2022年中国AI工业质检行业产业链分析

摘要 AI工业质检将在更多制造行业得到应用 机器视觉是AI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AI工业质检行业。 AI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。AI工业质检已成为机器视觉在制造业的重要应用之一，推动中国制造业的智能化发展 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，帮助制造企业降本增效。云厂商依靠大数据中台和云服务的竞争优势，为制造企业提供全链路的数据管理和质检分析。AI创新技术厂商依靠自身算法研发的优势，针对不同制造行业的质检痛点持续进行算法优化迭代。另外，机器视觉厂商基于自有的机器视觉算法库、机器视觉设备以及对业务场景的理解与沉淀，向下布局AI工业质检行业。目前AI工业质检厂商优先在有数据积累的应用场景进行差异化竞争，覆盖的行业主要有工程建筑、汽车、钢铁、能源电力等行业。在未来，将有更多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。AI工业质检行业目前仍处于起步阶段，AI工业质检的应用将进一步渗透到中国的各行各业中 制造业人工智能解决方案市场规模上升，AI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、AI创新技术厂商纷纷进入AI工业质检赛道，已在AI工业质检领域积累了多个细分领域案例。随着AI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AI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，AI工业质检赛道仍有入场机会 AI工业质检覆盖多个制造行业，为行业内企业降本增效 AI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。AI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AI从大量数据中自动学习的突破。AI工业质检能够根据成像环境和缺陷轻微变化自动调整阈值和算法，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 名词解释 u u 机器视觉：是一项综合人工智能技术，包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块神经网络：是一种计算模型，由大量的节点直接相互关联而构成，每个节点代表一种特定的输出函数 u CCD图像传感器：是Charge Coupled Device的缩写，即电荷耦合器件图像传感器。CCD图像传感器使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号 u CMOS图像传感器：是Complementary Metal Oxide Semiconductor的缩写，即互补金属氧化物半导体传感器。CMOS图像传感器由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等部分组成 u u CMOS工艺：CMOS是一种集成电路的设计工艺，可以在硅质晶圆模板上制出可读写的RAM芯片，用于保存当前系统的硬件配置信息和用户设定的某些参数减反射膜：又称增透膜，主要功能是减少或消除透镜、棱镜、平面镜等光学表面的反射光，从而增加这些元件的透光量 u 丝网印刷：指利用丝网镂孔版和印料，经刮印得到图形的方法。丝印法制工序简单，生产效率高，成本低，适用于大量生产 AI工业质检行业产业链图谱 机器视觉相关软件与硬件是实现AI工业质检应用的关键；AI工业质检厂商以云厂商、机器视觉厂商、AI技术创新厂商为主；AI工业质检的下游应用覆盖汽车、钢铁、工程建筑等多个行业 AI工业质检行业产业链图谱 上游 中游 下游 机器视觉核心软件与硬件 下游终端应用行业 AI工业质检厂商 机器视觉算法库 以百度智能云为代表的云厂商拥有大数据中台和云服务的优势。百度智能云在2020年中国AI工业质检市场份额位于第一，占比为14.6% 机器视觉是AI工业质检的关键底层技术。机器视觉算法库开发周期长、投入大，多数AI工业质检厂商采用集成第三方成熟算法库开发应用算法 工程建筑 云厂商 汽车 机器视觉厂商 消费电子 光学器件包含工业相机、图像采集卡、镜头、光源等相关模组。中游AI工业质检厂商对光学器件进行集成并设计质检装备 以海康机器人为代表的机器视觉厂商，凭借机器视觉算法积累，研发AI工业质检设备与系统 钢铁 光学器件 AI技术创新厂商 以创新奇智为代表的AI技术创新厂商，拥有AI技术研发的优势。创新奇智在2020年中国AI工业质检市场份额位于第二，占比为13.2% 图像传感器主要有CCD与CMOS两大类。CCD图像传感器耗电量大、成像质量高、采购成本高。 能源电力 图像传感器 化纤 CMOS图像传感器耗电量小、采购成本低 其他行业 AI工业质检行业产业链上游——机器视觉核心软件与硬件 多数AI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 CCD与CMOS图像传感器对比 主流机器视觉算法库对比 OpenCV Vision Pro Halcon CCD CMOS AI工业质检行业产业链中游——市场规模与行业集中度 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AI工业质检行业集中度较低，行业前四AI工业质检解决方案提供商占据了41.5%的市场份额 中国制造业人工智能解决方案市场规模，2017-2026年预测 中国AI工业质检市场份额，2020年 AI工业质检行业产业链下游——市场需求 AI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。AI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 AI工业质检在制造行业的典型应用模组 部分制造行业人工智能解决方案的市场需求 行业 痛点 需求 AI工业质检行业产业链下游——工程建筑行业 2021年，中国建筑业总产值为29.3万亿元，同比增长11.0%。基于工程建筑行业自身发展和政策驱动，AI工业质检行业在工程建筑领域有广阔的发展空间，在未来对工业建筑行业产业链实现全链路覆盖 中国建筑业总产值，2017-2021年 AI工业质检在工程建筑行业产业链上游和中游的可实现应用 AI工业质检行业产业链下游——能源电力行业 中国电池片的产量处于快速增长阶段，2017至2021年的年复合增长率为30.6%。随着电池片产量的上升，电池片的质检需求得到释放，更多能源电力企业采用覆盖生产各环节的AI工业质检解决方案 中国电池片产量，2017-2021年 太阳能电池片的生产工艺及质检流程 AI工业质检行业产业链下游——汽车行业 2021年，中国汽车产量实现回升，同比增长4.8%，汽车生产制造的质检需求保持稳定。AI工业质检为汽车行业质检提供解决方案，使AI工业质检在汽车行业的终端应用更加广泛 中国汽车产量及增长率，2017-2021年 汽车行业的AI工业质检案例 AI工业质检行业产业链下游——钢铁行业 中国钢材产量逐年增长，2017至2021年的年复合增长率为6.3%，钢材质检的相关需求随之释放。AI工业质检企业针对焊缝表面质量检测、钢板表面缺陷检测等质检问题提供针对性解决方案 中国钢材产量，2017-2021年 钢铁行业的AI工业质检案例 AI工业质检行业产业链下游——化纤行业 2017至2021年，中国化纤产量的年复合增长率为8.3%，中国化纤行业保持增长态势。基于不同下游行业的要求和人工质检的困难，化纤制造企业对AI工业质检解决方案有较高的需求 中国化纤产量，2017-2021年 中国化纤制造企业的下游行业和相关要求