2023年AI工业质检行业现状分析与前景研究报告

汇报人：2023年AI工业质检行业现状分析与前景研究报告目录行业背景研究行业现状分析行业痛点及发展建议行业格局及前景趋势0行业背景研究AI工业质检行业定义AI工业质检是指基于AI视觉算法，以及相关硬件解决方案，对工业产品的外观表面细粒度质最进行检测，实现对产品缺陷的自动识别和分类，典型应用场景包括:3C零部件缺陷检测、汽车零部件缺陷检测、钢铁外表面缺陷检测等。终端用户:工业企业的质检、质控部门核心需求:在工业企业里，存在着大量需要对产品质量进行检测的场景，但传统的依靠人工进行质检的方式，不仅消耗大量人力劳动，导致人力成本高，而且人工进行质量检测的方式其稳定性和精确度都存在不足。AI工业质检通过采集产品图像，并基于Al算法自动识别图像中的瑕疵缺陷，从而解决了上述问题。政策分析积板推进人工智能、大数据、笫五代移动通信技术（5G）等新技术与教师队伍建设的融合，形成新技术助推教师队伍建设的新路径和新模式，打造高水平专业化创新型教师队伍,支W牧育强国战略与教音现代化。成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平。敲励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工*能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、司推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设千个示范应用场景。《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》科技部科技部、教育部、工信部教育部行业社会环境目前主流的机器视觉技术仍采用传统方式，即首先将数据表示为一组特征，分析特征或输入模型后，输出得到预测结果，在结构化场景下定量检测具有高速、高准确率、可重复性等优势。但随着机器视觉的应用领域扩大，传统方式显示出通用性低、难以复制、对使用人员要求高等缺点。深度学习对原始数据通过多步特征转换，得到更高层次、更加抽象的特征表示，并输入预测函数得到最终结果。深度学习可以将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性相结合，完成复杂环境下的检测，特别是涉及偏差和未知缺陷的情形，极大地拓展了机器视觉的应用场景。深度学习方法(DeepLearning)作为传统神经网络的拓展，近年来在语音、图像、自然语言等的语义认知问题上取得巨大的进展，为解决视觉大数据的表示和理解问题提供了通用的框架。图像视频内容复杂，包含场景多样、物体种类繁多，非受控条件下，图像和视频的内容受光照、姿态、遮挡等影响变化大，图像视频数据量大，特征维度高，部分应用需实时处理，而深度学习方法的快速发展，为解决上述问题提供了有效的途径。深度学习算法在目前的行业普遍技术水平已经能够达到95%以上的判定准确率。通过平衡漏判率和误判率，更加严格地控制漏判，可以让漏判率降到100PPM以下，而误判率降到5%以下。+当前，中国制造正从“制造大国”向“制造强国”转型升级，人工智能、机器视觉作为实现中国制造2025的核心技术正处于制造产业的风口浪尖，越来越多的现代工业生产商，正在使用计算机视觉技术，检查工业产品问题，提升质量。而工业AI质检的两个重要组成部分是图片采集和基于深度学习的图像处理系统，它们的检测精度与处理准确率将直接影响智能质检的最终效果。在这种情况下，通过AI视觉取代人工质检，构建一套锐利的“眼”和智慧的“脑”，提高质检效率、降低误差成为可行之策。行业社会环境+从2017-2022年以来，我国国内生产总值呈现上涨的趋势，同比增速处于持续正增长的态势，其中2021年国内生产总值为1143670亿元，同比2020年增长了184%。2022年1-9月我国国内生产总值为870269亿元，同比增长了6.2%。在疫情得到有效控制的情形下，我国经济开始逐渐复苏，之前受疫情影响而停滞的各个行业，也开始恢复运行，常态化增长趋势基本形成，未来中国AI工业质检行业的发展必然有很大的上升空间。行业经济环境02AI工业质检行业现状分析行

