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作为海康威视的子公司，海康微影正在开发亚微米级测量系统，并利用AI将X射线检测引入更多生产线。
工业X射线检测看起来像是一个成熟的市场。几十年来，X射线一直被用于查找食品中的异物、检查印刷电路板组件（PCBA）上的焊点以及检测工业零件的缺陷。X射线源、探测器和机械系统已经非常成熟，领先的海外供应商花了数十年时间对其进行完善。
然而，海康微影总裁王威却有着不同的看法。“我认为工业X射线才刚刚开始，仍处于早期阶段，”王威表示。“向后看，你会看到一个拥挤的市场；向前看，你会看到一片开阔的天地。”
在今年的中国国际工业博览会上，海康微影推出了一款用于半导体封装的高精度3D自动X射线检测（AXI）系统。该公司表示，该设备结合了亚微米级测量、3D图像重建和缺陷分析，性能一致且可靠，将其应用范围扩展到了先进封装和实验室失效分析领域。
在短短几年内，海康微影已从毫米级安全检查发展到微米级工业检测，现在又迈向了亚微米级测量。除了精度、穿透力和缺陷检测能力的提升外，公司还在人工智能方面进行了大量投资。
苹果新推出的折叠屏iPhone Duo让手机铰链再次受到关注，铰链内部可能包含数百个零件。放大镜可以发现表面问题，但无法可靠地显示影响制造良率的内部缺陷或异物。
几年前，海康微影就开始结合X射线和AI对铰链进行自动检测。王威告诉36氪，在该工艺刚起步时，制造商们一直为异物、裂纹、气孔和漏装零件逃脱检测而苦恼。他表示，使用AI辅助X射线对每个单元进行检测，使缺陷率降低了一个数量级。
在肉类加工领域，X射线主要用于检测碎骨和异物，该公司增加了图像算法和大型AI模型来测量脂肪含量。AI还使得检测组装好的笔记本电脑、眉笔内的弹簧以及汽车零部件成为可能，而在过去，X射线在这些应用的生产线上并不常见。
海康微影成立于2020年，2021年进入工业检测领域。其业务现已覆盖电子制造、食品等行业。依托海康威视的研发能力，该公司表示其在多个设备细分市场中位居中国前三。
该业务是海康威视向安防设备之外扩张的一部分。自2016年以来，该公司已将其传感和AI技术扩展到半导体、汽车技术以及计算机、通信和消费电子行业。公司已拓展出包括海康机器人、海康微影、海康汽车和海康微影在内的八大业务，寻求将自身重新定位为一家将人工智能与物联网相结合的AIoT公司。
36氪：用于半导体封装的新型亚微米级高精度3D AXI系统的主要技术突破是什么？
王威（WW）
其主要成就是实现了具有高可靠性和一致性的亚微米级X射线测量。亚微米意味着小于1微米，将我们带入纳米尺度。同时，它必须执行3D图像重建和缺陷分析。
这与我们之前制造的设备有很大不同。以前，X射线主要用于制造过程中的检测，主要目标是发现缺陷。除了生产检测外，这款亚微米级产品还可以作为研究机构和实验室的测量设备。检测和测量并不完全相同。生产检测主要询问是否存在缺陷。在实验室中，你还需要知道结构的长度、宽度和尺寸。这就需要更高的精度、可靠性和一致性。
36氪：它填补了海康微影产品线的哪些空白？
WW
主要有两个领域：半导体，特别是先进封装，以及实验室失效分析和测量。我们的产品正从以前的生产检测重点扩展到更高精度的测量。全球能进入这个领域的公司不多。你可能用两只手就能数过来。国内能进入这个领域的制造商也很少。整个行业仍处于相对早期的阶段。
36氪：该产品与领先的海外供应商的产品相比如何？
WW
