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06-18
在智能制造领域，工业AI质检细分市场正在快速奔跑。
据IDC去年8月发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析》报告显示，即使受到疫情影响，中国工业质检软件及服务市场仍较2018年保持近32%的增长。
在这种存在感中，领先的互联网和BATH等AI企业呼声很高。
它们可以在各种列表、报告、网站和分析文章中看到。
IDC数据显示，2018年中国AI工业质检市场前四强企业中，百度、阿里巴巴、华为占据三席。
值得注意的是，截至2018年，中国工业质检软件及服务市场规模为仅1.42亿美元。
高速增长下，年规模仅4亿美元。
（IDC数据）对于动辄以百亿、千亿操纵市场的互联网巨头来说，这似乎是一条相当狭窄的赛道，但他们却一路前进。
强烈反差背后，工业AI质检赛道为何能吸引互联网巨头接连大战？ AI巨头和工业界正在双向奔波。
传统制造业长期以来一直渴望人工智能质量检测。
长期以来，传统的质量检验主要依靠人工质量检验和产品分拣。
有效地记录和分类缺陷产品通常很困难。
另外，质检人员经验水平参差不齐，导致效率低、覆盖面积小、质量差。
检验标准各不相同。
与此同时，我国人口老龄化、劳动力成本上涨等问题，引发了一波“用工荒”席卷各行业，尤其??是重复、枯燥、流程化作业的人工质检岗位。
人工智能质检伴随着时代的节拍而诞生。
与人工质检相比，人工智能质检优势明显。
具有降低人力资源成本、实现质检范围50%覆盖、统一检测标准、提高良率等优点，大大提高了生产效率。
不仅如此，AI质检利用机器学习建模进行深度分析，其在流程优化和流程改进方面的优势是人工质检无法比拟的。
商汤科技智能工业负责人崔雷介绍，商汤科技目前打造的AI质检产品和解决方案已经渗透到材料研发设计、来料分拣、工业质检、仓储物流、物流配送等全流程。
安全监察工作。
流程，在实现降本增效的同时，生产流程和作业质量能够持续优化。
传统工业制造领域对人工智能技术的渴求催生了一批接班人，其中包括互联网企业以及拥有人才、技术、资金、数据分析能力的人工智能领先企业。
经过近20年的消费互联网竞争，各大互联网公司都拥有相当的优势。
一是资金雄厚。
在市场初期，企业需要强有力的资金支持进行上下游延伸、技术研发投入、客户拓展、产业提升等。
巨头雄厚的资金可以在建设周期长、速度慢的制造业中换来资本市场，一定程度上可以推动行业前进。
二是品牌影响力足够。
理想的智能制造需要全产业链的共同投资、基础设施的支撑以及上下游的合作才能完成。
他们的品牌力，面对产业链长、生产流程极其复杂的制造业，可以凭借其生态聚合能力吸引上下游产业共同发挥。
三是新视角带来的潜在创新能力。
科技史无数次证明，创新往往发生在不同层面的交叉点。
对于工业领域，巨头带来了不同的知识背景和认知水平。
从不同的角度和立场出发，或许可以带来不同的商业模式。
、运营模式和商业模式的数字化、智能化转型思路。
事实证明，它们确实给工业制造带来了新的气息。
雷锋网获悉，早在2018年，AI质检就受到各方追捧时，百度就已进入市场。
在某3C精密零部件制造企业，百度智能云的AI质检解决方案使检测效率提升近9倍，每年为企业节省成本1万元。
在中国化纤行业龙头企业恒逸化纤厂，百度智能云智能质检系统改变了以往依靠人眼+手电筒的传统质检模式，大幅提升质检效率；最初从首钢AI质检起步，经过5年征程，百度智能云AI质检已进入电子、汽车、钢铁、纺织、能源、航空航天等十余个行业。
2017年，阿里云开发出业界首个工业视觉AI解决方案，已逐步应用于钢铁、化纤、汽车等领域。
近年来，腾讯还承接了液晶面板制造行业龙头企业华星光电的项目。
