隨著數字化時代的到來，制造業(yè)作為國家經濟基礎，正在加速向數字化、智能化的轉變。在制造業(yè)產品的生產過程中，涉及多種零部件的識別檢測應用。零部件產品種類眾多、數量龐大、更新迭代快， 對外觀檢測準確性、靈活性、成本管控等有強烈需求。傳統(tǒng)人工檢測方式已經越來越難以適應企業(yè)數字 化的發(fā)展訴求。利用前沿的AI、物聯網等新技術，可以提升整體工業(yè)質檢的效率。

現階段，工業(yè) AI 質檢解決方案，正在逐步融入制造業(yè)產品的生產流程中。實時計算處理，統(tǒng)一網絡、存儲資源協同調度和優(yōu)化，滿足服務的低時延、應用智能、安全與隱私保護等方面的需求，均需要通過標準化的方法，統(tǒng)一產業(yè)的需求。目前行業(yè)中仍缺少體系化的工業(yè) AI 質檢標準，沒有具體場景所對應的技術能力要求，從而影響產業(yè)生態(tài)的規(guī)模發(fā)展。工業(yè) AI 質檢標準化研究報告，旨在分析工業(yè)AI 質檢領域實際落地應用，總結歸納質檢硬件設備、機器學習平臺、運行監(jiān)控軟件、接口等方面標準化需求，提出應用實現的基本技術方向。

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