本報記者 朱寶琛 見習記者 何成浩

    日前召開的中國質(zhì)量（南京）大會“推動質(zhì)量治理現(xiàn)代化，助力提振消費信心”專題會議提出，要以技術(shù)賦能激發(fā)質(zhì)量變革活力，推動人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在質(zhì)量治理中的應用，實現(xiàn)從研發(fā)設計到售后服務的全生命周期質(zhì)量管控。

    南開大學金融學教授田利輝接受《證券日報》記者采訪時也表示，“傳統(tǒng)人工抽檢因人力瓶頸，覆蓋面廣與反饋及時性難以兼得。AI通過實時數(shù)據(jù)采集與動態(tài)監(jiān)管，將治理從‘事后驗證’轉(zhuǎn)向‘全周期預防’，構(gòu)建風險預警機制，顯著提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性。”

    長期以來，質(zhì)量監(jiān)管更多依賴人工抽檢和企業(yè)自查，覆蓋面有限、反饋滯后，往往只有在產(chǎn)品出現(xiàn)問題后才啟動召回機制，消費者的信任因此受損。隨著新能源汽車、智能家電、醫(yī)療器械等高技術(shù)含量產(chǎn)品快速普及，傳統(tǒng)質(zhì)量監(jiān)管方式已難以應對風險。消費者對安全和品質(zhì)的敏感度不斷提升，社會對質(zhì)量監(jiān)管提出了更高要求，如何借助科技實現(xiàn)從被動追責到主動防范，成為急需解決的問題。

    人工智能與大數(shù)據(jù)的應用正在為這一轉(zhuǎn)型提供可能。在研發(fā)環(huán)節(jié)，AI建模與仿真可在量產(chǎn)前預測潛在缺陷，降低研發(fā)失誤和返工率；在制造環(huán)節(jié)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能傳感器對生產(chǎn)線進行實時監(jiān)控和自動檢測，顯著減少次品率和系統(tǒng)性風險；在流通環(huán)節(jié)，產(chǎn)品溯源體系為每件商品建立質(zhì)量信用檔案；在售后與召回階段，AI算法通過分析用戶數(shù)據(jù)與故障日志，能夠迅速鎖定高風險批次，使召回更精準、高效。

    新能源汽車行業(yè)的實踐尤為典型。智能網(wǎng)聯(lián)平臺讓遠程診斷與OTA升級逐漸普及，“召回”正在從被動修復轉(zhuǎn)向?qū)崟r優(yōu)化和主動防護。在消費品領(lǐng)域，電商平臺依托大數(shù)據(jù)分析退換貨率和用戶評價，可提前發(fā)現(xiàn)潛在隱患，推進企業(yè)改進工藝。

    《2025中國工業(yè)白皮書》顯示，工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)引入后，企業(yè)平均節(jié)省約42%的人工質(zhì)檢成本，缺陷識別準確率提升至99.5%。IDC預測，到2025年，中國工業(yè)AI質(zhì)檢市場規(guī)模將接近9.58億美元。

    田利輝對記者表示，“AI質(zhì)檢成本下降具有雙重影響：直接壓縮人力與缺陷成本，釋放利潤空間；節(jié)省資金驅(qū)動技術(shù)升級，從‘降本工具’躍遷為‘價值引擎’。企業(yè)若拓展至工藝優(yōu)化，可實現(xiàn)‘成本中心’向‘價值中心’轉(zhuǎn)型。”

    中國國際經(jīng)濟交流中心科研信息部副部長劉向東接受《證券日報》記者采訪時表示：“隨著人工智能快速推廣，加快賦能質(zhì)量治理和補齊監(jiān)管短板勢在必行。將人工智能引入質(zhì)檢領(lǐng)域，將有效提升質(zhì)檢效率和治理水平，為建設質(zhì)量強國提供有力支撐。”

    2025年9月12日發(fā)布的《關(guān)于加快推進質(zhì)量認證數(shù)字化發(fā)展的指導意見》，明確提出推廣質(zhì)量認證數(shù)字化工具、建立企業(yè)質(zhì)量信用檔案、推動全流程智能監(jiān)管。

    政策驅(qū)動下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、AI檢測設備和質(zhì)量大數(shù)據(jù)服務商市場空間將持續(xù)擴張，質(zhì)量治理智能化升級也或成為企業(yè)的新增長點。

（編輯 喬川川）