工业AI质检创业者，进入窄门

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工业AI质检创业者，进入窄门

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制造业苦人工质检久矣。

工业AI质检创业者，进入窄门

图片来源@视觉中国

文 | 钱皓频道

在搜索平台上输入“召回”两个字，可以发现一天之内的消息里，大到豪华汽车，小到手机、牙刷，每天都有大量品牌发出公告，提醒消费者对相关产品发起退货。

一次次缺陷产品召回的背后，不仅会对品牌声誉造成影响，也让其一定程度上失去了消费者的信任。这背后，除了产品原始的设计问题，品控也得背锅。

因为随着人们消费水平的提高，工厂的出货压力也随之增加。而品控环节基本都是依赖人工检测，高强度工作之下，质检员可能因为视觉疲劳、精神不集中等出现更多错检、漏检情况。

如何在保证检测效率的情况下，提高产品良率呢？AI或许是把利剑。

01 工业需要国产“慧眼”

制造业苦人工质检久矣。

一直以来，传统的人工检查方法除了效率低，更突出的问题在于人口红利不再导致的“用工难”问题。据统计，目前每天流水线上进行人工检测的工人数量超350万人，但因工资低、工作枯燥，愿意从事人工质检的工人愈来愈少。

因此，制造业在质检上花费成本甚至能占人力成本的40%。在降本增效的需求下，质检行业也一直在寻找更高性价比的方式。

从上图可以看到，在深度学习阶段，智能化赋能质检后，可以解决更多场景更复杂的质检工作，也就彻底实现“机器换人”。

当下，越来越多企业利用AI加快智能化转型，一方面是需求所致，另一方面则是技术推动。在此前的《RPA赛道大热，正在量产你未来的机器人同事》文章中，我们也提到过，现在工业机器人同样也在面临智能挑战，从一开始承担类似工厂流水线的活，到现在需要理解老板的意思，效率更高、出错更少，所以让RPA+AI的结合拥有了更大的想象力。RPA和AI就相当于人的“手”和“大脑”，从体力和脑力上来解放人工。（RPA意为机器人流程自动化）

同样在质检上，随着RPA和AI技术的逐渐成熟，AI质检的声量也越来越高。但是，AI质检这项关乎生产良率的“命门”，却长期掌握在国外厂商手中，寻求替代品，就成为了国内创业者的当务之急。

可以说中国工业，尤其是高端自动化行业中，普遍存在这样的“通病”：外资厂商牢牢掌握先发优势，技术方面积累更深，人才储备丰富，往往价格也普遍更高，但是服务却不见得好。

就以修建地铁不可或缺的盾构机为例。2000年左右的时候，中国没有盾构机，只能靠进口，不仅购买价格高达到7亿一台，且维修工作都由国外的维修工人飞到国内进行，一人一天3000美金，相当于国内普通工人一年的工资。面对这样的高昂成本，又本着技术掌握在自己手里才是真道理，中国便下决心自己研发，从对盾构机一无所知，到研发出第一台自己的盾构机，中国花了6年的时间。到目前为止，中国的国产盾构机已经占据了90%的国内市场，并拿下了全球市场的2/3，顺带着把国外盾构机产品的价格也打下来了。

所以，正是中国智造的崛起，让国产AI检测企业正在积极布局。各路云厂商、AI创企、传统机器视觉企业以及工业互联网平台企业等等，也都加入了工业AI质检赛道。IDC数据显示，中国国AI工业质检市场在高速增长下，预计到2024年的规模将达到4亿美元。

02 选择窄门的理由

创业的旅途有两种，择大门走险路，过窄门而宽途。

在当下动辄在百亿的风口面前，工业AI质检似乎是一条颇为狭窄的赛道，却是通往智能制造的康庄大道。无论是美国工业互联网、德国的工业4.0，还是中国的智能制造2025、日本的超智能社会5.0蓝图，当前全世界都在向智能制造迈进。

但任何一个想让工厂智能化转型升级的企业，都无法回避的一点是：智能制造是一个产业链场，且极其复杂、庞大的体系，所以根本不存在通用的AI。而工业AI质检却是一个门槛相对较低、成果较为明显的切入口。

一方面，AI质检可以直观告诉工厂能节省多少成本，降低多少误检漏检率；另一方面AI的高精特性，对于品控管理有着更强的适应性。我们来看些具体的例子：

比如全车车灯质检，有两道关必须把好。一是检测车灯有无装错，由于现代汽车制造普遍采用混线生产机制，同一条流水线上，要流过不同车型的车灯，且这些灯外观差别不大，极有可能装错，出现张冠李戴；二是检测车灯有无毛病，能不能点亮。示宽灯、转向灯、刹车灯、倒车灯等等，检查点多达22处。而百度云AI质检员1秒就能测完，准确率高达99.9%。

同样在手机摄像头组件的质检工作中，需要检测的目标零件也多于10个。而基于腾讯云技术的工业质检仪，可以把效率提升为人工的20倍，一年就替工厂节省人力成本数千万元。此外，还有华为云、阿里云、商汤科技、远舢智能、鼎纳等云厂商、机器视觉或AI创企们，开始将AI质检规模化深入工厂，甚至还有移动、联通的身影。

但对大多数玩家来说，野心始于AI质检，却不止于AI质检。

当下的工业AI市场，存量颇丰。例如工业AI质检离不开的机器视觉，也受到了资本的追捧。2022年上半年，工业3D视觉领域已有10余起规模性的投融资事件。据统计，2021年3D视觉引导类出货量同比增长超100%，预计未来五年内，也将以复合增长率超40%的速度增长。

近期工业3D视觉领域主要投融资事件

所以从AI质检切入这个占据国民经济40%的工业领域，也是为了更大的工业AI市场大蛋糕。当前也有许多玩家们正由点及面，利用已有的落地成果改善算法，从单点突破到探索全方面赋能智能制造的平台级方案，加速智能革命。比如与华为云合作的远舢智能，就是从视觉监测技术切入，实现了质量分析、风险预警、源头追溯等完整的质检闭环，然后进一步打造面向整个工业制造智能化的AI-PaaS，帮助产业转型。