作者 | 路遥
编辑 | 余快
智能制造领域，工业AI质检这个细分市场正快速奔跑。
据IDC去年8月发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析2021》报告显示，即使受疫情影响，相较2019年，2020全年中国工业质检软件和服务市场，依旧保持了近32%的增长。
这份存在感中，BATH等互联网巨头、AI龙头企业的声量颇高。
在各类榜单、报告、网站、分析文章中，都能见到他们的身影。
IDC数据，2020年的中国AI工业质检市场，份额前四的企业，百度、阿里、华为就占了3个。
值得注意的是，截止2020年，中国工业质检软件和服务市场的规模仅有1.42亿美元，在高速增长下，2024年的规模也仅为4亿美元。（IDC数据）
对于动辄在百亿、千亿规模市场操弄风云的互联网巨头们来说，这似乎只是一条颇为狭窄的赛道，但他们却一路挺进。
强烈反差背后，工业AI质检赛道何以能吸引互联网巨头纷纷下场厮杀？
AI巨头与工业的双向奔赴
传统制造业已经渴求AI质检太久。
一直以来，传统质检都主要依靠人工进行质量质检与产品分拣，瑕疵品常常难以被有效记录与分拣，再加上质检员经验水平参差不齐，效率低下、覆盖面积小、质检标准不一。
与此同时，中国人口老龄化、劳动力成本上升等问题，让“用工荒”浪潮席卷各个行业，重复、枯燥流水化作业的人工质检岗位更是如此。
AI质检伴随时代的鼓点而生。
相比于人工质检，AI质检优势明显。具有降低人力资源成本，实现质检范围100%覆盖，检测标准统一，提升良品率等优点，大大提升了生产效率。
不仅如此，AI质检借助机器学习建模进行深度分析，在流程优化与工艺改进上的优势，也非人工质检可以比肩。
商汤科技智慧工业负责人崔磊介绍道，目前商汤打造的AI质检产品和解决方案，已经贯穿了材料研发和设计、来料分拣、工业质检、仓储物流、安监运营等全流程，实现降本增效的同时，可以对生产工艺和运营质量持续优化。
传统工业制造领域对AI技术的渴求，催生出了一批前仆后继者，其中就包括手握人才、技术、资金、数据分析能力的互联网巨头和AI头部企业。
经历过消费互联网近20年的厮杀，互联网大厂优势不小。
首先是强大的资金。
市场初期，企业进行上下游延伸、技术研发投入、客户拓展、行业推广都需要强大的资金支持。
巨头们雄厚的资金，在建设周期长、速度慢的制造业，可以以资本换市场，某种程度上可以推动行业前进。
其次是足够的品牌影响力。
理想的智能制造，需要全产业链的共同投入，基础设施的支撑和上下游的共同配合才能完成。
他们品牌力，面对产业链长、生产过程极其复杂的制造业，可以以生态聚合能力吸引产业上下游一起玩。
再者是新视角带来的潜在创新能力。
科技历史无数次论证，创新往往出现在不同层面交叉点，对于工业领域，巨头们带来不同的知识背景和认知层次，从不同的角度和立场出发，也许，能带来不一样的业务模式、运营模式和商业模式的数字化、智能化变革思路。
事实证明，他们的确给工业制造带了新气息。
早在2017年，AI质检还未被各路追捧之前，百度就进场了。
在某3C精密零部件的制造企业，百度智能云的AI质检方案将检测效率提高了近9倍，为企业年节省成本4000万。
在中国化纤行业的龙头企业恒逸化纤工厂，百度智能云的智能质检系统改变了过去依靠人眼 手电筒的传统质检模式，大幅提升了质检效率；
当初从首钢的AI质检出发，5年长途跋涉，百度智能云AI质检走进了电子、汽车、钢铁、纺织、能源、航天等十余个行业。
2017年，阿里云研发了业界首个工业视觉AI方案，并逐步应用于钢铁、化纤、汽车等领域。
近年，腾讯也承接了液晶面板制造行业龙头型企业华星光电项目，有消息称，该项目是目前为止国内最大规模的工业AI质检项目。
