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8月11日，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CONTROL ENGINEERING China版权所有，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%的市占率控制工程网版权所有，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CONTROL ENGINEERING China版权所有，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控制工程网版权所有，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预计控制工程网版权所有，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，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，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，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，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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