广义上讲，中国在高端X射线设备方面主要跟随海外发展。但随着这类高精度设备的到来，性能基本上已经达到了世界领先产品的水平。在一些特定应用中，我们可以领先。例如，对于复杂的缺陷检测，我们可以部署更强大的AI模型。在信噪比较差的地方，图像增强算法可以揭示以前难以看到的缺陷。
36氪：自2021年海康微影进入工业检测以来，技术进展如何？
WW
我们从安检设备起步，基本上在毫米级运行。然后我们进入了微米级的工业检测。我们的亚微米级产品让我们又向前迈进了一步。这归结为两点：物理传感能力，具有更高的精度和穿透力；以及检测能力，具有更高的检测率和更低的误报率。
AI算法也随之发展。从我们开始制造检测设备时起，我们实际上很少使用传统的模式识别。我们的第一代产品就已经使用了深度学习。近年来，我们逐渐从小模型过渡到大模型。整体方向没有改变，但步伐是由用户的需求驱动的。我们没有死板地规定哪个行业必须先做，哪个行业后做。更多的是将X射线和AI结合起来，应用于客户的实际问题。在价值更大、问题更紧迫的地方，我们可能会优先与客户一起开发该应用。
从技术上讲，对更高精度和穿透力的追求永无止境。AI也是如此：从模式识别到小模型和大模型，也许最终会实现自我改进，使设备更易于使用，减少人工干预。这有点像体育界的世界纪录。纪录摆在那里，但迟早会有人把它再往前推一点。我们也必须不断挑战设备的极限。
36氪：AI实际上改变了X射线检测的什么？
WW
向后看，X射线是一项非常成熟的技术。过去十年，底层技术没有特别大的突破，只是渐进式的改进。从这个角度来看，它看起来像是一个传统的工业设备领域。许多公司在这个行业深耕了十到二十年，在材料、力学和工程方面积累了深厚的专业知识。但向前看，你会发现这是一个仍然非常不成熟的行业。关键在于AI与X射线的结合。以前，X射线可以生成物体内部的图像，但其中许多图像无法自动解读。这将设备限制在实验室或样品检查中。一旦AI能够自动解读这些图像，就有机会从检查样品转向检查每个单元。
这一转变直接决定了该技术能否规模化。只有少数工业X射线应用发展成为庞大的产业：检测食品中的异物、发现PCBA焊点中的气孔以及工业缺陷检测。为什么它们能规模化？因为它们相对较早地实现了自动评估。如果没有自动检测，工厂可能只需要在实验室里放一两台机器用于失效分析和样品检查。一旦每个单元都能被检测，每条生产线可能都需要一台机器。所需机器的数量就完全改变了。
我一直把X射线看作一种通用能力。它们穿透物体并形成图像。理论上，许多产品都需要检查内部缺陷。过去X射线缺席许多应用，并不意味着没有需求。更多时候，是自动检测能力和投资回报率没有达到必要的门槛。
36氪：这和十年前的工业相机类似吗？
WW
是的。我经常回顾2015年到2020年工业相机的发展。2015年之前，很难想象生产线上会有这么多工业相机。但随着成本下降以及AI和自动检测的改进，工业相机成为了制造业中无处不在的传感工具。
X射线可能正在经历类似的过程。工业相机主要看表面；X射线看内部。许多产品存在内部缺陷，但过去设备太贵，或者无法进行自动检测。现在成本在下降，能力在提升。这两个瓶颈正在同时得到解决。
36氪：你能举一个代表性的例子吗？
WW
折叠屏手机铰链就是一个很好的例子。一个铰链可能包含数百个组件。以前是怎么检测的？通常是用放大镜看。但这只能看到表面，而且当人们长时间检查如此复杂的零件时，不可避免地会漏掉缺陷。
几年前，我们开始对铰链进行自动X射线检测。当时，铰链涉及一种新的制造工艺，异物、裂纹、气孔和漏装零件逃脱了检测。使用X射线和AI对每个单元进行检测，使缺陷率降低了一个数量级。将X射线与AI结合，使以前非常困难的逐个单元检测成为了生产过程的一部分。
还有完全组装好的笔记本电脑的检测。这比铰链更复杂，但根本上是一样的：螺丝有没有漏装，有没有多装螺丝，或者有没有异物？这些都是X射线非常适合检查的内容。
