AI 驱动的摄像头系统在汽车制造中正越来越多地承担复杂的检测任务——识别特征、分类缺陷、评估零部件状况。为确保检测结果长期保持可靠，组织不仅要控制设备本身，还必须控制 AI 模型、训练数据、过程条件以及后续变更。

AIAG于2026年6月发布的CQI-38《特殊过程：AI 视觉检测应用与评审指南 Special Process：Al Vision Inspection Application and Assessment Guidance》为此提供了标准化且实用的框架，帮助组织在AI 驱动的视觉检测系统整个生命周期内对其进行规划、实施、验证、监控和评估。

 CQI-38概述

AI 在视觉检测中的应用正在迅速普及：在基于规则的系统无法胜任的任务中——如特征识别、缺陷分类和状态评估——AI 模型开始介入。然而，这些系统的行为与传统检测设备不同：其性能取决于训练数据、模型版本和运行环境，并且可能随时间而变化（模型漂移）。

传统的MSA 方法和基于规则的机器视觉验证本身无法覆盖这种动态行为。CQI-38 正是填补了这一空白：它定义了如何评估基于 AI 的视觉检测系统的能力、准确性和可靠性，以及如何长期保持这些性能。

CQI-38 提供了一种标准化、以行业为重点的方法，用于评估和管理汽车制造中基于 AI 的视觉检测系统。该指南帮助 OEM、各级供应商和视觉检测设备制造商评估系统能力、准确性和可靠性，同时应对与动态、数据驱动的检测过程相关的风险。

CQI-38 旨在补充 IATF 16949，聚焦于使用图像数据执行特征识别、缺陷分类和状态评估的 AI 系统，而不是传统的基于规则的检测或精确尺寸测量。该指南采用全生命周期方法，涵盖从系统策划和制造实施，到系统与过程验收、能力维护和持续改进的全过程。

CQI-38 还强调基于风险的验证，以及控制设备、AI 模型、数据和运行环境的变更。这种方法帮助组织保持可靠的检测性能、支持顾客特定要求（CSR），并加强其 AI 质量管理能力。

CQI-38手册最精彩的设计，是用五道关口（Gate 1～Gate 5）把 AI 视觉检测系统从“想法”到“长期稳定运行”的全过程串了起来。每一道 Gate 都有关口式的验证准则，过不了就别进下一阶段——这恰恰是对抗“模型不可解释、性能会漂移”风险的工程化手段。

CQI-38 手册章节分为以下六个核心部分：

第1 章：AI 视觉检测通用管理要求

• 涵盖指南的背景理解、过程策划、角色职责权限、设施与设备、环境、文件管理及系统策划等通用管理要求，为AI 视觉检测系统提供基础的管理框架

第2 章：AI 视觉检测系统的策划（Gate 1）

• 聚焦系统策划阶段，包括内外客户需求管理、指标策划与确定、需求可行性研究（经验评估/初始模型验证）以及技术方案与验证过程（Gate 1 评审）

第3 章：设备的安装、调试和预验收（Gate 2）

• 涵盖生产阶段装配（含EMC/EMI 测试规范）、调试阶段系统功能与风险评估，以及预验收阶段的性能验证（如节拍时间、图像采集、结果输出与报警等，Gate 2 评审）

第4 章：系统能力验证与验收（Gate 3 & Gate 4）

• Gate 3（系统能力验证）：涵盖模型训练（样本采集/标注/训练/部署）、能力验证（验证项目、方法与接收准则）及最终验收（Gate 3 评审）

• Gate 4（过程验收）：在真实生产条件下，确认系统与过程整合后的稳定表现，确认长期能力

第5 章：能力维护与持续改进（Gate 5）

• 涵盖系统的运行与维护（性能监控、作业设置验证与防错、校准、保养）、数据管理（存储/备份/压缩/日志）、变更管理（设备变更/模型迭代/模型回滚）以及持续改进（Gate 5 评审）

附录与配套工具

• 提供CQI-38 与 IATF 16949 关系矩阵、项目全生命周期管理（Gate 1~5）图表、失效分析案例研究、评估表（含需求清单、能力验证表、验收文件检查表、设备变更验收表等）及术语表，为评估提供具体的落地工具

 CQI-38应用范围

CQI-38《AI视觉检测应用与评审指南》主要应用于汽车供应链中应用AI视觉检测系统的组织，旨在标准化AI视觉检测系统的全生命周期评估与管控。其核心应用场景主要体现在适用对象、适用阶段、适用工艺和适用系统四个维度：

