对于已经充分利用对于已经充分利用激光焊接优势，具有前瞻性的制造商而言，下一步的问题是如何进一步提高产量，在竞争中保持领先。智能制造工业流程的优化需要高质量完成在线数据收集工作。为实现决策的自动化和去中心化，作为激光焊接工艺的“眼睛和耳朵”，这一技术的需求正不断增加。在电动汽车行业呈爆炸性增长的背景下，这一需求尤为明显。传统电动汽车焊接工艺涉及多项挑战：有色金属合金、混合材料以及每个接头严格的机械和电气性能要求。此外，由于每个成品组件需要大量单个焊缝，因此仅可容许留出很小的误差余量。严格的焊接要求，以及破坏性测试时，拆卸电气组件需要耗费的巨大成本和难度，如果制造商在第一次尝试时就可以生产高质量的合格产品，将优势显著。

智能制造不同于传统开发和部署流程的开环特性，即通过设计可靠的流程，认真控制生产线上的所有输入参数，来达到尽可能接近正确的操作条件，智能制造依靠实时收集和共享信息的技术，该项技术可持续提供每个子系统的状态反馈，最终提高传输效率。

当激光焊接出现结果不一致的情况时，测量装置可在生产过程中不断测量并报告工艺条件，进而实现快速干预，甚至自动修复。这种方法的优势包括可以提高产量，减少对后续质量检验环节的依赖（及随之产生的费用和滞后性），提高对成品的信心。

生产过程实时监测虽然激光焊接技术已迅速被工业领域所接受，但能实现在线决策的智能传感技术仍然落后。多年来，市场上已出现多种可应用于激光焊接的监测技术。其中一种较为常见的方法是利用光电二极管传感器测量激光焊接过程中产生的释放物（包括来自热金属的黑体，来自焊接激光的反射光，以及在某些情况下产生的等离子体），以此分析来表征熔池和匙孔的稳定性。此外还有一些通过增加多种预处理传感器（线性扫描仪，基于CCD技术的焊缝跟踪，使用在送丝焊接的触觉传感器）和后期诊断分析（线性扫描仪，表面检测相机，电磁声换能器），确认材料可以正确送入焊接区域，焊接成品结果一致。但这些技术通常会遇到一些常见的局限性。其中一些技术仅可监控焊接过程，但无法进行测量，这也就意味着仅可将此类技术应用于一致性检查。也就是说，监控系统可以告知用户某一焊接与用户提供的标准样品不一致，但无法提示差异的具体情况及原因等有效信息。

此外，大多数传感技术仅能对焊接过程中某单一指标进行监控。而通常在整个焊接过程中需要采样多项参数分析确保监测准确性。在这种需求背景下，焊接工站内需要增加多种装置进行众多不同数据的监测，进而产生更多的成本，并且多个系统并行运行，复杂性更高。更为重要的是，上述所有技术均无法提供材料表面下方熔池和匙孔形状的具体信息。在大多数情况下，材料内部的几何形态最终决定了焊缝的使用性能，以及焊接材料的强度（对某些具体应用而言）和导电性。

寻找问题的根源，作为传感器领域一项新兴技术，内联焊接监测解决了长久以来在激光焊接实时数据采集方面一直存在的多项挑战。这一新兴技术采用低功率红外光束，通过与焊接激光同轴的光路进行精准的距离测量。该技术可允许在焊接的过程中完成测量，测量光束可查看匙孔底部，直接测量熔深，这也是新一代焊接测量技术的一个重要特征。测量结果可在几毫秒内提供与金相测试结果几乎相同的整个焊缝的大量信息，且无需损坏样品本身。多功能性是这一技术的另一个关键性优势。测量光束既可先于激光光束测量，获取焊前信息。又可在焊接完成后测量，确认成品焊缝的表面质量。甚至可以通过扫描，生成样品的3D图像，具有前所未有的简便性和精确性。