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智能制造的核心，是利用人工智能将工业系统从自动化提升至智能化，实现从“感知-响应”到“预测-优化”的范式跃迁。本章将深入剖析AI在智能制造三大核心场景——缺陷检测、预测性维护与工艺优化中的技术原理、落地路径与前沿实践，揭示其如何重构现代工厂的竞争力基石。

传统工业质检依赖人工或传统机器视觉，存在效率低下、标准不一、易疲劳等痛点。AI视觉质检通过赋予机器“认知”能力，正在实现检测精度、速度与范围的全方位突破。

表：工业缺陷检测技术演进路径

演进阶段	核心技术	检测逻辑	优点	局限性
人工检测	人眼、简单工具	基于经验的判别	灵活，可应对复杂缺陷	效率低、标准不一、易疲劳、成本高
传统机器视觉	阈值分割、边缘检测、模板匹配	基于规则与固定特征	速度快、可标准化	对环境变化敏感、无法处理复杂/未知缺陷、编程复杂
深度学习监督检测	CNN、Faster R-CNN、YOLO	从标注数据中学习缺陷特征	精度高、能处理复杂缺陷、鲁棒性强	依赖大量高质量标注数据、难以检测未知缺陷类型
小样本/无监督异常检测	生成对抗网络、自编码器、特征重构	学习“正常样本”模式，识别任何偏离	无需缺陷样本、可发现未知异常	算法复杂、调参难度高、可能误报
视觉大模型与智能体

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