装备数字化检验验收现状及发展趋势

内容提要 本文系统梳理装备数字化检验验收的技术应用现状、核心问题及未来趋势。研究表明，物联网、大数据与人工智能技术的融合显著提升检测效能，但跨系统数据壁垒、标准缺失及安全风险制约技术落地。未来需通过智能算法优化、区块链溯源及国际标准协同推动体系重构，同时加强“装备工程+数据科学”复合型人才培养。

一、装备数字化检验验收应用现状

随着新一代信息技术快速发展，物联网、大数据与人工智能在装备检验验收领域的融合应用，正推动检测式从传统人工向智能化、自动化转型。

（一）物联网技术：构建全生命周期感知网络

物联网通过部署传感器网络，实现装备设计、生产、服役全周期的实时监测。传感器采集的温度、压力、振动等多维数据，经边缘计算节点预处理后上传至云端分析平台，显著提升检测精度与效率。美军F-35 战斗机PHM 系统在机身关键部位部署超2000 个高精度传感器，实时监测结构完整性、发动机性能等参数[1]。2022 年该系统通过涡轮叶片异常振动成功识别微裂纹缺陷，缺陷识别率从传统人工检测的75%提升至 95% 。

（二）大数据技术：全流程质量数据融合与智能判读

大数据技术整合装备全生命周期数据（设计参数、生产记录、试验数据及服役反馈），构建跨部门质量数据库，支持质量特征的多源融合与关联分析。基于迁移学习与知识图谱的算法模型突破传统抽样检验局限，实现全样本自动判读与质量追溯[2]。某航空企业开发的深度学习视觉检测系统对飞机发动机叶片缺陷识别准确率达98% ，效率较人工检测提升15 倍[3]。

（三）人工智能技术：非结构化数据处理与智能分析

人工智能技术在装备质量检验验收中的应用集中于非结构化数据解析和智能决策支持。基于Transformer 架构的文档解析模型可自动识别检测报告中的关键参数（如尺寸公差、材料性能），并生成结构化数据库，减少人工录入错误。

二、现存问题分析

（一）技术融合壁垒亟待突破

企业ERP、MES、PLM 等系统采用异构数据架构和封闭通信协议，形成数据孤岛与协议壁垒。某军工集团内部系统数据互通率仅 31.7% ，需人工转换14 种数据格式，单系统数据转换改造成本超 50 万元，适配周期平均6-8 个月[4-5]。这种技术割裂状态严重制约装备数字化检验技术的迭代升级。

（二）标准体系建设相对滞后

国际标准化组织（ISO）发布的AS9100D 航空航天质量管理体系已将数字化验收纳入认证范围，我国GJB9001C-2017《质量管理体系》也明确数字化检验档案要求。但专项标准缺失问题突出，物联网、大数据、智能传感器集成等领域尚未形成系统化标准[6-7]。以军工装备为例，仅15%的数字化检验流程具备统一标准，依赖内部协议执行导致全产业链协作效率下降。

（三）数据安全风险日益严峻

装备数字化检验技术的广泛应用伴随显著数据风险。跨平台数据交互过程中缺乏加密协议，易引发中间人攻击。传统加密算法在量子计算面前脆弱，可能导致检测数据被篡改或窃取[8]。中国网络安全审查技术与认证中心2022 年报告显示，25%的数字化检测数据存储不满足《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》三级要求，近40%的装备企业曾遭遇供应链攻击导致的检验数据完整性破坏[9]。

（四）复合型人才短缺矛盾突出

数字化检验验收领域面临显著的人才结构失衡。传统检验人员面临数字化转型困难，新生代员工实践能力薄弱，“高技能人才与战略型领军人才短缺，中间层转型困难”的结构矛盾突出。行业从业人员中具备“装备工程+数据科学”背景的复合型人才占比不足 20% ，基层检验人员数字化技能达标率仅为 35% ，高校专业设置与产业需求存在明显错位。

三、发展趋势研判

（一）技术革新：智能驱动与可信保障

装备数字化检验验收技术加速向智能化、实时化与可信化方向演进。人工智能与机器学习技术的深度融合显著提升复杂场景下的缺陷识别效率，通过算法模型的自主优化实现质量判读的精准化；5G 通信技术与边缘计算的协同应用大幅缩短数据处理延迟，支撑动态验收场景下的实时响应需求；区块链技术则为跨组织数据交互提供不可篡改的存证机制，数字孪生技术通过构建虚拟仿真环境推动虚实融合的验收新模式，三者共同构成技术革新的核心驱动力。

