据TechRadar Pro Perspective栏目于9月17日刊发的文章，Hexagon首席技术官Burkhard Boeckem表示，制造业预计未来十年将出现190万个岗位缺口，随着行业向自主运营演进，可信测量将成为判断人工智能等技术决策质量的基础能力。

文章指出，计量学在其中承担关键角色，它为许多工人和自动化系统提供准确的测量数据，作为做出更明智决策的依据。精密测量技术将先进传感器、软件与分析结合起来，使组织能够实时优化流程。Boeckem写道，在微小的误差也可能被规模放大的环境中，可信测量不仅是质量保证手段，也是支撑安全、高效和数据驱动型产业的战略能力。

赛车运动被用来说明这一点。从工厂到赛道，车队依赖可信测量数据做出工程决策，车身离地高度的1毫米差异既决定性能，也决定是否符合监管要求。精密测量既确保赛车每个部件合规，也确保成千上万个独立部件能够协同工作以获取可观收益。在比赛以毫秒分出胜负的项目中，对测量的信心等同于对性能的信心。同样的原则适用于科学研究：在探索宇宙基本构成的过程中，没有复杂的技术与工程工作，粒子的发现无从谈起，精密测量为每一次观测和实验建立在准确数据之上提供保证。

在自动化时代，资深工程师退休叠加持续的技能短缺，使组织无法再单纯依靠人工检测维持质量。数字化测量技术帮助组织在扩大生产力的同时保持一致性，通过更快、更可靠的检查，在生产受到干扰之前识别问题，让更少的专家管理日益复杂的运营。在航空航天、汽车和医疗制造等领域，安全并非可选项，一次就把部件做对至关重要。安全仪器使用精确数据追踪地面不稳定或建筑结构变形，触发警报以便快速响应，从而保护危险环境中的工人。

文章认为，精密测量已由此从工程支持职能演变为战略能力，帮助组织在劳动力压力上升的背景下维持安全与竞争力。组织应对这些挑战的另一条路径是加速投资人工智能工具和自主系统，而这进一步增加了对这些技术所依赖的可信测量数据的需求。当人工智能和自动化系统接手过去由资深工程师负责的决策，包括调整生产流程和检测部件，输入这些模型的数据就格外重要，决策的可靠性取决于其依据的数据。

Boeckem指出，如果没有准确、稳健的测量，人工智能可能大规模放大错误，导致不必要的停机、材料浪费和质量下降，而精密测量为这些智能系统提供了做出可靠决策所需的信心。目前，精密测量由高度复杂的传感器、软件、人工智能和互联数据共同交付，形成对物理世界的可信数字化理解。随着产业日益自主和数据驱动，精密测量不再只是确保准确性的选项，而是释放人工智能潜力、支撑向自主系统转变的必备能力。