算法|AI质检赛道，塞得下云厂商们吗？( 二 ) 百度|腾讯云

在此基础上，基于传统机器视觉算法的质检方式被广泛应用。通过机器视觉，通常能处理容易提取、容易量化的特征，如颜色、面积、圆度、矩形度，角度、长度等。其原理为基于目标特征在图像中存在与否、多个目标特征之间的距离的数值进行逻辑判断来完成视觉任务。
这种方法虽替代了人力，能够满足有比较明确特征的检测或测量需求，在处理一致且制造精良的部件时能够可靠运行。但随着缺陷库的增大，算法也会变得越来越有挑战性。
不仅如此，在生产换线、工艺升级过程中，无法迭代学习；新缺陷、新特征需要新设计，经常需要人工去调整各项参数，算法开发调试效率低、周期长，有着明显的瓶颈。
在此背景下，基于AI算法的视觉缺陷检测，既实现了对随机缺陷的识别和检测，又拓展了传统机器视觉的应用范围，受到业内的广泛关注。

当前，市场在AI赋能的工业质检软件和解决方案产品形态主要提供的是软件/平台、检测装备、面向具体业务场景的定制检测系统等。从某种程度上看，这也是AI质检服务商和行业厂商的双向选择。
从行业厂商这一侧来看， IDC 中国人工智能高级分析师程荫认为，在AI赋能的工业质检场景落地过程中，因为工厂的业务、技术负责人可以根据缺陷识别的准确率、误检率，降低企业内部人力成本的数量、训练并识别缺陷的时效性来衡量这一场景的业务结果，所以AI工业质检场景因ROI清晰已在工业企业大量尝试，成为工业智能领域较为成熟的应用。
而对AI质检服务商，一个能落地和规模化的场景的重要性无需赘述。
国金证券研报曾指出， AI企业在资本市场遇冷，主要与市场前期预期过高及行业发展遭遇瓶颈有关。深度算法迟迟未见突破，实战落地场景分散，产品标准化程度低，人力成本高，道德伦理方面亦有挑战等原因，使得AI算法公司的商业模式和变现能力受到挑战。
因缘际会之下，双方在推动AI质检场景落地上愈发达成共识。
02 云厂商独占鳌头目前，已经有各类厂商凭借自身基础优势进入AI质检市场。尤其是软件和解决方案领域，云厂商、AI创企、传统机器视觉企业、工业互联网平台企业等，都纷纷在AI视觉质检领域积极布局。

IDC的报告显示：AI质检市场份额上， 2021年前五大主要厂商的市场份额达到了44.3% ，主要集中在百度智能云、创新奇智、腾讯云、华为、阿丘科技等厂商。
可以看到，云厂商是AI工业质检软件和解决方案市场当中的主力。某种程度上，云厂商已经在工业质检平台、算法研发以及数据积累上具备一定的优势，积累了AI工业视觉落地的know-how 。
而之所以能独占鳌头，与它们的入局节点和战略部署有关。

拿百度来说。早在2017年百度云智峰会现场，北京首钢自动化信息技术有限公司的10000张钢材照片，通过百度智能云发布的ABC一体机检测钢材瑕疵，整体缺陷识别分类准确率达到99%以上，与人工专业检测结果十分接近，这是百度在AI质检领域的最早尝试。
和百度一样对AI质检格外上心的云厂商，同样包括腾讯云。现阶段，在工业AI质检场景上，腾讯云已经与宁德时代、上海富驰高科等标杆客户达成合作，并可以实现规模化复制。
2022年末，工信部国家工业信息安全发展研究中心围绕智能研发、边缘计算、智能生产、智能运营、数智供应链、数字新基建等重点方向，面向社会征集价值效益明显、可示范推广的优秀案例与示范项目。作为腾讯云的智能产品之一，其工业 AI 质检案例成功脱颖而出，成为唯一入选项目名单的互联网科技企业案例。