记者近日走进宁夏隆基宁光仪表股份有限公司智能化生产车间，探访AI技术在工业检测、生产流程优化及知识管理中的创新应用——这些技术突破正为企业高质量发展注入新动能。

　　在检测单元，检测系统通过AI深度学习技术，改变了传统检测模式。

　　“我们使用‘AI质检员’进行误差鉴定，将数据传输到数据中心搭建大数据模型，具备预警功能。以前，如果数据有异常，只有到后面分拣环节才能发现，现在可以通过AI提前做预警分析，发现问题即时通知工作人员进行处理，大幅提升了工作效率。”隆基宁光信息系统室主任钟大磊介绍。

　　在贴片车间的CCD检测工位，记者看到，高清摄像头正在对刚下线的电路板进行全方位扫描。与传统检测方式不同，这里的检测系统不再需要人工调试参数，而是由经验老到的“AI工程师”进行检测，宛如拥有了“火眼金睛”。

　　近年来，隆基宁光以AI赋能工业应用，智能CCD检测系统、贴片生产线AI技术改造、智能故障知识库等AI技术，以大模型构建“智能大脑”，效率与质量双提升。

　　通过AI技术升级改造，隆基宁光贴片生产线实现了质的飞跃。基于先进的计算机视觉技术，系统采用多尺度特征提取算法，能够精准识别微型元件的贴装缺陷。通过深度学习的智能聚类分析，AOI检测的预判准确率提升至99.2%。

　　“‘AI工程师’不但能自动识别不同产品的特征，还能通过持续学习不断提升检测精度。”钟大磊指着显示屏上实时跳动的检测模块告诉记者，过去每款产品需单独建模，耗时耗力，如今通过AI深度学习技术，系统可自主提取多维度特征，实现跨产品自适应检测，并能通过持续学习优化算法，使新产品适配效率提升60%以上。

　　在CCD检测领域，实现了从“定制化”到“智能化”的跨越。在贴片生产线，隆基宁光通过先进的图像特征提取和智能聚类算法，使预判准确率显著提升，人工复判量直降30%，并确保问题产品“零漏检”。

　　“由AI驱动的贴片机能够智能分析电路板布局、元件分布以及供料器位置，自动规划出最优贴装路径，进一步提升了生产效率。”钟大磊介绍，公司还借助DeepSeek+Dify大模型构建了智能故障知识库，实现了知识管理的智能化突破。该系统可自动分析近年历史故障案例，智能解析解决方案与报告等技术文档，构建多维知识图谱。通过响应时间小于5秒的自然语言交互，实现92%准确率的案例匹配，并能自动生成解决方案。该系统具备持续进化能力，新案例可自动归档学习。

　　据介绍，在实际应用中，故障诊断效率提升60%，平均解决时间缩短45%，新人培训周期减少40%，知识复用率达85%。

　　在成品展示区，记者看到该公司最新研发的智能电能表和水表。这些产品搭载了隆基宁光自主开发的计量设备，精度达到国内先进水平。“我们累计参与制定国家标准19项，获得专利201项，这些成果都离不开智能制造体系的支撑。”钟大磊说。（记者　丁建峰）