AI企业也不甘示弱。
商汤科技作为中国头部AI企业，商汤AI大装置也在各大工业质检领域落地。从汽车到3C，从纺织到医药，制造业对质检都存在巨大需求，也与巨大挑战。为了解决这些问题，商汤的深泉平台从质、敏、柔三个方面重点发力。质的方面，深泉平台从多光学方案支持、多零部件形态支持、多重质检支持三个角度提供了解决方案，可以将缺陷漏检率和误检率压缩到极致。敏的方面，深泉平台针对生产前-轻量化产线、生产中-软硬一体高效推理、生产后-工艺快速迭代提供了多方面解决方案，将工艺的迭代从“月”为单位改变为“周”为单位。柔的方面，
深泉平台提供了工业模型训练组件、推理工作流调度组件、报表配置组件，实现低代码支撑柔性质检，满足多件小批次的高质量质检。
应用深泉平台后，全球灯塔工厂之一的福田康明斯发动机工厂的质检效率得到大大提升，同时随着工厂向智能制造转型，企业竞争力也得到显著增强。
在他们的强势入局下，工业AI质检领域，也已经在3C电子、新能源、汽车等行业实现了规模化应用，且增长迅速，智能制造呈现出遍地开花的态势。
双向奔赴的背面
但巨头们看中的，真的只是AI质检吗？
这里不得不谈互联网大厂们的处境。
大势当前，美国工业互联网、德国的工业4.0、中国的智能制造2025、日本的超智能社会5.0蓝图，全世界都在向智能制造迈进。
海水将退，过去10年，他们是信息化革命红利的最大尝鲜者，如今，流量争夺战趋于顶峰，产业互联网金矿价值蓄势待发。
“光靠BAT撑不起中国经济”呼声高涨，在兴奋与焦虑参杂中，传统互联网巨头们几乎不约而同地，一个箭步跑向工业领域。
智能制造这艘时代之船，他们必须搭上。
但任何一个试图通过AI技术改造制造的企业，都无法回避的一点是：智能制造是一个极其复杂、庞大的体系。
想要做好工业，技术功底、资金支持、人才是必需项，但还远远不够。
最基础，也最核心的要点之一是，工业需要深厚的行业知识与经验。
智能制造，核心在于“制造”，一切“智能”都需要建立在此基础之上。
中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，而每类工业企业都有自己独特的工业Know-How和行业知识。
“一米的宽度，一百米的深度”的行业特性，背后是深厚、专业的行业知识。
没有对制造业的理解，所有数字化、智能化方案都将是无源之水、无本之木。
在技术愈发内卷背景下，能吃透工业知识的跨界企业，并不多。
互联网企业也意识到这一问题，对于不可不得的智能制造领域，在目光所及之处，工业AI质检成为智能制造一个绝佳的切入口：
AI质检效果直观、投入产出相对清晰：质检可以直观的告诉工厂主能节省多少成本，能降低多少误检漏检率，赋能企业也能更快获得产出。 行业know-how要求相对低：质检的精细化特质，对故障率的要求极高（1%或更低），让AI的高精特性得到最大程度体现。 部分市场接受度高：已经在3C电子、新能源、汽车等行业规模化应用，且增长迅速。
而对于中国工业质检市场1.42亿美元规模数据（IDC统计的2020年数据），百度智能云智慧工业事业部副总经理黄锋和商汤科技智慧工业负责人崔磊指出，1.42亿美元仅是软件的规模，而工业企业最终使用的是包含光学、自动化在内软硬一体的方案。
“而且AI质检市场的渗透率不足5%，目前属于快速增长的增量市场。”黄锋补充。
“目前商汤的工业质检产品，都采用了软硬一体的方式，工业质检中软硬一体设备的市场，远远超过这个规模。”崔磊肯定的说。
政策利好、市场需求、技术优势下，进入这个赛道的云厂商、AI创企、传统机器视觉企业、工业互联网平台企业等，看中的是这个赛道未来发展的潜力与增速。
智能制造，任重道远
所有跨界企业需要明白2点：
第一，工业AI质检只是相对简单。
