中国AI赋能的工业质检解决方案市场份额2022：差异化竞争日益凸显

市场份额 中国AI赋能的工业质检解决方案市场份额，2022：差异化竞争日益凸显 Wency YangYuri Cui IDC市场份额图 执行概要 制造业作为国民经济的重要组成部分，在国家的繁荣与稳定方面起着至关重要的作用。为了实现制造业的智能化升级和跨越式发展，底层问题亟待解决。工业互联网是支撑工业制造业转型的重要技术组成方案，加快核心技术产品攻关，如人工智能（AI）在工业领域的应用，将推动我国工业的数字化转型。同时，随着工业制造的需求越来越多，传统方式已无法满足企业需求，工业质检等方案的升级是必然趋势。IDC定义的AI赋能的工业质检是利用基于深度学习等AI技术的视觉检测技术，在工业生产过程中，对产品图像进行视觉检测，从而帮助发现和消除缺陷。基于AI视觉技术进行人的行为检测识别、视频巡检等应用，不属于本报告讨论的工业AI质检范畴。工业AI质检技术凭借工业互联网体系中丰富的数据、算法和算力资源，结合云边端等技术手段，成为推动工业生产数字化转型的重要驱动力。 市场规模：2022年工业质检解决方案（不包含硬件）整体市场规模为2.7亿美元，较2021年增长了27.4%，从增长趋势来看，2022年受到疫情影响，增长趋势有所放缓，但对比其他AI市场仍然属于相对较高的水平。从行业角度来看3C依旧占据半壁江山，在总市场中占比达到53.1%，汽车、轻工消费品紧随其后，占比分别为18.6%、13.4%。IDC预计，2026年中国工业AI质检整体市场将达到13.35亿美元。 目前现状：2022年开始头部厂商更加有所侧重地选择有经验和沉淀的细分行业和场景开展深耕，并利用自身优势基于工业AI视觉平台打造完整的解决方案，同时在原有细分行业有序进行规模化的复制，由此取得稳定的收入增长。也有不少新的玩家包括检测设备商和行业系统集成商（SI），进入市场进行跑马圈地，所以IDC也观察到该市场竞争态势日趋激烈。 行业市场3C和动力电池、汽车等仍然是市场的核心需求方向，需求旺盛。同时，在装备制造、有色金属、包装印刷、食品饮料等新行业新场景的应用仍在继续涌现，这些领域对产品质量和安全的要求同样严格，AI质检的应用为它们提供了重要的技术支持。 从技术的角度来看，目前大模型+工业质检已有商业化落地案例，2022年矿业基于视觉大模型开展自身内部各种场景的质检落地。在3C电子行业，已有技术厂商利用大模型对电路板进行高精度的检测，确保产品的可靠性。在轻工消费的纺织行业中，通过大模型实现对面料瑕疵的精准识别，提高产品的质量。 未来趋势：随着检测设备供应商和行业系统集成商的不断进入，产品智能化水平不断提高，AI厂商的市场份额逐渐受到挤压。一些过去专注于AI质检的大型企业和创业公司正在逐步转型或退出市场，市场竞争格局正在发生变化。未来，AI厂商是否能够凭借AI质检平台持续占据一席之地仍未可知。深入挖掘行业，发现新的技术应用场景，利用大模型、AIGC等新技术提高工业质检精度，可能是突围的重要途径之一。 本IDC研究对2022年中国AI赋能的工业质检解决方案市场的规模、厂商份额、市场现状及未来趋势进行了分析。 IDC中国人工智能高级分析师杨雯表示：“2022年中国AI赋能的工业质检解决方案（不包含硬件）整体市场规模为2.7亿美元，受到疫情影响，较2021年增长了27.4%，增速有所放缓。3C、汽车和轻工消费仍然是AI工业质检的主要行业。面对AI技术的不断突破和新的玩家持续涌现，工业质检技术厂商需要重点关注技术创新、垂直领域深耕，不断提升产品和服务质量，以保持竞争优势，并取得更多市场份额。” 给技术提供商的建议 AI赋能的工业质检是一个具有潜力的发展中市场，为行业提供了巨大的想象空间。为了更好地支持技术提供商抓住市场机会，IDC提供如下建议： 强化AI视觉平台能力，加速工具打造：利用自身优势，拉动平台体系建设，打造完整解决方案。关注用户需求，积极收集反馈，不断优化平台功能。并持续推动技术和算法升级，以保持在该领域的领先地位。 