AI工业质检应用发展白皮书（2023_-工信安全中心_6页_3mb

AI工业质检应用发展白皮书总结

核心内容概述

AI工业质检是指基于深度学习算法的计算机视觉技术，用于工业产品的质量检测。随着人工智能技术的快速发展，AI工业质检已成为推动工业转型升级和实现质量强国的重要手段。该技术通过数据采集、处理分析和执行单元的协同，结合深度学习、小样本学习、迁移学习等技术手段，提升了检测的准确性和效率。

主要观点

• AI工业质检定义：基于深度学习算法的计算机视觉技术，用于工业产品质量检测。
• 技术发展阶段：AI工业质检经历了从人工质检、传统机器视觉到深度学习AI工业质检的发展阶段。
• 技术架构：AI工业质检系统通常包括数据采集、数据处理分析和执行单元，部署方式包括本地、云和混合部署。
• 产业链结构：产业链上游以硬件和软件为主，中游包括工业智能平台和行业解决方案，下游涵盖不同行业的用户。
• 市场发展：AI工业质检市场处于快速增长阶段，2022年市场规模预计达4.16亿美元，预计2025年将达649亿元人民币。
• 技术融合趋势：AI、精准成像、嵌入式等技术持续融合，推动AI工业质检能力提升。
• 行业应用：广泛应用于电子制造、钢铁冶金、新能源、服装、装备制造、包装印刷、家装等行业。
• 发展挑战：面临缺陷样本数据量不足、需求碎片化、企业竞争激烈、公共设施资源缺乏等问题。

关键信息

AI工业质检技术发展

• 深度学习技术：成为AI工业质检的核心技术，具有自迭代优化、高准确率等优势。
• 小样本学习与迁移学习：帮助解决样本数据不足问题，提升模型适应能力。
• 计算成像与3D视觉：提升图像质量与信息获取能力，增强检测精度。
• 嵌入式技术：使AI工业质检系统更灵活、低成本，适用于更多场景。

AI工业质检产业链

• 上游：以硬件和软件为主，国外厂商占据主导地位。
• 中游：工业智能平台、行业解决方案等，竞争激烈，持续演进。
• 下游：涵盖多个行业，部分行业需求先行爆发，其他行业需求持续孕育。

AI工业质检市场发展

• 市场增长：中国AI工业质检市场处于起步阶段，但增长迅猛，2022年同比增长接近20%，疫情三年平均增长率超30%。
• 企业融资：近年来吸引大量资本机构入局，创业公司和投资方热情高于AI整体市场。
• 企业布局：云厂商、机器视觉厂商、创新企业和传统制造业厂商均在AI工业质检领域布局，形成多元竞争格局。

典型行业应用

• 电子制造业：广泛应用在零部件制造、家电、通信电子等领域，如海尔家电、中兴通讯、隆基光伏等。
• 钢铁冶金行业：在板材表面缺陷检测、废钢回收定级、金相检测等环节实现突破，如西南铝业、晋南钢铁、南钢科技等。
• 新能源行业：应用于太阳能电池板、新能源汽车锂电池等生产环节，如隆基光伏、思谋科技、华为昇腾等。
• 服装行业：主要应用于布匹瑕疵检测和化纤丝锭检测，如航港针织、恒逸石化等。
• 装备制造、包装印刷、家装行业：应用集中在特定场景，如中科云谷、凌云光、阿里云等。

发展趋势

• 技术融合：小样本学习、迁移学习、联邦学习等技术将促进检测能力提升。
• 应用场景拓展：从消费电子、汽车、钢铁冶金等向工程建筑、包装印刷、装备制造、家装等行业拓展。
• 产业竞争加剧：随着市场竞争的加剧，国产厂商有望在中坚力量中脱颖而出。

问题与挑战

• 数据缺乏：高质量质检模型训练依赖大规模缺陷样本，数据不足提高技术应用门槛。
• 需求碎片化：行业需求多样且个性化，制约企业规模扩张。
• 企业竞争激烈：大量企业涌入，多数盈利不佳，影响技术累积和创新。
• 公共设施资源不足：缺乏成熟的公共数据集和公共服务体系，制约市场规模化发展。

未来展望

• 技术持续融合：推动检测能力提升，解决复杂质检问题。
• 应用场景拓展：向更多行业和更复杂的检测环节延伸。
• 国产厂商崛起：在激烈竞争中，专注专业的国产企业有望取得领先优势。

来源：国家工业信息安全发展研究中心人工智能所，和沐智讯一工业质检产业数据库