（二）生态共建：开放协作与全球治理

数字化检验验收的生态发展呈现开放化、全球化与合规化特征。开源社区与产业联盟通过共享技术资源和协同创新机制，加速关键技术的标准化进程；国际政策法规与技术标准的动态协调，逐步破解跨境数据流动和产业链协同中的制度障碍；数据安全法规的完善倒逼行业建立覆盖数据全生命周期的治理体系，形成技术、标准与监管协同发展的良性生态。这种开放包容的生态模式为技术创新与应用推广提供制度保障。

（三）体系重构：标准化与协同创新

装备数字化检验验收体系正经历系统性重构，呈现标准化、模块化与协同化特征。标准化建设通过国际国内标准的深度融合，推动检验流程的规范化与互认互通；模块化设计使验收系统具备灵活配置能力，可快速适配不同装备类型与场景需求；跨部门、跨企业的联合验收机制打破组织壁垒，通过资源整合与流程优化显著提升检验效率。这种多层次的体系重构为装备制造业转型升级提供系统性支撑，推动检验模式从分散管理向协同管控的根本性转变。

四、对策建议（一）突破技术融合瓶颈

建立跨行业数据交换标准体系，推广标准化接口协议，研发智能数据转换工具，降低异构系统适配成本。加快制定物联网、大数据、人工智能在装备检验验收领域的专项标准，推动国际标准本土化转化，重点突破数据互操作性、智能算法验证等关键技术标准。

（二）健全数据安全体系

构建基于区块链的检验数据存证体系，实现检测过程的可信溯源与防篡改。研发抗量子加密算法，建立覆盖数据采集、传输、存储的全生命周期安全防护架构。完善供应链安全管理制度，强化检测数据的分级分类保护，防范供应链攻击风险。

（三）完善人才培养机制

高校增设“装备智能检测”交叉学科专业，设置装备工程与数据科学双学位培养方案。企业建立“理论培训+项目实训”的复合型人才培养体系，通过产学研协同创新弥补“装备工程+数据科学”领域的人才缺口。完善人才评价机制，将数字化技能纳入职称评审体系，激励基层检验人员能力提升。

五、结语

装备数字化检验验收技术正经历从传统 向智能管控的根本性转变，其发展水平直接影响装备制造业的核心竞争力。当前技术融合壁垒、 风险等现实挑 ，既暴露了产业发展的阶段性瓶颈，也指明了未来技术创新的主攻方 范体系、构建安全可信生态、加强复合型人才培养的系统化布局， 智能化、实时化、可信化方向跃升。未来发展中，需进一步深化产学研协同创新， 准话语权，构建覆盖技术研发、标准制定、产业应用的全链条创新生态，为装备制造业高质量发展提供坚实的技术支撑与制度保障。

参考文献

［1］Department of Defense.(2023).Annual Report on Autonomous Logistics Systems for Fifth-Generation ters.U.S.Government Printing Office.

［2］Chen,L.et al.(2023).Deep Learning-Based Visual Inspection for Aero-Engine Blades.Journal of Intellige nt Manufacturing,34(4),1789-1805.DOI:10.1007/s10845-022-01923-2.

［3］Wang,L.et al.(2022).Automated Extraction of Quality Inspection Reports Using BERT.Expert Systems with Applications,198,116813.DOI:10.1016/j.eswa.2022.116813.

［4］李明.区块链技术在装备验收中的应用实证[J].兵工学报，2023,43(3):56-64.

［5］中国机械工业联合会.(2021).智能制造技术白皮书[Z].北京.

［6］国防工业标准化技术委员会.(2023).军工数字化检验标准化白皮书[Z].北京.

［7］赵刚.智能装备标准体系构建路径[J].仪器仪表学报,2023,44(2):56-63.

［8］张明，王伟.数字化检测数据互操作性标准研究[J].计算机集成制造系统,2021,27(5):1234-1241.

［9］国防科技大学.智能装备供应链安全白皮书[Z].北京.