【摘要】工业制造质量控制面临效率不足、精度有限等问题，围绕人工智能技术应用展开研究。本文分析了实时视觉检测、预测性维护、智能溯源、自适应工艺优化等具体场景，剖析技术局限、模型适配难题、数据壁垒及实施障碍，提出了强化技术突破、提升模型鲁棒性、破除数据壁垒、推动落地实施等策略。研究聚焦工业制造领域质量控制痛点，所提策略针对性解决实际应用中的核心问题，可为相关技术人员及制造业质量管控工程提供参考。