在推进新型工业化、加快质量强国建设的背景下，工业质检作为制造业质量管控的核心关口，其精度、效率与全流程管控能力直接决定产业升级成色。当前，传统人工检测稳定性不足、规则式机器视觉适配性弱、精密计量设备难以全量覆盖等痛点，已成为高端制造提质增效的共性制约。扎根青岛高新区的海克斯康制造智能依托数十年工业计量技术积淀，以AI打通高精度检测与数字化服务壁垒，重构工业质检技术体系，为山东制造业数字化、高端化升级注入核心质量动能。

作为全球工业计量领域龙头企业，海克斯康已完成从传统仪器设备制造商向质量数据服务提供商的转型，构建起以高精度计量、工业软件为核心底座的服务能力。依托自研HxGNVisualDetection深度学习质检平台，企业实现精密检测技术与AI（人工智能）算法深度融合，推动高端装备制造与生产性服务业双向赋能。数据显示，2024年海克斯康制造智能青岛区域服务业收入占比达35.85%，服务型制造转型成效显著。

（海克斯康AI关键技术插图）

破局行业痛点，重塑质检管控逻辑

传统工业质检模式存在明确能力边界，难以适配高端制造业量产与提质的双重需求。海克斯康战略与商务运营事业群总裁詹亚南表示，人工目检受人员状态影响，漏检、误检率波动大，检测一致性难以保障；传统规则式机器视觉依赖人工调参，面对工艺迭代、材质复杂场景适配性不足，项目落地周期长；三坐标等精密检测设备精度优异，但仅能抽样检测，无法覆盖产品全外观、全表面缺陷。叠加专业检测人才缺口扩大、产品迭代加速等趋势，质检环节数字化升级迫在眉睫。

基于对工业计量场景的深度理解，海克斯康走出“AI赋能计量、数据驱动质量”的差异化路径——不以AI替代精密设备，而是拓展质检能力边界，实现三大范式革新。一是判定逻辑革新，从传统规则阈值判定升级为AI数据驱动智能识别，自主学习产品标准与缺陷特征，精准识别低对比度细微瑕疵，检测稳定性远超人工；二是检测维度革新，AI视觉补齐抽样检测覆盖盲区，实现流水线全量外观检测，与高精度尺寸检测形成互补，构建全维度质检体系；三是价值定位革新，质检从末端事后挑错，转向通过结构化数据联动生产工艺参数，支撑事前预防与工艺优化，推动质检从成本中心向价值中心转变。

（海克斯康智慧产业园）

聚焦实景落地，破解工业应用难题

工业场景非标属性强、缺陷样本稀缺、产线换型频繁，是AI质检规模化落地的核心难点。詹亚南介绍，海克斯康AI质检的核心优势，在于将AI深度融入工业计量体系，聚焦解决企业实操痛点，实现方案落地可用、数据全程可追溯。

针对工业缺陷样本少、标注成本高的行业共性难题，海克斯康自研GS黄金样本模型，仅需少量合格样本即可快速建模，摆脱对海量缺陷样本标注的依赖，大幅压缩模型迭代周期，适配3C、新能源等行业高频SKU切换需求。依托自身计量软件生态，企业将AI视觉与尺寸检测体系深度打通，AI模型可直接被PC-DMIS等专业计量软件调用，实现外观瑕疵与尺寸超差同步判定、标准化输出，破解检测数据割裂痛点。平台搭载多梯度算法模型，可灵活平衡检测精度与产线节拍，搭配轻量化边缘计算架构，可无缝对接企业现有质量系统，无需重构产线，有效降低中小企业改造成本。

目前，该方案已在山东多领域形成标杆应用。在3C精密制造场景，针对0.01毫米级微缺陷、产品快速迭代特点，实现尺寸与外观一体化流水线检测，新品无需长期积累缺陷样本即可投产，缺陷识别率超98%；在重型动力总成场景，智能自动编程破解重型零部件检测效率瓶颈，检测数据汇入质量平台可实现趋势预判与根因分析；在风电大件制造场景，AI赋能大型三坐标设备实现智能寻边、自动出报告，显著提升重型构件检测效率与一致性。

（双智赋能中心-展厅全貌）

厚植产业生态，筑牢质量升级底座

山东门类齐全的工业体系，为智能质检技术迭代提供了丰富的应用试验场。依托歌尔、潍柴、豪迈等本地链主企业的标杆应用，海克斯康方案快速向上下游产业链复制推广，加速标准化落地。企业扎根青岛高新区智慧产业园，以双智赋能中心为载体，搭建集技术验证、方案展示、人才培育于一体的公共服务平台，持续释放生产性服务业赋能价值。

针对中小制造企业数字化转型痛点，海克斯康通过AI标准化检测消除人工判定波动，依托小样本技术缩短产线换型周期，以质量数据资产化帮助企业沉淀生产经验，实现低成本数字化升级。在产业生态层面，企业参与国家行业标准编制，联合本地院校开展人才认证培训，夯实区域质量人才底座；同时下沉轻量化方案，开放验证环境，联动本地集成商技术攻关，构建协同共生的智能制造生态。

为化解企业对生产连续性、数据安全、改造成本的顾虑，海克斯康采用并行验证、渐进接管模式保障产线稳定，坚持核心数据本地留存严守安全底线，推行按需诊断、分步实施的交付模式，让企业可控投入、稳步提效。詹亚南表示，未来企业将持续深耕山东市场，推进标杆产品标准化、服务下沉、生态开放三大布局，助力山东制造业质量升级与新型工业化建设。（肖玲玲）