隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用,各類供應(yīng)商憑借自身基礎(chǔ)優(yōu)勢進(jìn)入該市場,如云廠商、AI創(chuàng)企、傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)等都在AI視覺質(zhì)檢領(lǐng)域積極布局。在市場份額方面,百度智能云以14.6%市占率繼續(xù)位列第一,創(chuàng)新奇智13.2%、華為云7.8%分列二、三位。值得一提的是,在2020年同期IDC發(fā)布的分析報(bào)告中,百度智能云16%、創(chuàng)新奇智12.8%、華為云7.6%的市占率,同樣位列前三甲。
報(bào)告進(jìn)一步指出,百度智能云在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域布局較早,并具備顯著優(yōu)勢。百度智能云不僅擁有昆侖芯片、飛槳框架、自研質(zhì)檢算法等自主可控的 AI 技術(shù),可深度適配優(yōu)化,模型效果優(yōu)秀;而且其開放性的產(chǎn)品可賦能合作伙伴及終端用戶,使之具備自主迭代能力;同時(shí)還支持多種合作方式及擁有豐富的落地經(jīng)驗(yàn),2017年至今,百度 AI 質(zhì)檢已落地 3C、汽車、鋼鐵、紡織等十余個(gè)行業(yè),服務(wù)首鋼、寶武、恒逸、一汽等客戶。
IDC預(yù)計(jì),未來五年工業(yè)質(zhì)檢軟件和服務(wù)市場還會(huì)保持30%以上的CAGR增速(復(fù)合年均增長率)。目前工業(yè)質(zhì)檢應(yīng)用最為普遍的領(lǐng)域當(dāng)屬電子制造、汽車、半導(dǎo)體和PCB等行業(yè),未來在鋼鐵、食品、化纖、服裝、電力等領(lǐng)域還會(huì)在具體場景中持續(xù)升級(jí)更新,在競爭激烈的AI工業(yè)質(zhì)檢市場,各供應(yīng)商依舊充滿機(jī)遇。
質(zhì)量是中國制造的短板,中國制造,質(zhì)量先行。機(jī)器視覺檢測是智能制造的核心分支,也是能夠率先滲透并發(fā)展起來的核心技術(shù)之一。機(jī)器視覺可以提高質(zhì)量,通過智能化的方法把產(chǎn)品內(nèi)部外部的缺陷識(shí)別出來,包括缺陷的檢測、缺陷類型識(shí)別、特征的描述等。
質(zhì)量檢測作為工業(yè)生產(chǎn)最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),在引入人工智能技術(shù)方面被寄予厚望。
一方面,人工質(zhì)檢準(zhǔn)確性低、速度慢,影響生產(chǎn)效率。在傳統(tǒng)工業(yè)流程中,傳統(tǒng)質(zhì)檢主要通過人工進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢查、產(chǎn)品分揀,但人工檢測有延時(shí)和誤差,還存在個(gè)體與個(gè)體間的差異,一定程度上會(huì)影響質(zhì)檢的準(zhǔn)確性。在任務(wù)重時(shí),檢查效率低,審核質(zhì)量不穩(wěn)定出現(xiàn)的概率會(huì)增加,例如存在檢查員視力疲勞等因素,很多產(chǎn)品的微小瑕疵并不能被高效識(shí)別。
另一方面,人工質(zhì)檢人力成本高,人員難培養(yǎng),離職率高。據(jù)統(tǒng)計(jì),目前每天產(chǎn)品線上進(jìn)行人工檢測的工人數(shù)量超350萬人,但因工資低、工作枯燥,愿意從事人工質(zhì)檢的工人愈來愈少。
在這種情況下,AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢引起關(guān)注。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢的促使下,傳統(tǒng)制造企業(yè)的AI化、網(wǎng)聯(lián)化升級(jí)被提上日程。人工智能預(yù)測準(zhǔn)確率將隨著數(shù)據(jù)量的提升而持續(xù)優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面掌控,為流程優(yōu)化和工藝再造提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持,可以說人工智能工業(yè)質(zhì)檢解決方案將全面賦能工業(yè)。
當(dāng)下,應(yīng)用AI賦能,降低人工成本、提升生產(chǎn)效率,成為整個(gè)行業(yè)需要解決的問題。除了傳統(tǒng)機(jī)器視覺企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)之外,基于自身AI技術(shù),早已在醫(yī)療、快消、交通等行業(yè)生根發(fā)展的百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也將觸手伸至工業(yè)領(lǐng)域,全面助力工業(yè)AI化轉(zhuǎn)型。