廖文凯：从“事后纠偏”到“精准预防”，质量强国迎来“智变”时刻！

 

来源：摄图网

 

建设质量强国是推动高质量发展、促进我国经济由大向强转变的重要举措，是满足人民美好生活需要的重要途径。党的十八大以来，我国质量强国建设取得了历史性成就，但与经济社会的快速发展需求相比，仍存在诸多短板。在新一轮科技革命浪潮中，人工智能（AI）以其强大的技术优势，成为推动质量提升的核心引擎。未来，随着技术的不断进步与应用的持续深化，人工智能必将在质量强国建设中发挥更为关键的作用，推动我国制造业逐步迈向高端化、智能化、绿色化，实现从“制造大国”向“制造强国”的跨越，为我国经济高质量发展注入强大动力。

 

人工智能

政策蓝图与AI交汇：质量强国战略的智能化升级要求

 

人工智能赋能质量强国建设，既是技术创新的必然趋势，也是实现我国经济高质量发展的关键路径。2022年7月，工信部等七部门发布《数字化助力消费品工业“三品”行动方案》（以下简称《三品行动》），明确提出以数字化为抓手，聚焦消费品工业研发设计、生产制造、经营管理、公共服务等关键环节，强化数字理念引领和数字化技术应用，推动消费品工业“三品”（增品种、提品质、创品牌）战略迈上新台阶。党的二十大报告指出，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。2023年2月，中共中央、国务院印发《质量强国建设纲要》（以下简称《纲要》），作为首个以党中央、国务院名义印发的面向中长期的质量纲领性文件，确立了新时期质量工作的新方位，并明确提出开展质量管理数字化赋能行动，加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用。

 

质量强国建设作为一项系统性工程，涉及设计、生产、管理、服务与品牌治理等全链条。人工智能作为通用数字技术，结合5G、云计算、区块链等数字信息技术，形成对质量提升的全链条全环节赋能。在设计端，深度学习、生成式AI等技术可赋能概念设计、参数优化、虚拟测试等环节，解决传统设计依赖经验、试错成本高的问题，从而从源头保障质量和可靠性。生产端聚焦智能制造，强调通过智能化手段对生产过程进行质量管控，利用机器视觉、传感器网络等技术实现生产实时监控、异常预警、参数自适应调整等，降低不良率。管理端突出智慧供应链管理与质量追溯体系建设，人工智能可用于优化需求预测、库存管理等，结合区块链技术增强质量追溯透明度，实现产业链上下游质量数据共享与协同改进。服务与品牌端关注增加优质服务供给、发展个性化定制等，利用人工智能分析用户反馈与市场趋势，指导品牌精准定位与产品迭代，提升用户体验。治理端则强调优化质量监管效能与推动质量社会共治，人工智能辅助管理者进行风险预警、根因分析等，促使决策从经验型向数据驱动型转变。

 

人工智能

解构赋能机理：AI如何重塑质量价值链

 

人工智能正将质量管理从“人脑+经验”的传统工业文明模式，推向“算力+数据”的智能文明模式。人工智能并非仅是简单的工具替代，而是凭借数据驱动、智能决策、全局协同三大核心能力，重塑质量创造、管控与升级的全链条，使传统质量管理从“事后纠偏”模式转向“实时预防-精准优化-持续进化”的新范式，为质量强国建设注入智能基因。

 

一是智能设计，从经验试错到“仿真即现实”。基于深度学习和强化学习的生成式设计和虚拟仿真优化正颠覆传统设计理念与设计方法。在高端装备领域，AI驱动的新型仿真平台，可在虚拟环境中对数万种设计组合进行自动寻优，将传统需要数月的可靠性验证缩短至数天。这种“仿真即现实”的能力，正让中国制造从“追赶设计”迈向“引领设计”。

 

二是智能制造，从“人眼把关”到“像素级管控”。工业视觉+物联网传感器实时采集微观数据（0.01mm级缺陷、温度波动），AI模型则根据实时数据动态调整工艺参数（如注塑压力、焊接速度），实现生产过程的“自愈”与“自优化”。某家电巨头引入AI视觉检测系统后，漏检率趋近于零，每年可避免亿元级质量损失。更关键的是，AI通过分析百万张缺陷图像反向追溯工艺漏洞，推动生产线“自我进化”，让“零缺陷制造”从口号走向现实。

 

三是智慧供应链，从“链条僵化”到“神经中枢”。传统供应链因信息不畅、协同不足，常显僵化，难适快变市场。AI预测算法融合多维信息，精准预估需求，助力企业提前布局、合理调配资源。在库存管理中，智能算法依照实时数据生成最优策略，提高周转率、降低成本。同时，AI驱动的协同平台打破信息孤岛，连接各环节，实现信息共享，让供应链敏捷应对变化，提升灵活性与韧性。

 

四是质量治理，从“大海捞针”到“精准制导”。以往的质量监管方式如同大海捞针，面对海量产品和复杂工艺，抽检难以实现全面覆盖，容易出现质量问题遗漏，导致监管效能受限。AI模型实时采集数据，深度分析锁定风险，精准度远超传统方式。风险预警体系依据大数据进行动态评估，及时预警，争取处置时间。协同治理机制下，多主体借AI平台对接，信息共享，协同治理质量问题，提升监管效能。