聚焦细分行业，在行业中持续拓展应用场景，明晰AI盈利策略：从市场覆盖广度到细分行业深耕，需要凭借自身知识沉淀，发展行业应用深度，在头部行业（3C、汽车、轻工消费等）进行规模化复制。另外，除了传统行业，光伏、锂电池等行业也需要布局拓展行业应用，将碎片化的生产链进行梳理，了解不同场景下的需求和挑战，为客户提供定制化解决方案，挖掘应用潜力，明确营收目标，通过清晰的战略规划推动自身市场规模扩张。持续关注市场竞争变化，提前布局：市场竞争加剧，新的玩家不断涌入，检测设备商和行业系统集成商（SI）以及创新企业进入市场，凭借其客户、产品、战略优势有突出重围的可能性，软件厂商应围绕差异化竞争优势筑建壁垒，注重新技术融合。关注政策，强化数据安全能力：企业需要严格遵守相关的法律法规和行业规范，如《中华人民共和国网络安全法》、《个人信息保护法》等。确保用户数据的保密性和完整性，为用户提供可信赖的解决方案。建立完善的数据安全管理制度，明确数据采集、处理和存储的流程和规范。通过建立数据安全管理制度，企业可以确保数据的处理和存储符合规范，避免数据泄露、篡改等安全问题。 通过以上建议，工业质检技术厂商可以更好地满足客户需求，提高产品质量和技术竞争力，实现可持续发展。 市场份额 根据技术提供商主要提供的产品与服务类型，IDC在2022年将AI赋能的工业质检解决方案市场聚焦在为用户提供“软件+服务”的解决方案市场，摄像头、质检仪、光学硬件设备等暂不计入。 IDC连续四年追踪AI工业质检市场，2022年市场增长在疫情的影响下有所放缓，增速从2021年的48.4%下降到27.4%。但AI质检在行业的应用规模化复制的趋势仍在，并且伴随着大模型的应用落地，未来工业AI质检市场增速有望回升。2022年AI工业质检市场竞争进一步激烈，更多设备商、系统集成商、创业公司等进入市场，百度智能云、创新奇智、腾讯云、微亿智造和阿丘科技等凭借在各自细分领域的持续积累，占据了市场领先位置，CR5厂商市场份额达到了44.7%，相对来说市场集中度不高。 2022年主要的中国AI赋能的工业质检解决方案（仅包含软件和服务）厂商的市场份额如表1所示。 表1 中国工业质检解决方案市场份额概况，2022 子市场：中国通信及电子制造业行业AI工业质检市场份额 从行业来看，通信和电子制造、汽车及零部件、消费品和原材料4个行业中很多场景实现了规模化复制，需求也相对旺盛，构成目前市场主要应用行业。其中钢铁行业受限于行业自身不景气，市场占比有所缩减，3C行业的持续需求增长使行业在整体市场占比中进一步提升。2022年，AI质检仍有不少新行业和新应用场景出现，例如装备制造、包装印刷、食品饮料等。具体应用行业分布如图2所示。 AI工业质检解决方案应用行业分布情况，2022 2022年AI工业质检3C行业市场规模达1.4亿美元，如表2所示，腾讯云、创新奇智、阿丘科技处于头部位置。 其中，腾讯云从3C锂电池向其他行业延伸，主要深耕平台算法，并通过应用带动TI平台的落地，凭借其完善的平台功能优势在工业质检最大的行业子市场拔得头筹。创新奇智在“技术产品”+“行业场景”双轮驱动模式下按照“点-线-面”的业务拓展路径，2022年在行业复制和扩张方面都取得了不错的成绩。阿丘科技则一直围绕工业软件进行深耕，在3C行业专注于解决复杂的工业检测问题（工业AI视觉）及智能分析服务，市场规模表现良好。着眼未来，手机、PCB以及半导体面板等检测市场依旧是竞争最激烈的领域之一，而汽车及零部件在工业方面有异军突起之势，有望在未来几年成为增长新动力。同时由于AI技术的发展，大模型、AIGC等技术也将持续赋能工业领域，推动商业模式的变革。 表2 哪些厂商塑造了这一年？ 百度智能云 百度智能云依托于融合了大模型技术的新开物解决方案，构建了敏捷智能的工业智能应用。百度智能云已累积超过280个工业解决方案，沉淀了4.3万个工业模型，已在全国18个区域或园区落地。