在相当长的一段时间里，抽检一直是制造业中被广泛采用、也被证明有效的质量控制方式。

它成立的前提在于：质量风险可以通过概率模型被有效覆盖。

但随着工厂规模扩大、产品型号增多、生产节拍加快，质量管理所面临的现实条件正在发生变化。当批次更加密集、型号和工艺频繁切换，质量要求也从“合格即可”转向“一致、稳定、可追溯”，质检不再只是事后的统计确认，而是开始直接参与是否放行、是否返工、是否交付的关键判断。

也正是在这样的背景下，一个越来越常被提起的问题浮出水面：

当质量要求持续提高，抽检这种方式，是否还足以支撑今天的质量控制体系？

当质量只能靠抽样判断 ，工厂会面临哪些真实风险？

在规模化生产环境中，如果质量信息主要依赖抽样获得，管理层往往会遇到一些越来越现实的问题：

• 质量状态无法被持续、完整地看见，问题往往在累计之后才暴露
• 一次判断遗漏，可能影响整批产品，甚至打乱交付节奏
• 现场需要频繁依赖人工经验进行兜底，管理不确定性随之上升

这些风险并非来自抽检本身的失效，而是因为抽检并不适合承担全流程质量控制的职责。

工厂常说的「全检」，到底指的是什么？

在本文语境中，“全检”并不是指对所有质量维度进行人工逐件检查，而是指：在可以被自动识别的缺陷或质量特征上，对每一件产品进行检测。

与抽检相比，全检的核心变化并不在检测手段本身，而在于检测覆盖范围的不同——抽检是“抽一部分来看”，而全检是“每一件都过一遍”。

选项”变成需要被认真评估的现实需求。这一变化，也正在半导体、电子制造、汽车零部件、精密加工等行业中逐步显现。

可落地的全检，为什么绕不开“AI”这一环？

当质量控制从抽检走向逐件覆盖，首先遇到的现实问题是：检测对象的数量和复杂度，已经超出了人工和传统规则系统的承载范围。在高速产线上，逐件检测意味着持续、高频的判断需求；而在多型号、多工艺并行的情况下，缺陷形态本身也在不断变化。

也正是在这样的场景下，AI 检测开始进入质量控制体系的核心讨论。它并不是为了“更先进”，而是因为在逐件检测成为常态之后，只有具备学习能力和泛化能力的检测方式，才能在规模化生产中持续运行。

问题也随之变得更加具体：

当检测必须依赖 AI，这套能力该如何部署，才能真正适应产线节拍和现场环境？

AI 质检方案应该如何构建？

基于对制造现场的长期实践，映翰通推出了面向工业场景的 AI 质检解决方案，围绕产线节拍、系统稳定性和数据闭环展开设计，核心目标只有一个——让逐件检测成为生产流程中一项可以被长期信任的基础能力。

产线侧：如何让逐件检测“跟得上节拍”，而不是拖慢生产？

在 AI 质检场景中，产线侧首先面临的不是识别准不准，而是算力能不能持续跟上生产节拍。多台工业相机并发采集、高分辨率图像持续输入，如果核心判断依赖远端系统或算力不足的节点，检测就很容易成为新的瓶颈。

在映翰通的 AI 质检方案中，EC5550 边缘计算机被部署在产线现场，作为产线级 AI 质检节点，直接承接相机数据，在本地完成缺陷识别与判断。

EC5550 并不是临时计算设备，而是被定义为可以长期固定部署、持续运行的工业级 AI 平台，其设计重点也因此非常明确：

• 提供最高 100 TOPS 的 AI 算力，支持多路相机并发推理
• 毫秒级响应，确保逐件检测不影响产线节拍
• 工业级可靠性，适应长时间连续运行场景

当核心判断能力稳定运行在产线侧，逐件检测不再是“需要照看的系统”，而成为生产流程中的自然一环。

系统侧：如何让质量状态真正“持续可见”，而不是事后才发现？

逐件检测真正的价值，并不只在于“每一件都看一遍”，而在于这些判断结果，是否能够被系统性地记录和利用。

在映翰通的方案中，EC5550 输出的检测结果通过厂内网络汇聚到本地系统或企业私有云，形成连续的质量数据记录：每一件产品的合格与否、缺陷类型、发生工位和时间节点，都可以被完整保留下来。

更进一步，这些质检结果可以直接联动 MES / QMS 系统：

当某类缺陷持续出现或指标发生异常波动时，系统能够自动预警，提示工艺或设备需要介入。

质量控制由此从“事后把关”，前移为“过程控制”，不再依赖人工经验兜底。

云端侧：

在很多工厂的实践中，一个常见误区是：AI 质检一旦上云，现场就必须依赖网络实时参与判断。

映翰通 AI 质检方案采用的并不是这种模式。在该架构中，云端并不承担实时检测任务，而是更多负责长期优化与统一管理：

• 跨产线、跨工厂的质量数据分析
• AI 模型的集中训练与评估
• 模型更新与统一下发

即便出现网络波动，产线侧的 EC5550 仍可独立完成检测判断，不影响生产连续运行。云负责进化，边缘负责执行，这使 AI 质检既贴近现场节拍，又具备长期演进能力。

从抽检到逐件检测，本质上改变了什么？

从抽检走向逐件检测，并不只是检测方式的升级，而是工厂在规模化、复杂化生产背景下，对质量确定性的一次重新选择。

AI 的价值，并不在于“看起来更聪明”，而在于它是否让生产更稳定、管理更安心。当质量不再依赖概率与运气，而是建立在持续、可控的判断基础之上，质量控制体系，才真正具备长期运行的可能。