隨著AI技術向認知智能躍遷，制造業檢測領域邁向智能時代。

近日，一款將機器視覺與人工智能技術相結合的高精密度光伏電池檢測系統“星漢AI”在武漢發布，填補了國內光伏電池多模態智能檢測領域的空白。

當前我國在制造業檢測領域仍存在技術基礎薄弱、高端供給不足等問題，成為制造業發展的關鍵短板。智能檢測裝備作為“工業之眼”與“質量大腦”，承擔著質量管控的關鍵職責，智能檢測裝備發展水平的高低很大程度上決定了產業技術水平和制造質量。

在光伏電池檢測領域，作為第三代太陽能電池，鈣鈦礦電池具備光電損失小、帶隙可調節等特點，應用場景廣闊，但鈣鈦礦材料的精密特性對其質量檢測的精度提出更高要求。傳統檢測手段需要獨立多步驟、多人次、長時間操作，存在智能化程度低、設備分散、數據割裂等問題，制約了鈣鈦礦電池產業化的發展進程。

“學校在與一些鈣鈦礦電池生產企業合作過程中發現，很多企業面臨同樣的問題?！蔽錆h紡織大學電子電氣工程教授艾釗向第一財經記者表示，因為鈣鈦礦電池生產流程中需要液體噴涂，以往噴涂中出現的缺陷只能通過人工識別，無法做到自動化反饋，這導致檢測的反饋周期至少需要兩到三天，才能返回產線進行參數調整，如果通過AI技術賦能解決這種人工判斷的問題，對于整個產線的良品率和產能提升都會有很大的幫助。

武漢愛疆科技有限公司CEO袁五輝在接受第一財經記者采訪時表示，“星漢AI”基于機器視覺與深度學習，創建了光電材料檢測數據集和基于多模態AI大模型的智能檢測系統，可以為晶硅太陽能電池、鈣鈦礦疊層太陽能電池等光伏電池做一站式全面“智能體檢”。

“星漢AI已獲國家發明專利授權，該技術可提升光伏電池設備檢測效率12倍以上，缺陷識別準確率達98.7%，并創建了覆蓋25類鈣鈦礦材料、38種量子點結構的標準數據集?！痹遢x說，目前項目成果已應用于柔性光伏組件、Micro-LED顯示面板等六大領域，推動光伏電池行業檢測成本降低40%。

不止于光伏電池產業，智能檢測裝備已廣泛應用于機械、汽車、航空航天、電子、鋼鐵、石化、紡織、醫藥等各行業。2023年2月，工信部等七部門印發《智能檢測裝備產業發展行動計劃（2023～2025年）》明確，推進人工智能、5G、大數據、云計算等新技術融合應用。到2025年，要發展一批通用智能檢測裝備，培育30家以上智能檢測裝備專精特新“小巨人”企業。

賽迪顧問研究數據顯示，作為“工業六基”的重要組成和產業基礎高級化的重要領域，智能檢測裝備產業規模及年增長率逐年攀升，去年整體產業規模超過2600億元，今年將突破3000億元。

艾釗分析，AI、量子技術等“下一代技術”與檢測裝備融合，使檢測從“被動發現問題”轉向“主動預測風險”，從“單點工具”升級為“系統級解決方案”，隨著新技術的融合應用，高端制造業實現從設計到生產再到運維的全鏈條智能協同的閉環場景已經不遠了。