针对数字化进程迅猛的汽车行业，百度智能云还首次发布汽车云，通过集团云、网联云、供应链协同云三朵云结合，构成从制造到销售运行的一套服务汽车企业的完整载体。 在工业质检产品线方面，百度智能云提供完备端到端的解决方案。首先从平台侧来看，百度智能云拥有工业视觉智能平台，集百度自研的AI算法、模型和各类硬件算力为核心，提供全流程“0”代码的模型训练、模型优化与模型预测服务，并配备数据对齐、模型训练、模型测试和模型分发、模型管理和项目管理等AI工具。在质检、巡检等工业视觉场景中，帮助工业生产和制造业客户通过AI应用实现降本增效。另外，飞桨是百度自研的深度学习框架，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。在硬件产品侧，百度智能云支持丰富的AI芯片类型，包括百度自研的昆仑芯片以及行业多规格的主流数据中心级GPU，以满足不同场景、不同性价比的识别、推理需求。此外，百度智能云还提供高性能训练机、工业级预测机、边缘算力设备、轻量级智能相机、AR智能眼镜等硬件产品。解决方案层面，百度智能云工业AI质检解决方案深耕汽车整车及零部件和以化纤、钢铁为代表的原材料等15个规模化行业，已覆盖100多个场景，服务首钢、宝武、恒逸、一汽等知名企业。在汽车行业，广汽本田总装车间里，一辆车的全车车灯质检，需检查22个点位，处理120多张图，这套工序使用AI完成仅需1秒，准确率高达99%。在化纤行业，恒逸集团车间里，开物的AI质检设备检验1个丝锭只需2.5秒，效率比人工提高70%。 创新奇智 创新奇智成立于2018年2月，是中国快速发展的企业级AI解决方案提供商。公司在“技术产品”+“行业场景”双轮驱动模式下，致力于为企业提供AI产品及解决方案，包括AI平台、算法、软件及AI赋能设备，提高客户运营效率和商业价值，实现数字化转型。 截至2022年底，创新奇智形成以山东青岛为总部，落地全国12个城市，下设多家子公司的全面布局。创新奇智自研面向行业应用的“MMOC人工智能技术平台”和“AInnoGC工业大模型平台”。除平台性技术外，针对制造业应用需求打造核心算法，创新奇智建立智能算法引擎，降低模型生产成本，为智能制造领域的模型应用提供关键算法能力。例如，针对制造业样本数据不足的问题，创新奇智深入研究小样本学习算法，打造涵盖从数据标注、算法应用到跨领域迁移的全系列小样本学习算法，建立AI工业视觉领域的技术优势。在大模型浪潮下，创新奇智工业大模型基于行业或企业内部的业务数据知识而打造，可以让不同细分行业或企业都拥有基于自身数据的AI生成能力，比如内容生成、智能问答、多轮对话、推理能力、代码生成等，可以快速把AIGC的能力带到以制造业为主的垂类场景中，比如交互式BI、智能产线设计、跨场景的质量检测、交互式故障诊断、人员培训、人机互动等领域。 在行业方面，创新奇智在工业领域深耕，重点发力在钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、汽车装备、能源电力、食品饮料和新材料、智造实训，按照“点-线-面”的业务拓展路径，实现1*N复制和1+N扩张，致力于长期可持续增长。在面板半导体的生产过程中，创新奇智研发的面板玻璃质量检测解决方案可以针对客户不同产线，以及随时间不断变化的缺陷模式，灵活快速地调整检测算法和方案，从而保障小于0.1%的误检率以及小于0.01%的漏检率。 腾讯云 腾讯云聚焦于软硬一体AI外观质检解决方案，其工业质检解决方案服务了众多企业项目，积累了丰富的落地经验，打磨出成熟的落地方案，在落地流程上也有所沉淀。在产品方面，依托腾讯云及优图实验室开发计算成像（多图融合、多图深度恢复）、光度立体成像等多项技术能力，及NCNN、TNN等深度学习加速框架的支持，腾讯云构建起包括腾讯云TI平台、腾讯云工业质检训练平台、腾 慧飞瞳一体机在内的AI视觉检测产品矩阵，打造覆盖工业质检全流程，软硬一体的技术解决方案，在降低企业内部人力成本的同时，提升产品缺陷识别效率及准确度。在技术能力上，针对工业之间的