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游机器视觉算法库、光学器件、图像传感器OpenCV是开源免费图像处理库，因此没有开发成本。由于OpenCV缺失长期维护和技术支持，其可靠性、效率、效果和性能不如商业化的VisionPro、Halcon等算法库。VisionPro算法库拥有高度封装的QuickBuild开发环境，开发门槛低，开发周期较短。VisionPro需要与康耐视硬件结合使用，开发成本在15,000至30,000元不等。Halcon算法库开放性强、架构灵活，虽然有17,000元左右的授权成本，但是支持的图像采集设备比VisionPro更多。CCD传感器是一种用耦合方式传输信号的探测元件，采用电荷传递的方式传送数据。因此，CCD传感器只要其中有一个象素不能运行，就会导致传感器无法运作，使CCD传感器的良率较低，采购成本较高。CMOS传感器采用半导体电路常用的CMOS工艺，其经过加工后作为图像传感器拥有耗电量小、图像处理速度快的优点。CMOS工艺可将周边电路集成至CMOS传感器，节省外围芯片的成本，使CMOS传感器的采购成本降低产业链上游AI工业质检产业链上游概述AI工业质检行业中游企业原材料大部分依靠进口，主要原因是下游消费终端为保障科研成果，对行业产品的质量稳定性要求较高，因此，中游科研用制备厂商更倾向于选择仪器先进、供应链稳定的进口原材料供应商。企业产品价格主要受市场供求关系的影响。由于AI工业质检企业的产品毛利较高，原材料价格波动不会对企业的盈利能力产生重大影响。产业链中游AI工业质检产业链中游概述AI工业质检主要涉及到产品外观缺陷、尺寸、平整度、距离、校准、焊接、质量、弯曲度等检测。典型自动化产线上AI工业质检由视觉控制器（含成像系统、光源系统、图像采集处理系统）、运动控制单元、显示单元组成qAI工业质检结合机器视觉和神经网络算法，实现从人工设计特征和规则到AI自动学习的突破。AI工业质检能够根据成像环境和缺陷轻微变化自动调整阈值和算法，进而提高制造业企业的质检效率，降低人工使用成本，帮助制造企业实现降本增效。工程建筑上游主要有工程机械、建材，中游有工程建设企业、房屋建筑企业、土木工程企业等建设项目实施方，下游有中国各级政府、社会企业及组织、个人客户。由于工程建筑行业涉及质检的环节较多，为AI工业质检行业的发展提供良好契机q创新奇智基于机器视觉智能平台开发工程雷达AI检测，自动评估工程建筑的空隙、厚度及加固物数目等指标，减少了人工干预，提高质检效率。在未来，将会有更多的AI工业质检解决方案应用在工程建筑行业产业链各个环节产业链下游AI工业质检产业链下游概述行业现状q2017至2021年，制造业人工智能解决方案市场规模的年复合增长率为97.2%。2021年，中国政府有关部门发布《“十四五”智能制造发展规划》，明确提出到2025年70%的规模以上制造业企业基本实现数字化、网络化。基于中国制造业的自身发展和政策驱动，2021至2026年中国制造业人工智能解决方案市场规模的年复合增长率为45.6%。中国制造业人工智能解决方案市场规模呈现快速增长的态势，制造业智能化、数字化的发展趋势加快。经过几年的发展，工业AI视觉质检市场也已经走向成长期，尽管在过去18个月内因为疫情等原因，工业质检市场交付呈现滞后现象，但2020年全年中国工业质检软件和服务市场仍平稳增长，市场规模达到了42亿美元，较2019年有近32%的增长，目前也有各类新技术供应商凭借自身基础优势进入该市场，如云厂商、AI创企、传统机器视觉企业、工业互联网平台企业等都在AI视觉质检领域积极布局。工业互联网、新基建、数字经济政策发布，以工业为代表的传统行业企业进行产业智能升级的原生驱动力也促进了AI的广泛应用；工业智能是工业数字化转型的新引擎，AI工业质检因ROI清晰已成为工业智能领域较为成熟的应用。疫情对整体经济都有一定的影响，工业质检软件和服务市场也不例外，2020年，工业质检软件和服务市场规模达到了42亿美元，同比增速为32%。由于越来越多的新技术供应商进入到工业质检领域，IDC，未来五年工业质检软件和服务市场还会保持30%以上的CAGR增速。行业市场规模行业现状汽车行业2018至2019年，由于境外汽车出口减少、新能源补贴减少等因素，中国汽车产量明显下滑。2021年中国汽车的产量开始回升，同比增长8%。中国汽车工业协会预测2022年中国汽车的销量将达到2,700万辆左右，实现进一步增长q中国汽车行业表现出较强的自我恢复能力，汽车生产制造的质检市场需求保持旺盛。汽车制造企业普遍面临零部件种类多、型号多、缺陷种类多的质检难题，AI工业质检行业为汽车行业提供高效自动化的人工智能解决方案，解决造车企业的痛点，AI工业质检在汽车行业的终端应用将更加广泛钢铁行业q为实现钢铁行业绿色低碳转型，中国钢铁行业处于供给侧结构性改革阶段。中国钢铁行业在优化产能的同时，钢材产量保持稳定增长。