1、适用对象（谁在用/被评估）

• 汽车OEM（主机厂）及各级供应商（Tier 1、Tier 2等）：用于评估供应商的AI视觉检测系统能力，或用于内部质量体系评估，以满足主机厂的特定要求（CSR）

• 视觉检测设备制造商与系统集成商：用于评估自研或集成的AI视觉检测系统的能力、准确性与可靠性，以优化产品并满足客户验收标准

2、适用阶段（系统生命周期）

• 系统规划与策划阶段：用于评估系统需求、指标策划、技术方案与初始模型验证的合理性（Gate 1）

• 安装、调试与预验收阶段：用于评估设备的安装、调试、预验收及性能验证（Gate 2）

• 系统能力验证与验收阶段：用于评估模型训练、能力验证、最终验收及长期能力确认（Gate 3、Gate 4）

• 运行与维护阶段：用于评估系统的性能监控、数据管理、变更管理（如模型迭代、设备变更）及持续改进（Gate 5）

3、适用工艺（汽车制造场景）
CQI-38不限定于特定工艺，广泛适用于汽车制造中需要AI视觉检测的各类场景，主要包括：

• 表面缺陷检测：如冲压件/白车身表面缺陷（开裂、皱纹、缩颈）、机加工表面缺陷（砂孔、刀痕、表面粗糙异常）、内外饰件外观检测（划伤、色差、纹理、间隙面差）等

• 焊点与焊缝检测：如焊点/焊缝的100%在线检测（质量分类、缺陷检测、完整性验证、数量统计）等

• 装配与完整性验证：如装配完整性验证（O型圈/卡扣/螺栓有无与方向）等

• 外观与分类检测：如电子件AOI（自动光学检测）与线束端子压接质量、电池与电驱部件外观检测、零件分类与OCR（字符正确性、标签准确度）等

4、适用系统（技术边界）

• 适用系统：使用图像数据执行特征识别、缺陷分类、状态评估的AI视觉检测系统（如基于深度学习的目标检测、图像分割、图像分类系统）

• 不适用系统：基于规则的传统机器视觉应用、精确尺寸测量系统（如传统的光学测量、尺寸量具），以及不涉及图像数据分析的纯自动化检测系统

 有了MSA和VDA5.3，为什么还需要CQI-38?

答案藏在AI 检测与传统设备的本质差异里。传统机器视觉基于预设规则和阈值，装调完成、验证通过，性能就“锁死”了。而 AI 系统的性能取决于训练数据、模型版本和运行环境，并且会随时间变化——这就是令所有质量人头疼的模型漂移（Model Drift）。

MSA（测量系统分析）和VDA5.3（光学传感器和图像处理能力）主要聚焦于系统投入使用前或特定阶段的“点状”评估（如量具的接受度、测量过程的能力验证），缺乏对AI系统从策划、数据准备、模型训练、预验收、最终验收到持续监控的全过程评估；而CQI-38采用“全生命周期”的评估框架（Gate 1~5门径），覆盖AI视觉检测系统从概念规划、安装调试、能力验证、过程验收到能力维护的全过程，确保AI系统从“自动化工具”向“标准化特殊过程”的合规升级。

MSA与VDA5.3侧重于“硬件+静态规则”的评估，而AI视觉检测系统的性能高度依赖软件算法、数据质量和运行环境，具有“黑盒”特性；而CQI-38不仅评估硬件和基础统计指标，还评估AI系统的整体管控逻辑，包括：系统策划的合理性、数据管理的规范性、变更管理的有效性，以及AI系统与生产过程的整合表现，提供了更全面的AI系统质量风险防控框架。

CQI-38并非替代MSA或VDA 5.3，而是针对AI视觉检测这一新型数字化质量技术，提供的专属评估指南，两者在AI系统的评估中互为补充。

 何谓CQI特殊过程评审手册？

热处理、电镀、喷涂、焊接、锡焊、模塑、铸造、钎焊、橡胶加工等作为特殊的工艺过程，由于其材料特性的差异性、工艺参数的复杂性和过程控制的不确定性，长期以来一直视为汽车零部件制造业的薄弱环节，并将在很大程度上直接导致整车产品质量的下降和召回风险的上升。为了系统解决上述问题，美国汽车工业行动集团（AIAG）的工作小组先后开发了系列CQI特殊过程评审手册——

目前AIAG已发布的CQI特殊过程评审手册及其版本如下——

 关于企航顾问

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