您所在的企业/机构在模具产业链中的主要角色是？
模具设计/研发
模具制造（模架、模芯等）
模具材料/零部件供应商
质量检测/检验服务提供商
模具使用/冲压/注塑企业
行业研究/标准制定机构
其他
贵企业/机构的人员规模是？
50人以下
50-200人
201-500人
501-1000人
1000人以上
您认为当前模具制造行业对质量检测的重视程度如何？
非常高，是核心竞争力
较高，是必要环节
一般，成本压力下有所取舍
较低，更关注交付周期
非常低，流于形式
在模具制造全流程中，贵方通常在哪些环节进行质量检测？（可多选）
原材料/标准件入库检验
粗加工后尺寸/余量检测
精加工（如CNC、EDM）后尺寸/形位公差检测
热处理/表面处理后性能检测
模具装配过程检测
试模后产品件质量检测
模具出厂前终检
其他
目前，贵方主要采用哪些类型的质量检测设备与技术？（可多选）
传统量具（卡尺、千分尺等）
三坐标测量机（CMM）
影像测量仪/光学测量
三维激光扫描/蓝光扫描
工业CT扫描
粗糙度/轮廓仪
硬度计/金相分析设备
在线测量/在机检测系统
其他
对于高精度、复杂型面的模具，您认为最关键的检测挑战是？
检测效率低，影响生产节拍
设备投资成本过高
缺乏专业检测人才
数据解读与分析困难
与CAD模型比对软件集成度差
其他
您如何看待人工智能（AI）与机器学习（ML）在模具质量检测中的应用前景？
是未来核心趋势，将大幅提升自动化与智能化水平
有应用潜力，但技术成熟度和落地成本是障碍
作用有限，模具检测仍需依赖专业工程师经验
不了解相关技术
其他
在质量检测数据的应用方面，贵方目前主要将数据用于？（可多选）
判定单件产品合格/不合格
过程控制与工艺参数优化
质量追溯与问题根因分析
供应商质量评估
预测性维护
尚未形成系统化应用
其他
您认为实现模具检测数据与MES/ERP等生产管理系统互联互通的重要性如何？
至关重要，是智能制造的基础
比较重要，能提升管理效率
一般，目前必要性不强
不重要，增加实施复杂度
不了解
在产业链协同中，您认为质量检测环节面临的主要痛点有哪些？（可多选）
上下游检测标准不统一
检测数据格式不互通，难以共享
第三方检测报告互信度低
检测周期影响整体交付时间
检测成本分摊存在争议
缺乏统一的行业数据平台
其他
展望2026年，您预计贵公司在质量检测设备/技术上的投入将如何变化？
显著增加，计划引入先进自动化检测方案
适度增加，以更新换代现有设备为主
维持现有水平
可能减少，控制成本压力
不确定
您认为到2026年，哪种检测技术将成为模具行业的主流或增长最快？
在线/在机实时检测技术
基于三维扫描的数字化检测
工业CT等无损检测技术
AI驱动的视觉检测
传统精密量具的智能化升级
其他
为提升行业整体质量水平，您认为哪些方面的支持最为迫切？（可多选）
制定/更新更细化的行业检测标准
建立公共检测服务平台或联盟
加强检测人才培养与技能认证
推动检测设备国产化与成本降低
鼓励产业链数据共享与互信机制
提供数字化转型相关政策与资金支持
其他
您对“检测即服务”（Inspection as a Service）这种新型商业模式（如云检测、第三方检测平台）的接受度如何？
非常接受，可以降低成本和获取专业能力
比较接受，可作为内部检测的补充
一般，对数据安全与可靠性有顾虑
不接受，更信赖自有检测能力
不了解此模式
对于构建高效、透明、智能的模具制造质量检测全产业链生态，您还有哪些具体的建议或展望？