据透露，该项目是迄今为止国内最大的工业人工智能质检项目。
人工智能公司也不甘示弱。
作为中国领先的人工智能公司，商汤科技的大型人工智能设备也已部署在各大工业质检领域。
从汽车到3C，从纺织到医药，制造业对质量检测有着巨大的需求和挑战。
为了解决这些问题，商汤科技的Deep Spring平台重点关注三个方面：质量、灵敏度和柔软度。
在质量方面，神泉平台从多光学方案支持、多零件形态支持、多质检支持三个角度提供解决方案，可以将不良检出率和误检率降低到极致。
在灵敏度方面，神泉平台提供了产前——轻量化产线、产中——软硬件一体化高效推理、产后——快速流程迭代等多方位的解决方案，将流程的迭代从“月”变”以“周”为单位。
灵活性方面，神泉平台提供工业模型训练组件、推理工作流调度组件、报告配置组件，实现灵活质检的低代码支持，满足多个小批量的高质量质检。
应用神泉平台后，世界灯塔工厂之一的福田康明斯发动机工厂的质检效率得到了大幅提升。
同时，随着工厂向智能制造转型，公司竞争力也显着增强。
随着它们的强势进入，工业人工智能质检领域也在3C电子、新能源、汽车等行业实现了规模化应用，并正在快速增长。
智能制造遍地开花。
往返幕后，巨头感兴趣的真的只是AI质检吗？这里就不得不说说各大互联网公司的情况。
当前，美国工业互联网、德国工业4.0、中国智能制造、日本超智能社会5.0蓝图，全世界都在走向智能制造。
海水将会退去。
过去10年，他们是信息革命红利的最大早期采用者。
如今，流量争夺战已进入白热化阶段，工业互联网金矿的价值已蓄势待发。
“仅靠BAT无法支撑中国经济”的声音日益高涨。
在兴奋与焦虑的夹杂中，传统互联网龙头几乎异口同声地涌向产业领域。
他们必须搭乘时代之船，智能制造。
但任何试图通过人工智能技术改造制造的企业都无法回避这样一个事实：智能制造是一个极其复杂和庞大的系统。
想要做好产业，技术能力、资金支持、人才缺一不可，但还远远不够。
最基本、最核心的一点是，行业需要深厚的行业知识和经验。
智能制造的核心在于“制造”，一切“智能”都需要建立在这个基础上。
中国是世界上唯一拥有联合国工业分??类中所有工业门类的国家，每一类工业企业都有自己独特的工业Know-How和行业知识。
“一米宽，百米深”的行业特点背后是深厚而专业的行业知识。
不了解制造，一切数字化、智能化解决方案都将是无源之水、无本之木。
在技??术日益复杂化的背景下，能够充分理解行业知识的跨国公司并不多。
互联网企业也意识到了这个问题。
对于智能制造不可或缺的领域，工业AI质检尽可能成为智能制造的绝佳切入点：AI质检效果直观，输入输出也比较清晰：质检可以直观地告诉工厂主如何做可以节省多少成本，可以降低多少误检、漏检率，让企业更快获得产出。
行业的know-how要求相对较低：质检的精细化要求极高的故障率（1%以下），让人工智能的高精度特性得以充分体现。
部分市场接受度较高：在3C电子、新能源、汽车等行业已大规模应用，且增长迅速。
对于中国工业质检市场1.42亿美元的规模（年度数据来自IDC统计），百度智能云智慧工业事业部副总经理黄峰、商汤科技智慧工业负责人崔雷指出，1.42亿美元仅针对软件规模，工业企业最终采用的是包括光学、自动化在内的软硬件解决方案。
“而且，AI质检市场渗透率不足5%，目前是一个快速增长的增量市场。
”黄峰补充道。
“目前商汤科技的工业质检产品均采用软硬件一体化的方式，工业质检软硬件一体化设备的市场远远超过这个规模。
”崔雷肯定道。
凭借政策利好、市场需求、技术优势，进入这一赛道的云厂商、AI初创公司、传统机器视觉公司、工业互联网平台公司都看中了这一赛道未来发展的潜力和增速。
智能制造任重而道远。
所有跨行业的企业需要明白两点：第一，工业AI质检相对简单。
前面提到，人工智能质检已经发展了好几年，但渗透率仍然只有5%。