36氪：同样的逻辑适用于食品检测吗？
WW
是的。例如，鸡胸肉和大腿肉中不能含有碎骨。几年前我们进入该应用后，客户试验表明，我们可以检测到薄至约1毫米的骨头。客户感到非常惊讶，因为海外公司基本上主导了该领域。
在此基础上，我们利用X射线能谱特征结合AI来测量脂肪含量。例如，猪肉中脂肪和瘦肉的不同比例会影响口感和价格。以前，也许全球只有少数几家公司能做到这一点，而且设备非常昂贵。现在我们开发了这项能力，它就有机会变得更加常规化。
我经常说，当新技术与传统技术相遇时，会产生火花。我们的工作就是捕捉这些火花。
36氪：大家都在谈论大型AI模型。它们在工业X射线中最重要的实际价值是什么？
WW
工业AI的一个非常重要的方面是实际效果。今天有很多开源模型，所以乍一看AI似乎非常成熟。但在工厂车间，做得好的公司相对较少。为什么？工业应用通常不会给你太多时间。一个新产品可能在一两个月内就从样品阶段进入量产。你能在这段时间内开发出一个全新的检测类别并满足客户的要求吗？这是一个非常高的门槛。如果给一两年的时间，很多公司可能都能做到。但工业客户不会等一年。
36氪：少样本学习在这里重要吗？
WW
非常重要。传统上，开发一个铰链检测模型可能需要数千甚至数万张图像，然后进行标注和训练。利用海康威视观澜大模型提供的基础，我们可能只需一两百张或几百张图像，就能在一个全新类别上取得良好效果。如果我们已经做过该类别，比如从一个铰链设计转到另一个，大约10张图像就足以相对快速地迁移模型。
如果把模型比作孩子，别人可能得从零开始教。我们的孩子已经上小学甚至初中了，所以教专业知识自然就快得多。
36氪：这在多品种小批量制造中提供了什么实际价值？
WW
首先是时间。从1万张图像减少到200张，仅数据准备就能快几十倍。
其次是准确率和误报率。工业检测最终归结为结果。现在许多产品要求三个九（99.9%）或四个九，客户会不断向五个九推进。
第三是泛化能力。以前，你为每个产品训练一个模型。有了足够强大的基础，一旦我做过一个类别，对于类似的类别，我需要的数据就会越来越少。用户体验到的是设备变得越来越易于使用。
36氪：除了缺陷识别，AI还在哪些地方使用？
WW
已经在很多地方使用了。设备过去有许多图像参数，如伽马和灰度设置，需要专家来调整。有了AI，我们可以一键调整。机器根据图像自动选择相对合适的参数，降低了操作所需的专业知识水平。
图像增强也是如此。图像本质上是信号和噪声。有时缺陷很难看到，因为噪声淹没了信号。AI可以学习该噪声的特征并将其去除，使实际信号显现出来。这些能力已经部署了三四年。
展望未来，我认为自我改进值得关注。设备能否在更少的人工干预下变得更易用、更智能？这可能是未来几年进一步变化的一个领域。
36氪：电子、食品和汽车零部件差异很大。观澜模型如何跨行业适应？
WW
我们有一句简单的话：“只要看得见，就能检。”只要缺陷在X射线图像中具有可见特征，AI就有机会解决它。
表面上看，电子元件、食品和汽车车轮看起来完全不同。但对模型来说，它们都是X射线图像。不同的缺陷特征可能隐藏在原本正常的图像中，我们使用底层大模型来识别它们并快速迭代。行业看起来不同，但根本上还是回到“AI+X射线”。
36氪：业界用AXI表示自动X射线检测。海康微影现在谈论的是AI X射线检测。这标志着什么变化？
WW
“自动”当然没错，但我们想更加强调AI。许多传统设备仍然依赖模式识别，只适用于相对简单的应用。海康微影从第一台机器开始就融入了深度学习。我们从小模型起步，正逐渐向大模型迈进。
