我國AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)現(xiàn)狀分析-3C電子為最大下游市場-行業(yè)集中度較低

-1-我國AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)現(xiàn)狀分析-3C電子為最大下游市場-行業(yè)集中度較低一、制造行業(yè)痛點(diǎn)及需求質(zhì)檢是工業(yè)生產(chǎn)中重要的環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)質(zhì)檢大量依賴人工，人工存在個(gè)體差異，不利于保證質(zhì)量一致性。在泛半導(dǎo)體AOI光學(xué)檢測等領(lǐng)域，機(jī)器視覺替代人工已經(jīng)得到了成熟應(yīng)用，但基于傳統(tǒng)CV計(jì)算機(jī)視覺算法的機(jī)器視覺系統(tǒng)難以應(yīng)對缺陷位置隨機(jī)出現(xiàn)的情況。在此背景下，基于AI算法的工業(yè)質(zhì)檢方案出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了從人工設(shè)計(jì)特征和規(guī)則到AI從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的突破。AI工業(yè)質(zhì)檢能夠解決工程建筑、消費(fèi)電子、能源電力、汽車、鋼鐵、化纖等制造行業(yè)不同的痛點(diǎn)，滿足不同的需求。制造行業(yè)痛點(diǎn)及需求行業(yè) 痛點(diǎn) 需求工程建筑 工程項(xiàng)目在驗(yàn)收階段有數(shù)百個(gè)審查項(xiàng)目，人工檢測較為繁瑣 工程建筑行業(yè)需要優(yōu)化人工質(zhì)檢的環(huán)節(jié)消費(fèi)電子 電子產(chǎn)品的微小結(jié)構(gòu)件較多。表面紋理復(fù)雜，人工檢測效率較低 電子產(chǎn)品行業(yè)需要降低微小結(jié)構(gòu)件的漏檢率能源電力 電池片表面有紋理，且外觀缺陷多樣，人工質(zhì)檢的檢出率較低 能源電力行業(yè)需要通過瑕疵種類和位置的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析原因，改進(jìn)生產(chǎn)線汽車 汽車在沖壓車間、焊裝車間的組裝生產(chǎn)過程中，汽車結(jié)構(gòu)件形態(tài)多樣，一致性差，圖像對比度低 汽車行業(yè)需要生產(chǎn)過程中和過程后的自動(dòng)化質(zhì)檢方案鋼鐵 鋼鐵的表面缺陷種類繁多、分布散、圖像對比度低。鋼管的焊縫缺陷細(xì)微，不易檢測 鋼鐵行業(yè)需要對鋼鐵表面的瑕疵、鋼管焊縫等多種瑕疵進(jìn)行缺陷檢測與優(yōu)劣等級劃分化纖 化纖人工質(zhì)檢需要用強(qiáng)光手電和顯微鏡檢查。人工成本高 化纖行業(yè)需要在質(zhì)檢環(huán)節(jié)中降本增效。提高質(zhì)檢效率二、Al工業(yè)質(zhì)檢發(fā)展歷程及市場規(guī)模近年來下游市場對制造行業(yè)提出更高要求刺激AI工業(yè)質(zhì)檢市場需求不斷增長，伴隨AI工業(yè)質(zhì)檢由經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法階段進(jìn)入深度學(xué)習(xí)檢測算法階段，行業(yè)市場規(guī)模呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。數(shù)據(jù)顯示，2017-2021年我國制造業(yè)AI解決方案市場規(guī)模由9億元增長至136億元，年復(fù)合增長率為97.2%。預(yù)計(jì)2021-2026年我國制造業(yè)AI解決方案市場規(guī)模將由204億元增長至891億元，年復(fù)合增長率為45.6%。數(shù)據(jù)顯示，2017-2021年我國制造業(yè)AI解決方案市場規(guī)模由9億元增長至136億元，年復(fù)合增長率為97.2%。預(yù)計(jì)2021-2026年我國制造業(yè)AI解決方案市場規(guī)模將由204億元增長至891億元，年復(fù)合增長率為45.6%。