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8月11日www.cechina.cn，全球权威咨询机构IDC发布了《2021中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析》报告。报告显示，工业AI视觉质检市场已经走向成长期，2020年中国工业质检市场规模达到1.42亿美元，较2019年有近32%的增长。
随着AI技术的快速发展与应用，各类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。在市场份额方面，百度智能云以14.6%市占率继续位列第一，创新奇智13.2%、华为云7.8%分列二、三位。值得一提的是，在2020年同期IDC发布的分析报告中，百度智能云16%、创新奇智12.8%、华为云7.6%的市占率，同样位列前三甲。
报告进一步指出，百度智能云在工业质检领域布局较早，并具备显著优势。百度智能云不仅拥有昆仑芯片、飞桨框架、自研质检算法等自主可控的 AI 技术，可深度适配优化，模型效果优秀；而且其开放性的产品可赋能合作伙伴及终端用户，使之具备自主迭代能力；同时还支持多种合作方式及拥有丰富的落地经验，2017年至今，百度 AI 质检已落地 3C、汽车、钢铁、纺织等十余个行业，服务首钢、宝武、恒逸、一汽等客户。
IDC预计，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（复合年均增长率）。目前工业质检应用最为普遍的领域当属电子制造、汽车、半导体和PCB等行业，未来在钢铁、食品、化纤、服装、电力等领域还会在具体场景中持续升级更新，在竞争激烈的AI工业质检市场，各供应商依旧充满机遇。
质量是中国制造的短板，中国制造，质量先行。机器视觉检测是智能制造的核心分支，也是能够率先渗透并发展起来的核心技术之一。机器视觉可以提高质量，通过智能化的方法把产品内部外部的缺陷识别出来，包括缺陷的检测、缺陷类型识别、特征的描述等。
质量检测作为工业生产最关键的环节，在引入人工智能技术方面被寄予厚望。
一方面，人工质检准确性低、速度慢，影响生产效率。在传统工业流程中，传统质检主要通过人工进行产品质量检查、产品分拣控制工程网版权所有，但人工检测有延时和误差，还存在个体与个体间的差异，一定程度上会影响质检的准确性。在任务重时，检查效率低，审核质量不稳定出现的概率会增加，例如存在检查员视力疲劳等因素CONTROL ENGINEERING China版权所有，很多产品的微小瑕疵并不能被高效识别。
另一方面，人工质检人力成本高，人员难培养，离职率高。据统计CONTROL ENGINEERING China版权所有，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。
在这种情况下，AI赋能的工业质检引起关注。在数字化转型趋势的促使下，传统制造企业的AI化、网联化升级被提上日程。人工智能预测准确率将随着数据量的提升而持续优化，以实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持，可以说人工智能工业质检解决方案将全面赋能工业。
当下，应用AI赋能，降低人工成本、提升生产效率，成为整个行业需要解决的问题。除了传统机器视觉企业、工业互联网平台企业之外，基于自身AI技术控制工程网版权所有，早已在医疗、快消、交通等行业生根发展的百度、腾讯等互联网巨头也将触手伸至工业领域，全面助力工业AI化转型。
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