《2022年中国AI工业质检行业产业链分析》（可下载）

导读

在当前中国市场，AI工业质检厂商结合自身业务特点为制造企业提供高效智能的解决方案，帮助企业降本增效。云厂商依靠大数据中台和云服务的竞争优势，为制造业企业提供全链路的数据管理和质检分析。在未来，将有更多的AI工业质检厂商在更细分的制造行业积累原始数据和拓展业务场景，以获得先发优势。

由头豹研究院推出的《2022年中国AI工业质检行业产业链分析》，围绕国内AI工业质检产业链进行全景式分析，全面解读了产业链发展情况及未来发展趋势。

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氢能产业作为未来能源领域重要组成部分，是全球各国高度关注和着重发展的产业赛道。我国“十四五”规划提出了对氢能整体发展的清晰布局，政策内容覆盖氢能制储运加等生产供给环节和工业、交通、储能、等应用需求领域，此外在2022年冬奥会中氢能应用起到了突出的建设示范效果。在政府政策和社会资本的共同关注下，中国氢能产业发展呈现盎然生机。

  ■ 机器视觉是Al工业质检行业的基石

机器视觉为各行业集成应用和服务，其中包括了基于机器视觉发展的Al工业质检行业。Al工业质检技术作为机器视觉的应用层，其主要运用了机器视觉的算法库、光学器件以及图像传感器。Al工业质检已成为机器视觉在制造业的重要应用之—，推动中国制造业的智能化发展。

  ■ 制造业人工智能解决方案市场规模上升，Al工业质检行业发展向好

中国制造业人工智能解决方案的市场规模呈现快速增长的态势，2017至2021年的年复合增长率为97.2%。云厂商、机器视觉厂商、Al创新技术厂商纷纷进入Al工业质检赛道，已在Al工业质检领域积累了多个细分领域案例。随着Al工业质检技术在各领域渗透率的不断提高，制造业人工智能解决方案市场规模将持续上升，预计2021至2026年的年复合增长率为45.6%。当前中国Al工业质检行业集中度较低，百度智能云、创新奇智、华为云、阿里云占据了41.5%的市场份额，Al工业质检赛道仍有入场机会。

  ■ Al工业质检覆盖多个制造行业，为行业内企业降本增效

Al工业质检主要涉及到产品外观缺陷、尺寸、平整度、距离、校准、焊接、质量、弯曲度等检测。Al工业质检结合机器视觉和神经网络算法，实现从人工设计特征和规则到Al从大量数据中自动学习的突破。Al工业质检能够根据成像环境和缺陷轻微变化自动调整阐值和算法，进而提高制造业企业的质检效率，降低人力使用成本，帮助制造企业实现降本增效。

机器视觉相关软件与硬件是实现Al工业质检应用的关键，A|工业质检厂商以云厂商、机器视觉厂商、Al技术创新厂商为主；A|工业质检的下游应用覆盖汽车、钢铁、工程建筑等多个行业。

多数Al工业质检企业采用第三方机器视觉算法库，以提升开发效率和降低成本。CCD图像传感器采购成本高、图像质量高。CMOS图像传感器采购成本较低，处理速度更快。

中国制造业人工智能解决方案的市场规模呈现快速增长的态势，2017至2021年的年复合增长率为97.2%。中国Al工业质检行业集中度较低，行业前四Al工业质检解决方案提供商占据了41.5％的市场份额。

Al工业质检基于机器视觉和神经网络实现产品外观的全方位缺陷检测，为制造企业降本增效。Al工业质检行业解决了多数制造行业的痛点，从而拥有庞大的市场需求。

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