三、AI工業(yè)質(zhì)檢下游結(jié)構(gòu)從下游結(jié)構(gòu)看，3C電子行業(yè)對AI工業(yè)質(zhì)檢需求最大，占比超50%，主要原因在于國內(nèi)消費(fèi)電子行業(yè)呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢，產(chǎn)品種類多樣化、產(chǎn)品功能智能化，對質(zhì)檢的要求高。同時(shí)，消費(fèi)電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)件、注塑件、電子元器件等零部件的質(zhì)檢難度大，對AI工業(yè)質(zhì)檢解決方案有旺盛的市場需求。汽車生產(chǎn)制造對質(zhì)檢需求保持穩(wěn)定，是我國AI工業(yè)質(zhì)檢第二大下游市場，占比達(dá)18.6%。從下游結(jié)構(gòu)看，3C電子行業(yè)對AI工業(yè)質(zhì)檢需求最大，占比超50%，主要原因在于國內(nèi)消費(fèi)電子行業(yè)呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢，產(chǎn)品種類多樣化、產(chǎn)品功能智能化，對質(zhì)檢的要求高。同時(shí)，消費(fèi)電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)件、注塑件、電子元器件等零部件的質(zhì)檢難度大，對AI工業(yè)質(zhì)檢解決方案有旺盛的市場需求。汽車生產(chǎn)制造對質(zhì)檢需求保持穩(wěn)定，是我國AI工業(yè)質(zhì)檢第二大下游市場，占比達(dá)18.6%。四、AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)競爭AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)參與者分為傳統(tǒng)AOI公司、傳統(tǒng)視覺硬件公司、AI視覺檢測軟件公司和AI平臺創(chuàng)新企業(yè)四類。傳統(tǒng)AOI公司中Keyence和Cognex收入規(guī)模較大，自主研發(fā)能力強(qiáng)，是絕對的龍頭企業(yè)。傳統(tǒng)視覺硬件公司由于其AI算法能力偏弱，所以更多的是與AI視覺算法公司合作，代表為海康威視。AI視覺檢測軟件公司普遍規(guī)模不大，代表包括思謀科技。AI視覺算法平臺企業(yè)是在工業(yè)機(jī)器視覺領(lǐng)域具備自研垂直AI算法平臺的公司，代表包括創(chuàng)新奇智、阿丘科技等。AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)參與者分類類別公司名稱AI算法能力重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域重點(diǎn)行業(yè)硬件關(guān)聯(lián)度工業(yè)Know-How研發(fā)占比傳統(tǒng)AOI公司Keyence-傳統(tǒng)工業(yè)視覺工業(yè)制造強(qiáng)強(qiáng)-Cognex-傳統(tǒng)工業(yè)視覺工業(yè)制造強(qiáng)強(qiáng)-傳統(tǒng)視覺硬件公司海康威視弱智能視覺/物聯(lián)智能制造強(qiáng)強(qiáng)10.1%AI視覺算法平臺企業(yè)阿丘科技小樣本物體識別,ML工業(yè)質(zhì)檢強(qiáng)ongoing-創(chuàng)新奇智小樣本物體識別,ML工業(yè)質(zhì)檢制造流程智能化全融強(qiáng)強(qiáng)38.0%AI視覺檢測軟件公司思謀科技小樣本物體識別,ML工業(yè)質(zhì)檢畫質(zhì)增強(qiáng)強(qiáng)ongoing-AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)競爭激烈，市場集中度較低，前五企業(yè)占據(jù)44.7%的市場份額。其中百度智能云、創(chuàng)新奇智、騰訊云市場份額分別為10.6%、10.4%、10.2%，微億智造和阿丘科技市場份額不足10%，分別為7.3%、6.2%。AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)競