这是一张关于工业缺陷检测技术路线图，研究起点立足工业质检现实需求，对比传统方案，确立大模型新模式，明确项目输出目标与研究范围；之后梳理大模型基础，回顾发展历程，完成模型架构、预训练、多模态微调对齐相关内容。在方法比较环节，依次对比机器学习、深度学习与大模型不同技术路线的差异。研究支撑层面依托开源数据集、自动或人工标注以及各类工业指标；应用方向覆盖检测定位、微小缺陷识别、小样本处理、交互决策、生成标注等工业质检典型任务。同时剖析现存挑战，包括数据安全、模型可靠度、成本可持续以及统一测评体系方面的难题。进一步研判该领域未来发展趋势，包含多模态质检、大小模型协同、可解释人机协同、统一评价与自身在线检测；最终落脚产业目标，通过端‑边‑云协同、工艺优化，实现自动化工业质检。整套路线最终愿景是依托工业数据发挥大模型能力，完成各类检测任务，实现工业可靠质检。图右侧为各阶段对应的研究方法，如对比分析、风险分析、趋势研判等。无论正在做工业 AI 质检课题的研究生还是相关方向的科研学习者，都可以借助导图理清课题整体脉络。