长期以来，质量监管更多依赖人工抽检和企业自查，覆盖面有限、反馈滞后，往往只有在产品出现问题 后才启动召回机制，消费者的信任因此受损。随着新能源汽车、智能家电、医疗器械等高技术含量产品 快速普及，传统质量监管方式已难以应对风险。消费者对安全和品质的敏感度不断提升，社会对质量监 管提出了更高要求，如何借助科技实现从被动追责到主动防范，成为急需解决的问题。 人工智能与大数据的应用正在为这一转型提供可能。在研发环节，AI建模与仿真可在量产前预测潜在 缺陷，降低研发失误和返工率；在制造环节，工业互联网与智能传感器对生产线进行实时监控和自动检 测，显著减少次品率和系统性风险；在流通环节，产品溯源体系为每件商品建立质量信用档案；在售后 与召回阶段，AI算法通过分析用户数据与故障日志，能够迅速锁定高风险批次，使召回更精准、高 效。 新能源汽车行业的实践尤为典型。智能网联平台让远程诊断与OTA升级逐渐普及，"召回"正在从被动修 复转向实时优化和主动防护。在消费品领域，电商平台依托大数据分析退换货率和用户评价，可提前发 现潜在隐患，推进企业改进工艺。 《2025中国工业白皮书》显示，工业视觉检测系统引入后，企业平均节省约42%的 ...