2017至2021年，中国钢材产量的年复合增长率为6.3%q基于当前中国钢材产量的稳定增长，钢材质检的需求更加旺盛。传统的人工抽检误差大、效率低，制约了钢铁企业的长期发展。AI工业质检企业为钢铁企业提供焊缝表面质量检测、钢板表面缺陷检测等解决方案，帮助钢铁企业提升钢材质检的效率行业驱动因素1政策支持、AI工业质检覆盖多个制造行业、AI工业质检行业发展向好等是行业主要驱动因素AI工业质检主要涉及到产品外观缺陷、尺寸、平整度、距离、校准、焊接、质量、弯曲度等检测。AI工业质检结合机器视觉和神经网络算法，实现从人工设计特征和规则到AI从大量数据中自动学习的突破。AI工业质检能够根据成像环境和缺陷轻微变化自动调整阈值和算法，进而提高制造业企业的质检效率，降低人力使用成本，帮助制造企业实现降本增效人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。政策支持供需平衡促进市场发展行业驱动因素2政策支持、AI工业质检覆盖多个制造行业、AI工业质检行业发展向好等是行业主要驱动因素AI工业质检覆盖多个制造行业，为行业内企业降本增效AI工业质检主要涉及到产品外观缺陷、尺寸、平整度、距离、校准、焊接、质量、弯曲度等检测。AI工业质检结合机器视觉和神经网络算法，实现从人工设计特征和规则到AI从大量数据中自动学习的突破。AI工业质检能够根据成像环境和缺陷轻微变化自动调整阈值和算法，进而提高制造业企业的质检效率，降低人力使用成本，帮助制造企业实现降本增效中国制造业人工智能解决方案的市场规模呈现快速增长的态势，2017至2021年的年复合增长率为97.2%。云厂商、机器视觉厂商、AI创新技术厂商纷纷进入AI工业质检赛道，已在AI工业质检领域积累了多个细分领域案例。随着AI工业质检技术在各领域渗透率的不断提高，制造业人工智能解决方案市场规模将持续上升制造业人工智能解决方案市场规模上升，AI工业质检行业发展向好03行业痛点及发展建议行业制约因素人口红利消失，用工难的问题愈加突出。据统计，目前每天产品线上进行人工检测的工人数量超350万人，但因工资低、工作枯燥，愿意从事人工质检的工人愈来愈少。传统的人工检查方法在缺陷判别上存在个体与个体间的差异，容易受检查员视力疲劳、状态不佳等外界等因素影响，很多产品的微小瑕疵并不能被高效识别；且人工质检成本高、误操作多、生产数据无法有效留存；在中低端产品领域，仍然有较大比例的产品依赖于进口渠道。此外，AI工业质检行业企业缺乏创新研发能力以及仿制能力，加重下游消费端对进口科研用检测试剂的依赖，不利于AI工业质检行业的发展标题行业痛点标题行业痛点高端产品发展落后复合型人才稀缺AI工业质检行业深陷人才困境。行业发展缺乏人才支撑，团队模式的培育机制弊端明显导致AI工业质检行业企业专业人才留存难度加大，制约AI工业质检行业企业扩张。AI工业质检行业对从业人员的业务素质要求高，主要表现在以下三方面从业人员需要具备行业基础知识和法律知识，为企业客户提供全面、可靠、专业、多样的解决方案。从业人员需要懂行业的专业知识，包括：AI工业质检行业产品得用途与优缺点，行业特征、市场环境和产业战略规划等。从业人员需要具有优秀的营销谈判能力、风控反控能力及报告沟通能力。目前该行业在人才招聘时能够匹配上述要求的人才寥寥无几，限制行业发展。由于复合型人才稀缺，AI工业质检行业企业通常采用团队培育的方式进行专业能力建设，而该模式亦存在一定的弊端，企业的中高端人才若大量流失，初级员工的业务技能培训将面临能力传承的断层，导致企业人才培养难度加大，制约AI工业质检行业企业发展。质量提升在资本的加持下，AI工业质检的跑马圈地仍在持续，预计2021年将会更加残酷和激烈。同时，在线教育也面临着更严格的监管，合规成本提升。AI工业质检行业产品品种多、批量小、附加值高，产品质量要求也较为严格。AI工业质检行业市场产品质量参差不齐，假冒伪劣等乱象仍普遍存在，严重阻碍AI工业质检行业发展进步。未来，提升AI工业质检行业产品质量是发展AI工业质检行业的核心任务，具体措施可分为以下两大部分：（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范AI工业质检行业生产流程，并成立相关部门，对科研用AI工业质检行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证AI工业质检行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：AI工业质检行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土AI工业质检行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，AI工业质检行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势通过进行细化分工，为客户制定科研问题解决方案，使客户能更加专注于其擅长的领域，提高科研效率，且帮助行业大幅节省医学科研投入