第一个变化是在复杂背景下检测能力的大幅提升。第二个更重要的变化是，AI开始具备一些理解能力。设备过去只能告诉你“这里有个缺陷”。未来，它能告诉你这是什么类型的缺陷。除此之外，它还可以分析早期的制造工艺，确定哪个参数可能出了问题。这样，检测就形成了一个反馈循环：在下游发现缺陷，并利用这些信息优化上游工艺。
AI集成得越深，设备的价值就越大。
36氪：竞争会越来越集中在AI上吗？
WW
硬件和AI都很重要。X射线的物理能力仍需进步，需要更高的精度和穿透力。这永远很重要。但如果我们看看现阶段的机会，AI与X射线的融合变化更快，还有更多应用尚未开发。因此，机会可能相对更大。
我一直相信未来属于智能设备。它不会仅仅是传统机械。你甚至可以把它看作一个“设备机器人”，具备越来越强的判断、执行任务和自动调整的能力。我们过去五六年的市场表现越来越支持这一观点。
36氪：许多人仍然主要将海康威视与安防联系在一起。海康微影在其八大业务中扮演什么角色？
WW
海康威视早已不仅仅是安防。十多年前，我们就开始思考其未来方向。我们逐渐将安防领域开发的传感能力扩展到智能家居、汽车电子和工业生产。
传感方法本身也在扩展。以前，我们主要使用可见光。现在，我们已扩展到红外热成像、毫米波、X射线和声波。海康微影正将海康威视带入X射线和可见光之外的检测领域。简而言之，就是透过表面看到内部。
36氪：在海康威视更广泛的工业业务中，海康微影是其深化工业参与的一个较小缩影吗？
WW
你可以这么看。海康威视现在为工业质量检测、设备监控、生产运营和工作场所安全提供产品和解决方案。
例如，在工业检测中，除了X射线产品，还有超声无损检测系统、大景深3D数字显微镜、质谱仪和色谱仪。这些产品采用不同的技术方法，但面临非常相似的行业趋势：都在与AI结合，寻找高价值应用。
我们正在逐步为工业检测构建更全面的传感能力。例如，对于芯片，超声波更适合检测沿平面层的裂纹，而大景深显微镜可以揭示微观表面缺陷。如果问题最终被证明与材料有关，则可能需要色谱和质谱进行定性和定量分析。
每种技术都有优缺点。海康威视早在安防业务中就开发了多维传感方法。工具箱中包含不同的传感能力，我们根据用户的应用进行组合。
36氪：海康威视自身的制造系统如何帮助海康微影的产品？
WW
帮助非常大。我们的许多产品首先在海康威视的工厂大规模部署。有些应用外部人员可能想不到。例如，我们使用X射线检查相机包装中是否缺少配件。从根本上说，X射线穿透物体。产品在图纸上看起来多好，都必须在现场进行测试。只有在真实的制造环境中，你才能发现它在哪里好用，在哪里不好用。我们很幸运能够在海康威视自己的制造运营中彻底验证产品，然后再将成熟的解决方案交付给外部客户。
36氪：作为一个相对年轻的工业检测品牌，你们最初是否遇到过不理解该产品的客户？
WW
当然。有趣的是，当我们最初积极推广时，效果并不是特别好。后来，客户在展览会上或通过其他渠道看到了我们的能力，主动找上门来。一旦我们解决了一个实际问题，这些关系就变得非常持久。为什么？因为我们解决了他们以前无法解决的问题。这就是为什么我们的业务从未完全按行业来组织。
我们不会一开始就决定明年是重点做这个行业还是那个行业。而是归结为在哪里结合AI和X射线能创造价值。随着这些应用的积累，行业可能会逐渐了解海康微影的能力。归根结底，就是做好产品，解决问题，为客户创造价值。
36氪：有特别不寻常的工业应用吗？
WW
很多。有些眉笔里含有弹簧，如果安装不当会卡住。以前很难看到里面。我们使用X射线来确定弹簧是否安装到位。汽车温度传感器和电机是其他传统上不用于生产检测的X射线应用例子。这类案例越来越多。客户的质量控制要求在提高，而设备成本在下降。随着成本下降，以前从未考虑过X射线的行业也能开始算得过经济账了。