 

五是用户赋能，从“被动消费”到“共创提质”。传统生产体系中，用户处于消费末端，被动接受产品与服务，对质量提升的参与感近乎为零。而在以人工智能等数字技术驱动的新型生产体系中，用户成为质量共创者。智能分析工具挖掘用户反馈，精准勾勒需求图谱，助力企业研发、迭代产品。个性化定制中，AI推荐系统依用户行为定制方案，提升契合度与满意度。售后环节，智能客服快速定位问题并提供解决方案，为设计与生产环节提供反馈，形成质量提升闭环。

 

人工智能

实践图景：AI赋能质量提升的生动案例

 

赋能增品种、提品质。工智能推动增品种、提品质，一方面助力新型智能终端、智能设备等的创新研发，实现传统产品的智能化升级，拓展产品种类；另一方面通过精准分析与优化生产流程，提升产品质量，增强客户体验，满足市场多样化需求。以某智能家居企业为例，通过利用人工智能算法对用户生活习惯进行深度分析，研发出具有智能语音控制、自动调节等功能的新型智能灯具，实现产品的智能化升级，丰富产品种类，与传统灯具相比，其销量增长显著。某汽车制造企业引入人工智能视觉检测系统，精准识别车身零部件的微小瑕疵，及时进行调整修复，使汽车零部件的生产质量得到大幅提升，同时借助智能分析工具优化生产线布局，缩短生产周期，有效提升产品的交付效率，增强客户满意度。

 

赋能创品牌、强品牌。人工智能通过精准分析用户需求、市场趋势以及竞争对手情况，为品牌定位、营销策划、产品迭代等提供数据支持与智能决策依据，助力品牌精准塑造独特形象、优化营销策略、快速响应市场，提升品牌知名度与美誉度，增强品牌竞争力。以某美妆品牌为例，利用人工智能大数据分析消费者对美妆产品的色彩、质地、功效等偏好，结合品牌特点，精准定位品牌形象，推出符合市场需求的特色产品系列，并通过智能营销平台实现精准投放，品牌知名度迅速提升，在市场中脱颖而出。某运动品牌借助人工智能分析平台，实时跟踪用户对运动鞋的使用反馈、运动场景数据等，快速进行产品迭代优化，不断推出符合专业运动员和运动爱好者需求的高性能产品，同时运用智能客服与用户建立良好沟通，及时解决用户问题，增强了用户忠诚度，品牌形象得到持续强化，品牌价值持续提升。

 

赋能质量基础设施与治理。人工智能赋能质量基础设施与治理，利用智能数据采集、分析与预测功能，实现质量标准的精准制定、质量检测的高效实施、质量追溯的精准定位以及质量监管的科学决策，提升质量基础设施的运行效率与协同性，强化质量治理效能，保障质量安全。在质量标准制定方面，某标准化研究机构利用人工智能技术对海量的质量数据进行分析挖掘，精准把握行业质量发展趋势，为多项质量标准的制定提供科学依据，使标准更具前瞻性与适用性。在质量追溯环节，某食品企业借助区块链与人工智能融合技术搭建质量追溯平台，对食品从原材料采购、生产加工到销售配送的全流程数据进行精准记录与关联分析，一旦出现质量问题，能够迅速定位问题环节与责任主体，实现产品的精准召回，有效保障食品安全。在质量监管方面，监管部门可运用人工智能风险预警模型，对辖区内企业的生产数据、产品质量抽检数据等进行实时监测与分析，提前发现潜在质量风险并及时采取措施进行干预，避免重大质量安全事故的发生，提升质量监管的科学性与有效性。

 

人工智能

挑战与前瞻：深化AI赋能，筑牢质量根基

 

当前，AI赋能质量强国建设面临诸多挑战。数据方面，跨企业、跨环节的数据孤岛林立，工业数据标注难度大、质量参差不齐，制约数据要素价值的充分发挥。在安全关键领域，AI模型犹如神秘的“黑箱”，其缺乏可解释性和可靠性令人担忧，可信度问题亟待解决。从技术成本与人才角度看，中小企业应用AI的门槛仍较高，而既懂AI懂质量工程的复合型人才极度匮乏。此外，标准与伦理规范建设滞后，AI质量相关标准尚不完善，算法偏见、隐私保护、责任界定等伦理风险日益凸显。

 

为深化AI赋能，需要多管齐下。政策层面，应协同推进，落实《纲要》中的“质量基础设施升级增效工程”与“三品”行动中的“标准引领”，加快制定AI在质量设计、检测、追溯、治理等方面的标准和指南。同时，鼓励建设开放共享的行业级质量数据集和AI模型库。技术攻关方面，应聚焦可解释AI、小样本学习、边缘智能、AI与物理模型融合等核心技术，提升AI在复杂质量场景的适用性和可靠性。在生态与人才培养方面，搭建“政产学研用”平台，加强AI+质量复合型人才培养。在应用推广方面，发展云化、平台化的AI质量服务，降低中小企业应用门槛。在治理与伦理方面，需进一步健全相关机制，探索“沙盒监管”，建立AI质量应用的伦理准则和责任框架，为AI赋能质量强国建设保驾护航。

 

（作者：廖文凯，作者单位：中国电信研究院战略发展研究所；来源：中国工业报）