百度智能雲在AI工業質檢市場穩居頭部地位。7月31日，全球權威諮詢機構IDC發佈《中國AI賦能的工業質檢解決方案市場分析》。報告顯示，2019年的工業質檢市場份額達1.07億美元，正釋放出強大的AI應用潛力。其中百度智能雲以16%佔比位列第一，領先同行。
圖1 2019年工業質檢市場規模為1.07億美元
來源：IDC中國，2020
IDC在報告中指出，機器製造、電子製造業將有很大的AI應用潛力：應用潛力在於車間預測性防護、產品質檢/分揀等。長期以來，傳統工業質檢面臨兩大痛點，即傳統的檢測手段效率低下，產品質量無法保障，且因工作枯燥、人口紅利消失，人工質檢存在“用工難”現象。並且傳統的視覺檢測系統也難以應對越來越複雜的檢測場景以及更高的產品質量檢測需求，為了縮短生產週期，提高設備和資源使用效率，工業質檢車間的自動化和智能化越來越成為行業大勢，這也為AI賦能工業質檢提供了落地的土壤。
當前，工業質檢的AI技術供應商以百度智能雲、創新奇智、華為云為主，主要應用場景包括3C產品零部件外觀檢測、光伏檢測、汽車零配件檢測、鋼鐵冷熱軋產品檢測、紡織布料質量檢測等。其中3C行業作為市場紅海，應用成熟案例多、競爭激烈，IDC報告認為，技術商應當優先在有數據積累的場景進行差異化競爭。
作為市場份額領先者，百度智能雲佈局3C、汽車、鋼鐵與紡織行業，通過提供算力和AI模型資源，引入合作伙伴打造“智能質檢車間”，完成圖像採集、設備整體交付、系統集成等工作，實現了降本增效、檢測結果比傳統工業質檢更加精確穩定的效果。在與江蘇某大廠的合作中，百度智能雲克服缺陷類型多和標註標準難對齊等難點，構建了18+光源面缺陷檢測模型，能夠實現500ms內多模型併發處理和360度外觀檢測，並將最高生產節拍降至1秒內。每台質檢設備最終替代了10+名質檢員，不僅節省了人員成本，且檢測指標優於人工質檢員。2017年至今，百度AI質檢已落地電子、汽車、鋼鐵、能源、橡膠、紡織等 10多個行業，超過 50 個細分垂類。
IDC報告顯示，百度智能雲在工業質檢領域佈局早，依託百度工業視覺智能平台打造解決方案，用户提及率高，其主要優勢在於突出的AI能力、開放的產品能力和豐富的落地經驗。通過整合百度工業視覺智能平台、崑崙芯片、飛槳框架和自研算法，百度實現了核心AI能力完全自主可控，並開發出靈活多變的深度適配模型，降低AI使用門檻，與合作伙伴共建軟硬一體方案，用多種合作模式賦能終端用户。其上線的百度工業視覺智能平台，能夠讓用户進行零代碼模型訓練，並支持端雲一體模式，具備高準召和簡單易用特徵，企業還能根據產線原材料、工藝變化，自行對模型進行優化迭代。
當下，國家正大力推進新基建和三大產業數字化改革，縱觀總體趨勢，利用人工智能全面賦能工業已成必經之路。隨着數據量提升，AI質檢的準確性也將持續優化，全面掌控生產質量數據。通過實時、海量的數據抓取分析，企業將在第一時間獲取產品缺陷分佈和良品率，為流程優化和工藝優化提供關鍵數據支持。為了實現這一目標，IDC報告認為AI還需與工業領域達成深度的生態合作。技術商不能單純提供AI算法，還需與工業知識、工業機理模型相結合，提高模型的沉澱、集成與管理能力。此外，軟件商與硬件商還應達成集成業務的合作，加快智能質檢在各個垂直行業的落地。
在未來，百度智能雲也將繼續迭代技術指標，擴大合作伙伴生態，提高AI系統的部署滲透率，進而推動AI技術的細分場景規模化，加快工業質檢的全面智能化升級。