AI智能检测技术正以精准的洞察力穿透工业生产，这项融合人工智能、计算机视觉与传感器技术的创新，不仅是一套工具的革新，更是以数据为纽带、以算法为引擎，重构质量控制的底层逻辑。

早在2023年，工业和信息化部等七部门就联合印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）》，对深化行业应用提出系列部署，提出推动100个以上智能检测装备示范应用，培育一批优秀场景和示范工厂，深化智能检测装备在航空航天等在内的八大领域的规模化应用。

如今，在对缺陷的容忍度近乎为零的高端制造这一精密舞台上，AI智能检测技术正上演着效率革命。

在今年年初刚结束的第二届全国人工智能应用场景创新挑战赛中，斩获总决赛一等奖的项目《高端制造智能无损检测模型平台》，便是聚焦高端制造领域数智化升级改造、效能提升和质量管控等迫切需求，构建了（人工智能算法+工业数据要素+检测数字转型+智能检测装备）× 工业质量保障的新质生产力模型，实现融合尺寸测量与缺陷检测的双实时在线检测智能一体化处理及多维度特征识别与分类，解决了高端制造领域的核心器件生产和检测过程中的一致性和稳定性问题。

项目背后的西安数合信息科技有限公司，针对高端制造检测领域智能化低的现状，将专业算法应用于实际场景，其自主研发的多模态视觉智能检测平台，可利用人工智能相关技术验证与应用，通过高性能数据处理与分析来满足检测单位的跨模态影像应用场景需求。这一过程中，公司通过智能化手段为航天制造显著提升检测质效，航天零部件射线探伤的检测效率较传统纯人工数据评定速度提高40倍，改变了传统检测方法的局限，被评为“全国人工智能最具推广示范效应解决方案”之一。

“超级感官”：AI技术在工业领域的全新场景应用

在人工智能技术发展和工业互联网建设的牵引下，‌智能检测装备的创新设计呈现出与物联网、‌新材料、人工智能、‌动力机械智能化等前沿技术相结合的趋势，‌‌正在改变高端制造检测领域的诸多“一线场景”：

过去，给航天核心部件做“体检”，所有检测结果需由专业检测人员通过肉眼对比排查探测部位拍摄图像，发现部件内部的气孔、裂纹等损伤，更依赖人工经验，无法做到检测全覆盖。

而现在，通过数合科技的AI无损检测，质量检测的精度和速度正在大幅提升：以某型火箭燃料储箱焊缝检测为例，传统人工评定需耗时数小时，如今通过智能检测系统仅需几分钟，且风险预警发现率可达100%。

类似的变化也发生在某固体火箭发动机点火药剂舱内燃烧试验中。数合科技完成的国内首例固体发动机点火药剂仓内燃烧动态可视化检测试验，令以往“不可见”的燃烧过程得以清晰呈现，为火工品质量检测探索了新模式。

应用场景突破的背后，是数合科技经年累月致力于新一代信息技术赋能检测装备智能升级，通过智能化手段为高端制造显著提升检测质效。截至目前，数合科技已主导开发了多个重点型号关键零部件缺陷智能识别、分类、定位等关键技术，其中数字射线图像智能识别技术已将缺陷评定速度较人工提高40倍，减少工作量80%以上，识别准确率超90%，超标缺陷发现率达到100%。

区别于依赖于人工检测的传统射线探伤，智能检测技术的核心是构建出穿透材料内部的多维“超级感官”，让机器具备 “看懂” 世界的能力——

由计算机视觉技术对图像进行预处理，通过降噪、增强等操作转化为计算机可识别的数字信号；深度学习算法从图像中提取边缘、纹理等关键特征；机器学习模型根据特征数据作出智能决策，最终让机器从 “看见” 进化为 “理解”。

自2019年成立以来，数合科技面向高端制造领域，依托高层次科研团队，以“数据-AI-业务”闭环为核心，自主研发智能检测模型平台，整合知识图谱、数据挖掘、深度学习、认知决策等人工智能核心技术，为工业企业提供智能无损检测系统、设备、规划、试验环境等智能产品与服务，目前已服务于火箭贮箱焊缝检测、弹体结构铸件检测、核燃料棒封口检测、发动机药剂燃烧检测和复合材料结构检测等缺陷目标识别、分类和定位。

