2022-2023年AI工业质检行业发展前景展望报告

2022-2023年AI工业质检行业发展前景展望报告可编辑目录AI工业质检行业概述AI工业质检行业环境AI工业质检行业现状AI工业质检行业发展趋势AI工业质检行业企业及格局CONTENT010203040501行业概述COMPANYPROFILEAI工业质检行业01AI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。AI工业质检定义产业链分析04上游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分析04中游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。产业链分析04下游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02行业环境INDUSTRYBACKGROUND政治环境101《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》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。《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》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。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。经济环境03经济环境社会环境104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。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。01

02社会环境205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。行业驱动因素06政策支持供需平衡促进市场发展AI工业质检覆盖多个制造行业，为行业内企业降本增效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。AI工业质检产业处于快速增长时期，由于AI工业质检行业的产品及服务模式特性，使其供给市场与需求市场存在较强的相互依赖、相互促进关系，AI工业质检市场在良好的供需作用机制下保持稳定发展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03行业发展现状分析行业现状01中国AI工业质检软件及服务市场保持快速增长，2020年市场规模为42亿美元，2021年市场规模达到了近2亿美元。基于持续增长的AI工业质检市场，云厂商、AI技术创新企业、工业互联网企业等各类高新技术供应商凭借自身竞争优势进入该市场q2020年，百度智能云的AI工业质检市场份额为16%，位于行业内第一。百度智能云涉足汽车、化纤、电子消费等多个领域，为恒逸石化、首钢集团等制造业企业提供AI工业质检解决方案。行业前四的AI工业质检厂商占据了45%的市场份额，赛道尚未发展成熟，行业集中度较低行业现状02q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

汽车行业钢铁行业市场规模03q2017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。行业痛点04010203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；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。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行业发展建议053（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。12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。提升产品质量全面增值服务多元化融资渠道04行业格局及趋势BUSINESSMODEL服务功效服务水平价格优势技术优势创新能力竞争焦点行业竞争焦点主要集中在产品与服务本身的优势,包括服务的和共享与服务水平行业竞争还包括企业的硬实力,包括服务的技术优势、创新能力、企业人才优势等01竞争焦点1服务AI工业质检行业的竞争促进了产品与服务的持续优化与创新,给行业服务带来不断的新体验。2技术3需求竞争趋势的影响AI工业质检行业的良性竞争很好的促进了行业需求、技术、产品与服务的发展,促进服务水平不断优化，服务与技术能力不断创新。为用户提供了更为优质的产品与服务。02竞争趋势与影响AI工业质检行业的竞争促进了行业技术的更新与迭代。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上竞争格局03竞争格局1竞争格局replssssaceSrc1竞争格局04竞争格局2以创新奇智为代表的AI创企将计算机视觉技术深入行业应用场景，迅速渗入市场，打造“智能制造系统”，从运营效率和信息智能两大维度助力智能转型，已经在工业质检领域积累了多细分领域案例。阿丘科技、思谋科技等AI创企和其它各类参与商，大多聚集在成熟度高、空间大，但竞争也较激烈的行业，如电子制造、汽车、半导体等市场，这些技术供应商专注于工业质检，作为工业AI视觉版图的切入点，积累了AI工业视觉落地