36氪：工业X射线检测发展到了什么阶段？
WW
X射线安检已经度过了初期阶段，进入了早中期。我认为工业X射线才刚刚开始，仍处于早期阶段。
向后看，你会看到一个拥挤的市场；向前看，你会看到一片开阔的天地。回顾过去，许多X射线公司已经运营了十到二十年，传统应用已经成熟。展望未来，AI正在开辟新应用，同时成本在下降，因此还有大量领域有待开发。
36氪：这些新的检测能力最终会成为标准制造工艺吗？
WW
我认为是的。今天，一个客户可能是第一个采用某项检测技术并实现比同行好得多的质量。一旦最终客户看到这一点，他们就会对其他供应商提出同样的要求。今天的最高要求很可能成为明天的最低标准。许多技术最初看起来是定制的，但三五年后，它们可能会成为行业内的小型标准化产品，甚至成为标准工艺。这是动态的。我们的技术在进步，行业要求在提高，标准在不断变化。这本身就产生了强大的动力。
36氪：中国企业如何在成熟的海外X射线供应商那里找到机会？
WW
如果我们只看最顶尖的物理X射线能力，我们总体上仍在追赶。但在设备层面，AI肯定将成为竞争力的重要来源。我个人的一个明显感受是，许多优秀的海外X射线公司在将AI整合到特定应用方面做得并不多。
一个原因是能力。海康威视的规模约为1000亿元人民币（149亿美元），拥有众多传感业务支持观澜大模型。并非每家X射线公司都能拥有这样的基础。
另一个是商业模式。工业AI通常从根本上说是关于定制和服务的。一个应用最终可能只卖几台机器，或者十几台。我们愿意这样做；许多海外公司可能不愿意。
中国拥有完整的制造供应链和大量的真实应用。技术和市场紧密相连，因此新能力可以迅速进入各个行业。
36氪：海康微影不同的工业业务进展如何？
WW
几个领域做得很好。电子制造、食品和工业检测都有大量X射线尚未覆盖的应用。经过几年的发展，我们基本上可以在几个设备细分领域跻身国内前三。很难说哪个领域的未来机会最大，因为就目前而言，每个方向都有相当大的增长空间。
36氪：海外市场会成为重点吗？
WW
是的。随着整体制造系统的发展，中国的高端设备能力将不断提升。海康微影不是孤军奋战；它得到了中国X射线供应链和制造能力提升的支持。我相信中国设备将越来越多地走向全球市场，就像鞋服、白色家电和手机曾经做过的那样，就像现在新能源汽车正在做的那样。海外市场对我们当然很重要。
36氪：你们有明确的全球目标吗？
WW
在内部，我们有一个相当清晰的中短期愿景：提供全球最好的AI X射线检测解决方案。但很难给“最好”一个高度量化的定义。对我来说，它最终意味着用户觉得它对他们很管用。我们相信，依托海康威视的平台、我们自身的努力以及中国整体制造能力的不断提升，我们有机会做到这一点。
36氪：在十到二十年后，你希望人们听到“X射线检测”时首先想到什么？
WW
海康微影。更具体地说，我希望他们认为海康微影引领了这股智能X射线检测的浪潮。我们成立于2020年，已经做了好几年了。回顾过去，2020年左右也是智能安检的一个转折点。我们在推动X射线和AI的融合，而当时更宏观的趋势也在帮助我们取得成功。
正如浙江人所说，顺势而为。在这一刻，你必须把自己定位在浪尖上。如果是正确的浪潮，未来就是你的。至少你有一个机会。
资讯来源
- KrASIA (2026-10-22) - 原文：海康微影王威谈AI如何拓展工业X射线检测 - https://kr-asia.com/hikrayins-wang-wei-on-how-ai-is-expanding-industrial-x-ray-inspection