AI工业质检行业市场分析报告2024年

2024年AI工业质检行业市场分析报告汇报人：XXX日期：XXX1contents目录行业发展概述行业环境分析行业现状分析行业格局及趋势12342Part01行业发展概述行业定义行业发展历程行业产业链3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。4行业产业链机器视觉相关软件与硬件是实现AI工业质检应用的关键；AI工业质检厂商以云厂商、机器视觉厂商、AI技术创新厂商为主；AI工业质检的下游应用覆盖汽车、钢铁、工程建筑等多个行业机器视觉算法库、光学器件、图像传感器云厂商、机器视觉厂商、AI技术创新厂商汽车、钢铁、工程建筑、电网等行业产业链概述5行业产业链机器视觉算法库、光学器件、图像传感器产业链上游云厂商、机器视觉厂商、AI技术创新厂商产业链中游汽车、钢铁、工程建筑、电网等行业产业链下游6行业产业链上游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上游概述7行业产业链中游产业链中游概述8行业产业链下游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产业链下游概述9Part02行业环境分析行业政治环境行业经济环境行业社会环境行业驱动因素10行业政治环境描述科技部:《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》: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。科技部、教育部、工信部:《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》:场景创新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。教育部:《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》: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。11行业政治环境11部门2部门3部门教育部《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》: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。《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》:场景创新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》: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。科技部、教育部、工信部科技部12社会环境1社会环境2行业社会环境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。13行业社会环境当前，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。14Part03行业现状分析行业现状行业痛点15行业现状中国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16行业市场情况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92%。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46%。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。17行业市场规模经过几年的发展，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。18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19流通环节有待完善AI工业质检产品种类繁多，消费数量较大，质量参差不齐，试剂流通管理难以完善，导致AI工业质检行业目前在流通领域还面临许多问题。（1）在产品的流通中，许多环节缺少安全的冷链和冷库设施供应。在目前运输多为汽车和铁路运输的情况下，AI工业质检行业生产企业普遍采用运输箱内置冰冻袋的冷藏方式，在高温天气或长距离运输的情况下无法确保运输温度的稳定，影响试剂的安全性。（2）监管人员技术水平有待提高。AI工业质检产品是一种高技术含量的产品，产品研发涉及生物学、信息技术、电子技术、工程学等多项学科，而目前从事AI工业质检行业的人员50%以上是工商、质检管理等专业背景的人员，缺少必要的专业技术知识。知识背景的不匹配使得管理流程漏洞频发，AI工业质检行业整体监管水平有待提高。（3）中间环节加价严重。出于安全的考虑，国家对AI工业质检行业进出口标准与流程严格把控，环节复杂，中间环节加价严重，代理公司的介入可能使产品出厂价格上涨至少一倍以上，导致产品市场竞争力下降，阻碍本土AI工业质检行业企业的国际化进程。流通环节问题中间环节加价严重供应链质量监管Part04行业竞争格局及趋势行业发展趋势行业竞争格局行业代表企业21&&&行业竞争格局概述行业竞争格局概述中国政府正大力推动社会资本进入AI工业质检行业，对AI工业质检行业产品需求被迅速拉动，需求量呈现上升趋势，AI工业质检行业企业进军国民经济大产业的战略窗口期已经来临。AI工业质检行业各业态企业竞争激烈，当前，市场上50%以上的AI工业质检行业企业有外资介入，包括中外独（合）资、台港澳与境内合资、外商独资等，纯内资本土AI工业质检行业企业数目较少，约占AI工业质检行业企业总数的25%。此外，商业银行逐步进入AI工业质检行业，兴业银行、中心银行、民生银行等先后成立金融公司，涉足设备融资租赁业务。中国本土AI工业质检行业企业根据租赁公司股东背景及运营机制的不同又可以划分为厂商系、独立系和银行系三类三类AI工业质检行业企业各有优劣势：（1）AI工业质检行业企业具有设备技术优势，主要与母公司设备销售联动，以设备、耗材的销售利润覆盖融资租赁成本；（2）独立系AI工业质检行业企业产业化程度高，易形成差异化商业模式，提供专业化的融资租赁服务；（3）银行系AI工业质检行业企业背靠银行股东，能够以较低成本获取资金，且在渠道体系等方面具备一定优势。行业竞争格局中国云厂商在工业质检平台、算法研发以及数据积累上具备优势，以百度智能云、华为云、阿里云、腾讯云等为代表的云厂商在工业领域涉足范围广，除了电子制造、汽车、半导体等领域，还侧重探索技术要求高和相对新兴的行业场景，如钢铁、橡胶、纺织、食品、化纤等。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