正如前文所述，AI质检发展数年，渗透率依然仅有5%。
对于漫长的工业革命进程而言，AI质检的发展时间的确不长，但不可否认的是，AI质检市场也许没有大量入局者想象中容易。
需求碎片化、定制化；数据库样本不足；工业领域的数据极为庞杂、分散，且贯穿研发、生产、测试、运营等生命周期；数据开采周期长，效率低；AI质检，背后还涉及光学、自动化、电器等多学科交叉融合......都是制约AI质检市场规模化的拦路虎。
这些都需要扎根工业，逐个摸索。
黄锋介绍道，AI质检的研发与落地，都需要深入工厂，而工厂一般位于郊区，内部环境嘈杂，生活上也有诸多不便之处。算法工程师们在工厂经常一待就是几个月“不是所有大厂、所有的算法工程师都能耐的住寂寞，吃得了这个苦。”
黄锋认为，百度AI质检取得领跑优势的原因之一就在于扎实。
第二，AI质检领域卧虎藏龙，他们需要面对的，还有一群虎视眈眈的竞争对手。
以海康、大华为代表的安防巨头，早已在工业视觉领域占据一席之地。
碎片化的工业视觉市场，具有可预见性差、稳定性强的显著特点，但这恰恰是海康、大华擅长的领域，这种业务模式，他们已经在安防领域操练了近20年。此外，6、7年前就开始的战略布局，产品和服务方面的经验迁移，都是海康、大华等“老将”们的优势。
时代潮流下，也催生出一批AI创业企业。
他们一开始就目标明确，心无旁骛的扎根智能制造。技术实力与互联网大厂相比，也不遑多让。快速响应、吃苦耐劳是他们甩开竞争对手的必杀技，“XX（某行业巨头），他们自己不想花时间和精力攻克某个技术难点，我们整个项目组花了好几个月时间，捣鼓出来了。”此前一家AI创业企业这样对雷峰网表述。
如果说，将AI创企比作工业视觉领域，血气方刚的年轻人，那么传统视觉厂商，就是一路卧薪尝胆的智者，在中国工业视觉市场承担着中流砥柱的重任。
他们是大风大浪中淘洗出来的胜利者，历史的积淀使他们拥有品牌、客户、资金、技术多重优势，在不断巩固自身地位的同时，一边默默啃食对手的份额。
在国外，则有盘踞高端、垄断中国约60%市场份额的美日德巨头康耐视、基恩士等。
他们以高端市场为目标，同时极其注重产品质量和技术创新，通过差异化功能，和“比客户先行一步”的行动力，保持着让行业难以望其项背的业务能力与营业能力。
黄锋也提到，未来的AI质检市场，比拼的是更优的效果、更快的交付，更低的成本，更好的客户ROI。对AI技术提供商而言，产品化和交付标准化是核心竞争力。
在推动传统制造业数字化转型的过程中，这些困难是不可避免的。对于互联网巨头来说，这并不是一条容易走的路。
第三，始于AI质检，但不应止于AI质检。
所谓智能制造，即是利用新一代信息技术，来提高生产效率、产品质量、降低能耗等，贯穿设计、生产、管理等制造的各个环节和产品的整个生命周期。
AI无疑是最适合回答这道题的主角，但是现下，还没有出现通用性解法，大多是以某个行业的单一场景做突破。
如果仅聚焦于单个设备、单项技术的智能化，无法带来整个生产环节的效率提高。
如何让人工智能技术给制造业带来普惠，引领制造业的升级，而非在一个细分赛道与众多企业缠斗，是巨头们需要思考的问题。为此，百度智能云基于“点线面体”，从单点设备到生产流程，到企业，到产业区域，探索全方面赋能企业和地方经济发展。
当下的工业AI市场，无疑是一块色香味俱全的大蛋糕，且存量颇丰。随着这条赛道的难点被不断攻克，蛋糕被不断瓜分，届时，这条赛道上的所有入局者之间，势必产生一番激烈的角逐。实际上，除了AI质检，互联网大厂们也在利用已有的落地成果改进算法，提高技术通用性，探索更多帮助企业降本增效的方案。
历史的经验教训告诉我们，在此之前，哪家企业始终怀揣智能制造的大局，率先在其他领域多方布局，才能最终把握时代风向，书写更为精彩的历史。
