工业新思路 星球真工赋®
在制造业领域，检验检测是确保产品质量和安全的关键环节，标准化对于推动检验检测数字化方面有着至关重要的作用，它不仅能够为检验检测提供统一的执行标准，还能促进数据的互操作性和流程的自动化，从而提高效率和准确性。
第69期工赋®创始人2+1对话夜邀请到航天800所主任研究师洪海波，市标协秘书长王金德，上电科检测分院常务副院长叶琼瑜，电气数科副总经理（主持工作）侯智斌，共同探讨「标准化发展加速！和检验检测有什么关联？」。
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# 本期对话嘉宾 #
洪海波
航天800所
主任研究师
长期从事数字孪生、数字化检测、标准数字化等领域研究，将机器视觉、人工智能技术融入到航天产品质量检测过程，主持研制航天结构件孔系视觉检测系统、电缆质量视觉检测系统、装配质量智能检测系统等，有效提升产品检测的数字化和智能化水平；推动标准数字化转型，实现了机器可读标准在运载火箭贮箱焊缝检测中的试点应用。
王金德
市标协
秘书长
全国数字化转型标准+工作站（上海）主任，上海市产业数字化标准创新中心主任，上海质量管理科学研究院有限公司首席数字官，工信部、上海市经信委、国资委、数据局专家，中国电子信息行业联合会专家。提出“两化融合筑基工业互联网创新发展，促进数字化转型”实施路径，助力企业数字化转型，推进标准化赋能高质量发展。
叶琼瑜
上电科检测分院
常务副院长
正高级，九三学社，上海电器科学研究院检测分院常务副院长；长期从事于工业互联网、智能机器人、电磁兼容标准检测认证的技术研究工作，组建团队申请和筹建行业内首个国家工业互联网系统与产品质量监督检验中心，担任国际无线电干扰特别委员会CISPR/B WG7和CISPR/A AHG7召集人Convenor，全国无线电干扰标准化技术委员会B分会秘书长，中国机械工业标准化技术协会青年工作委员会副秘书长，上海市工业互联网协会工业数字化标准专委会检测评估组副组长等职务，专注工业互联网检验检测公共服务平台及测评标准制定、5G及无线产品射频一致性测评技术、工业机器人与智能充电桩等边缘智能设备的信息安全数据安全及智能软件测评技术、大型工科医ISM类设备现场测试技术研究等。
侯智斌
电气数科
副总经理（主持工作）
长期从事于制造业战略规划、精益管理、卓越运营、数字化转型研究与实践。致力于通过数字技术推动制造营企业向高端化、智能化、绿色化转型。牵头编制了《上海电气数字化转型白皮书》，并提出了离散装备制造业数字化转型的基因模型。主持并指导了多家能源装备和高端装备制造企业的数字化转型规划及智能制造项目。
# 对话实录 #
洪海波：数字化标准的主要应用模式有两种。一种是知识推送，如设计中需要标准辅助；另一种是自主决策，例如使用标准来判断检测结果是否符合质量要求。我们已利用人工智能技术进行图像自动识别，通过知识图谱技术将标准转化为结构化知识，并与智能检测系统集成，以数字化标准判断质量。标准化和数字化是企业发展的关键问题，将二者结合是数字化转型的更高层次，有助于确保转型的深入和持续。
标准化与检验检测相结合至关重要。标准需与业务融合，例如在航天领域，火箭制造中焊接环节的质量检测至关重要。传统胶片检测逐渐被数字射线技术取代，这就需要标准化来指导检测方法、工具和流程。标准的实施体现在装备、系统和平台上。我们所通过前期积累，研发了数字射线检测系统并制定了国家标准。这些标准不仅在航天领域内部使用，还推广到航空、船舶、汽车等行业。通过标准、装备、系统和软件的结合，实现了标准的广泛推广。这展示了标准与数字化结合的优势。
王金德：标准化如何提升效能，传统上我们侧重于管理层面，使用统一的格式和规范。然而，现在我们更强调将标准化与产业创新相结合，以确保标准的实用性和价值。
ISO、IEC和ITU协议将标准数字化分为五层。第一层为传统文字，第二层使用PDF或Excel等电子文档作为标准化载体，第三层是机器可读标准，确保内容不仅可看，还能被机器和系统理解，减少人与人之间理解上的差异。先前在培训中提到三里岛核电站事故，强调了操作指南的重要性。例如，紧急情况下打开阀门的具体步骤应明确无误。一个右撇子编写指南时提到“顺手拧三圈”，但值班的左撇子员工误解为逆时针操作，导致阀门关闭，加剧了事故。这说明，书面指南不仅要易于人类理解，还应确保机器也能准确解读，因此需要对相关人员进行适当的培训和指导。第四层是机器可读内容，要求理解内容及其技术机理和知识图谱。第五层是机器可解释内容，能够根据现场情况自动调整解读。
遵循标准化创新模式，人工智能和大数据等技术将有广阔的应用前景。标准起着引领行业的作用，上海地标众多，业务横跨多个领域，需要考虑如何整合和协作。从机器可读到机器可读内容的持续发展，对标准化、数字化和检测行业是巨大挑战。
叶琼瑜：检验检测行业通常比实体经济慢一步，随着市场和监管需求的增加，才开始快速发展。工业互联网目前仍处于上升期，作为第三方，可能更适合在后期介入，但鉴于时代变化迅速，也要提前布局，与龙头、链主的企业共同探索检验检测和标准化的新领域。
上周，我参加了在新加坡IEC亚太办公室举行的OSD项目培训。IEC和ISO共同推动了这个数字化驱动标准项目，目前OSD项目已成功并可供试用。以往，标准的制定涉及注册、标准、协同等多平台操作和线下会议，现在通过统一的标准研制平台，各国代表可以在线投票和讨论CD稿。IEC收集意见后，召集人会组织讨论和处理。新平台使用Excel模板代替Word，方便实时同步和记录所有修改和讨论过程，实现在线流程管理。
侯智斌：在AI时代，标准化与数字化的结合将加速工业进化。传统上，企业标准分为管理、技术和作业三类。理工科毕业生虽有标准指导，但往往难以直接应用，第一，标准可能是对已知知识的部分共识，覆盖不全；第二，企业内部标准相对容易掌握，但广泛领域的标准需要专家解释。工程师必须通过实践来校验和修正标准，积累经验。这些经验是衡量工程师能力的关键，代表了对标准的深入理解和应用。
制造型企业的少人化趋势明显，不仅限于生产过程，检验和研发设计环节也在向自动化转变。标准制定面临挑战，需适应机器和AI的阅读需求。AI在信息处理、预测、学习和传递方面的能力正以指数速度超越人类。尽管人类文明历史悠久，但机器语言发展迅速，如今大部分信息都数字化存储和传递。AI的学习和计算能力惊人，能够24小时不断进步。
理工科毕业生通过企业培训和经验积累，成长为专业工程师。类似地，通用大模型具备基础能力，但需在特定领域应用。工业数据的转化和利用变得至关重要，历史数据可转化为AI学习的高质量语料。以无损检测企业为例，这些企业存储大量片子曾是沉重负担，需不断扩容且要保持恒温恒湿。但未来趋势显示，数字检验和评片工程师将出现，他们的培养依赖模型和大量历史数据。对传统企业而言，这些曾经的负资产可转化为宝贵的数据资产。拥有这种能力的企业将能颠覆整个行业，因为其学习和进化速度无人能及。这对工业企业既是挑战也是巨大机遇。
注：此文根据现场速记稿提炼而来，非全程记录。
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编辑：魏诗雨
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