拓展技术服务领域AI工业质检行业属于领域中发展最快的细分领域之一，随着AI工业质检的市场环境日趋成熟，行业竞争日趋激烈，多家AI工业质检企业开始扩张产品相关服务领域，提升企业的行业竞争力，主要举措包括：AI工业质检行业企业面向多元化的科研实验需求，建立多种技术服务平台，向客户提供除了所需的原材料以外的提取、分析等技术服务，形成企业特有竞争力提升技术服务能力AI工业质检行业企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位提高产品定制服务能力供科研咨询服务服务技术人才

竞争趋势需求随着行业的竞争不断加剧，企业竞争的本质是人才的竞争，AI工业质检行业企业都在不断提升专业员工的技术水平。通过专项培训、高薪招聘吸引高端优质人才加入。人才竞争是未来AI工业质检行业竞争的核心点之一。客户是上帝，满足客户的需求是AI工业质检行业企业的价值实现，AI工业质检行业竞争趋势首先在需求的分析与客户痛点的把握。小众运动场景日益崛起，带动了新的AI工业质检行业产品需求。AI工业质检行业的竞争促进了产品质量与服务的持续优化与创新，在满足客户需求的同时也给行业服务带来不断的新体验。优质的服务是AI工业质检行业竞争的重要焦点与未来趋势。随着科技不断发展，AI工业质检企业对AI工业质检行业产品的研发投入不断加大，企业形成自己的技术堡垒是在未来市场中取得市场份额的重要收到，因此技术竞争也是未来行业竞争的重要方向之一。行业发展建议提升产品质量（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范AI工业质检行业生产流程，并成立相关部门，对科研用AI工业质检行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证AI工业质检行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：AI工业质检行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土AI工业质检行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，AI工业质检行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势。全面增值服务发展建议1发展建议2单一的资金提供方角色仅能为AI工业质检行业企业提供“净利差”的盈利模式，AI工业质检行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的AI工业质检行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强。中国本土AI工业质检行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位发展建议3多元化融资渠道可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性。AI工业质检行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出。04行业格局及前景趋势行业发展趋势工业智能化升级我国是工业大国，工业智能化升级既贯彻国家战略又符合时代发展趋势。然而，工业制造领域企业普遍存在技术基础薄弱、数据采集难度大、场景需求多样、部署环境复杂等挑战，限制企业智能化升级的脚步。百度作为一家具有强大互联网基础的领先AI公司，一直以来积极推动AI技术在工业领域的创新应用。供科研咨询服务通过进行细化分工，为客户制定科研问题解决方案，使客户能更加专注于其擅长的领域，提高科研效率，且帮助行业大幅节省医学科研投入行业发展趋势提升技术服务能力AI工业质检行业企业面向多元化的科研实验需求，建立多种技术服务平台，向客户提供除了所需的原材料以外的提取、分析等技术服务，形成企业特有竞争力聚焦投资业务AI工业质检行业企业凭借