深刻变革。面对资源环境约束日益趋紧、市场需求个性化与多元化交织的复杂挑战，如何在提升生产效率的同时筑牢产品质量根基，实现经济效益与社会效益的协同统一，成为制造业高质量发展的核心命题。在此背景下，以AI机器视觉为代表的智能感知技术，凭借其从微观识别到宏观决策的全链路赋能能力，正逐步构建起一套覆盖生产全流程的智能化闭环体系，重新定义着智能制造的精度、效率与价值边界，引领工业文明迈向更具韧性与智慧的新高度。
传统视觉技术受限于环境干扰、数据碎片化等问题，而基于工业网络大模型的AI机器视觉系统通过融合光学感知、红外热成像、声纹传感等多源数据，构建高质量多模态数据集，进而再通过知识蒸馏将一线生产经验转化为数据标注规则，降低模型训练成本。实现微观缺陷的毫米级捕捉。例如，在钢铁冶金领域，AI机器视觉系统可覆盖炼钢至轧钢全流程，通过多模态数据集构建与光学感知技术的结合，实现对高温钢水成分、板带表面缺陷、设备运行状态等关键参数的非接触式检测，解决传统人工巡检中存在的效率低、误差大、安全风险高等问题。
识别仅是起点，决策闭环才是智能化的价值中枢，核心在于实现数据流、模型流与控制流的高效协同。通过数据、模型、平台、设备、场景的联动，融合工艺参数、设备台账、历史故障等知识库，动态生成风险评估矩阵（RPN值），自动推荐维护优先级，并生成告警及维护工单，提升响应效率。在智能制造领域，虚数科技通过AI机器视觉系统将检测数据实时反馈至工艺控制器，动态调整产品参数，形成“识别-补偿-再检测”的闭环控制链，使医疗厂家的精密医疗线材的质检水平提升至国际先进水平。这印证了全链路闭环对精密制造的核心价值，即缺陷防控从被动拦截转向主动预测。