除航空、航天、国防军工外，公司也为核工业、轨道交通、能源、电子和汽车工业等行业客户提供智能化建设整体解决方案。

从实验室到生产线：凭何实现产量连年翻倍增长？

从实验室到生产线，数合科技的成长线始终紧扣现实场景需求，也得到了市场的印证：

2022年引入秦创原发展股份有限公司作为“合伙人”；

2024年跻身陕西省上市后备企业，目前已完成Pre-A轮融资；

公司产值逐年翻倍快速增长，预计2025年，产值将突破5000万元；

回溯数合科技的发展历程，其创立背景有深厚的“学者科创”底色。

公司创始人杨涛，为计算机专业博士后，博士期间国家公派美国联合培养后留校任教，获陕西省三秦英才科技创业领军人才，西安英才计划领军人才，研究语义关联、数据挖掘、机器学习及数据科学等人工智能技术与高端制造行业场景落地近十年，对利用智能化手段降本增效有着本能的嗅觉。

图：数合科技创始人杨涛

2019年，杨涛在对接某型火箭燃料储箱焊缝检测需求时，带领团队用数月时间成功设计出一套高效的检测算法并通过评测。

经场景适配后，该团队可以借助人工智能建立起反应与缺陷之间的映射关系，能够实现检测精度与效率的显著提升。这也更令杨涛确信，航天无损检测领域的人工智能应用空间还未充分被挖掘。

既然如此，为什么不将自己团队的专业技术应用于实际场景，来改善高端制造检测领域智能化低的现状？就这样，数合科技应运而生。

杨涛团队成功地将数据挖掘、深度学习、知识图谱等先进技术运用到检测系统中，开发了包括智能化数字射线检测系统（DIS-DR）、智能检测一体化工作台（DIH-SG）、智能检测装备Xpearl系列及多模态AI检测平台DMAP系统等在内的多元化产品体系，进一步打开了市场。

而拉长时间来看，这一市场需求依然广阔。来自中国机械工程学会无损检测分会的数据显示，到2027年人工智能检测目标市场规模将达到1550亿元。

实战经验迭代技术：成就国内高端制造智能检测“破冰者”

可以说，令数合科技从市场中脱颖而出的，是不断累积的项目实战经验。

杨涛还记得，2021年，公司在承接一个缺陷检测精度要求极高的某核元件企业项目时，面临客户提出的近乎全行业最高标准要求和项目过程中算法设计、调试和模型验证经历重重失败时，团队是怎样凭借技术功底、实战经验与迅速调整能力，最终在用户要求时限内完成了交付。

那一次项目的验收评审会给杨涛留下了很深的印象，也令其坚定了对智能化技术创新改造的提升路径。杨涛表示，完成该项目是对团队的一种有力鼓舞，让他们认识到科研能力与产品能力相结合的魅力。

此后，凭借在航天、核工业等领域不断累积的项目实战经验，杨涛团队分析的工业检测缺陷图像达到28万张，积累了构件材质、生产工艺和检测模型三者之间的关联经验，研发出百余种智能检测算法与评定模型。

据介绍，公司目前在智能无损检测领域已构筑起相对全面的技术架构，在硬件接入、软件定制、流程管理、问题回溯等全流程闭环方面也形成了整体解决方案，并转化到实际应用中，相关技术已累计拥有30余项专利、软著等知识产权。

与此同时，一系列成果不断涌现：

图：X射线数字断层扫描成像XPEARL300

2024年，数合科技的断层扫描成像系统成功入选工信部首批智能检测装备创新产品目录；

同年，数合科技与陕西科技控股集团合作建设的面向陕西高端制造的国内首个人工智能无损检测共性技术平台已落成，该平台将有效破解传统检测领域“信息孤岛”的困境，提供标准化、全光谱覆盖、多通道耦合的新型人工智能无损检测技术架构系统平台设备及服务；

公司设计研发了填补行业空白、具备自主知识产权的国内首台智能采集与检测一体化工作站，提供多源数据导入、缺陷智能识别、设备一体化管理等数据、AI、业务三大中台功能；

公司团队还参与了制定国家《智能检测装备通用技术要求》标准，已然成为了国内高端制造智能检测领域的“先行者”。

“我们还在做探索高阶普适性智能无损检测算法的研发与应用，虽然这需要走很长的路，但我们愿意成为‘破冰者’。”据悉，数合科技还在继续开拓智能化技术在更多领域的全新场景应用，以成为工业AI解决方案领军者为愿景，加速推动成果转化落地，助力高端制造行业数智化转型发展。

素材来源：

[1] 高校学者与“合伙人”的科创逆袭，文明西安

[2] 他们用AI给火箭做“体检”，西咸新区能源金融贸易区

[3] 对话杨涛教授：给火箭做体检，是种什么体验，秦创原总平台

[4] 数合科技：以多模态AI创新驱动高端制造无损检测智能化跃迁，西安广播电视台