与漫长的工业革命进程相比，AI质检的发展时间确实不长，但不可否认的是，AI质检市场或许并不像大量进入者想象的那么容易。
需求碎片化、定制化；数据库样本不足；工业领域数据极其复杂和分散，贯穿研发、生产、测试??、运营的生命周期；数据挖掘周期长、效率低； AI质检还涉及光学、自动化、电器等学科的交叉融合……都是制约AI质检市场规模的障碍。
这些都需要扎根行业，一一探索。
黄峰表示，人工智能质检的研发和实施需要深入工厂，而工厂一般位于郊区，内部环境嘈杂，生活上存在诸多不便。
算法工程师经常在工厂呆上几个月。
“不是所有的大厂、所有的算法工程师都能耐得住寂寞，能忍受这个苦。
”黄峰认为，百度AI质检取得领先优势的原因之一在于扎实。
其次，人工智能质检领域有卧虎藏龙。
他们需要面对一群虎视眈眈的竞争对手。
以海康威视、大华股份为代表的安防企业已经在工业视觉领域占据一席之地。
碎片化的工业视觉市场具有可预测性差、稳定性强的显着特点，而这正是海康威视和大华所擅长的领域。
这种商业模式在安防领域已经实践了近20年。
此外，6、7年前就开始的战略布局以及产品和服务经验的转移是海康威视、大华等“老将”的优势。
时代潮流也催生了一批AI创业公司。
他们从一开始就目标明确，专注于扎根智能制造。
与各大互联网公司相比，其技术实力并不落后。
快速反应和努力工作是他们摆脱竞争对手的必胜技能。
“XX（某行业的巨头），他们不想花时间和精力去攻克某个技术难点，我们整个项目组花了几个月的时间才搞清楚。
” “这是一家AI初创公司对雷锋网（公众号：雷锋网）说的。
如果把AI初创公司比作工业视觉领域的年轻人，那么传统视觉厂商就是努力奋斗的智者，中国工业视觉市场的中流砥柱。
他们是从风暴中脱颖而出的胜利者。
历史的积累赋予了他们在品牌、客户、资金、技术等方面的多重优势。
他们在不断巩固自己地位的同时，也默默蚕食对手的份额。
在国外，有美国、日本、德国、巨头、康耐视、基恩士等公司占据高端产品，垄断了中国约60%的市场份额。
他们瞄准高端市场，同时高度重视产品质量和技术创新。
通过差异化的功能和“领先客户一步”的能力，保持了行业内难以比拟的业务能力和运营能力。
黄峰还提到，未来的AI质检市场将争夺更好的结果、更快的交付、更低的成本以及更好的客户投资回报率。
对于人工智能技术提供商来说，产品化和交付标准化是核心竞争力。
在推动传统制造业数字化转型的过程中，这些困难是不可避免的。
对于互联网巨头来说，这并不是一条容易的道路。
第三，从人工智能质检开始，但不应该以人工智能质检结束。
所谓智能制造，是指利用新一代信息技术，提高生产效率、产品质量、降低能耗等，贯穿设计、生产、管理等制造各个环节，贯穿整个生命周期。
产品的。
AI无疑是最适合回答这个问题的主角，但目前还没有通用的解决方案，大多都是利用某个行业的单一场景来进行突破。
如果我们只关注单台设备或单一技术的智能化，就无法提高整个生产过程的效率。
如何让人工智能技术为制造业带来普惠，引领制造业升级，而不是与众多企业在细分赛道上厮杀，是巨头需要思考的问题。
为此，百度智能云立足“点、线、面”，从单点设备到生产流程，到企业、到产业区域，全方位探索赋能企业和地方经济发展。
当前的工业AI市场无疑是一块五花八门的大蛋糕，而且存量充足。
随着这条赛道的困难不断被攻克，蛋糕不断被瓜分，这条赛道上的所有进入者之间必然会出现激烈的竞争。
事实上，除了AI质检，各大互联网企业也在利用现有的实施成果改进算法，提高技术通用性，探索更多解决方案，帮助企业降本增效。
历史的经验和教训告诉我们，在此之前，哪家企业时刻牢记智能制造大局，率先在其他领域做出各种布局，才能最终把握时代潮流，书写更加精彩的历史。
阅读原文，转载自雷锋网。
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