随着AI技术向认知智能跃迁盈利通，制造业检测领域迈向智能时代。
近日，一款将机器视觉与人工智能技术相结合的高精密度光伏电池检测系统“星汉AI”在武汉发布，填补了国内光伏电池多模态智能检测领域的空白。
当前我国在制造业检测领域仍存在技术基础薄弱、高端供给不足等问题，成为制造业发展的关键短板。智能检测装备作为“工业之眼”与“质量大脑”盈利通，承担着质量管控的关键职责，智能检测装备发展水平的高低很大程度上决定了产业技术水平和制造质量。
在光伏电池检测领域，作为第三代太阳能电池，钙钛矿电池具备光电损失小、带隙可调节等特点，应用场景广阔，但钙钛矿材料的精密特性对其质量检测的精度提出更高要求。传统检测手段需要独立多步骤、多人次、长时间操作，存在智能化程度低、设备分散、数据割裂等问题，制约了钙钛矿电池产业化的发展进程。
“学校在与一些钙钛矿电池生产企业合作过程中发现盈利通，很多企业面临同样的问题。”武汉纺织大学电子电气工程教授艾钊向第一财经记者表示，因为钙钛矿电池生产流程中需要液体喷涂，以往喷涂中出现的缺陷只能通过人工识别，无法做到自动化反馈，这导致检测的反馈周期至少需要两到三天，才能返回产线进行参数调整，如果通过AI技术赋能解决这种人工判断的问题，对于整个产线的良品率和产能提升都会有很大的帮助。
武汉爱疆科技有限公司CEO袁五辉在接受第一财经记者采访时表示，“星汉AI”基于机器视觉与深度学习，创建了光电材料检测数据集和基于多模态AI大模型的智能检测系统，可以为晶硅太阳能电池、钙钛矿叠层太阳能电池等光伏电池做一站式全面“智能体检”。
“星汉AI已获国家发明专利授权，该技术可提升光伏电池设备检测效率12倍以上，缺陷识别准确率达98.7%，并创建了覆盖25类钙钛矿材料、38种量子点结构的标准数据集。”袁五辉说，目前项目成果已应用于柔性光伏组件、Micro-LED显示面板等六大领域，推动光伏电池行业检测成本降低40%。
不止于光伏电池产业，智能检测装备已广泛应用于机械、汽车、航空航天、电子、钢铁、石化、纺织、医药等各行业。2023年2月，工信部等七部门印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023～2025年）》明确，推进人工智能、5G、大数据、云计算等新技术融合应用。到2025年，要发展一批通用智能检测装备，培育30家以上智能检测装备专精特新“小巨人”企业。
赛迪顾问研究数据显示，作为“工业六基”的重要组成和产业基础高级化的重要领域，智能检测装备产业规模及年增长率逐年攀升，去年整体产业规模超过2600亿元，今年将突破3000亿元。
艾钊分析，AI、量子技术等“下一代技术”与检测装备融合，使检测从“被动发现问题”转向“主动预测风险”，从“单点工具”升级为“系统级解决方案”，随着新技术的融合应用盈利通，高端制造业实现从设计到生产再到运维的全链条智能协同的闭环场景已经不远了。
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