制造业作为国民经济的重要组成部分，在国家的繁荣与稳定方面起着至关重要的作用。为了实现制造业的智能化升级和跨越式发展，底层问题亟待解决。工业互联网是支撑工业制造业转型的重要技术组成方案，加快核心技术产品攻关，如人工智能(Al)在工业领域的应用，将推动我国工业的数字化转型。同时，随着工业制造的需求越来越多，传统方式已无法满足企业需求，工业质检等方案的升级是必然趋势。IDC定义的Al赋能的工业质检是利用基于深度学习等Al技术的视觉检测技术，在工业生产过程中，对产品图像进行视觉检测，从而帮助发现和消除缺陷。基于Al视觉技术进行人的行为检测识别、视频巡检等应用，不属于本报告讨论的工业Al质检范畴。工业Al质检技术凭借工业互联网体系中丰富的数据、算法和算力资源，结合云边端等技术手段，成为推动工业生产数字化转型的重要驱动力。
市场规模：2022年工业质检解决方案(不包含硬件)整体市场规模为2.7亿美元，较2021年增长
了27.4%,从增长趋势来看，2022年受到疫情影响，增长趋势有所放缓，但对比其他Al市场仍然属于相对较高的水平。从行业角度来看3C依旧占据半壁江山，在总市场中占比达到53.1%,汽车、轻工消费品紧随其后，占比分别为18.6%、13.4%。IDC预计，2026年中国工业Al质检整体
市场将达到13.35亿美元。
目前现状：2022年开始头部厂商更加有所侧重地选择有经验和沉淀的细分行业和场景开展深耕，并利用自身优势基于工业Al视觉平台打造完整的解决方案，同时在原有细分行业有序进行规模化的复制，由此取得稳定的收入增长。也有不少新的玩家包括检测设备商和行业系统集成商(SI),进入市场进行跑马圈地，所以IDC也观察到该市场竞争态势日趋激烈。
行业市场3C和动力电池、汽车等仍然是市场的核心需求方向，需求旺盛。同时，在装备制造、有色金属、包装印刷、食品饮料等新行业新场景的应用仍在继续涌现，这些领域对产品质量和安全的要求同样严格，Al质检的应用为它们提供了重要的技术支持。
从技术的角度来看，目前大模型+工业质检已有商业化落地案例，2022年矿业基于视觉大模型开展自身内部各种场景的质检落地。在3C电子行业，已有技术厂商利用大模型对电路板进行高精度的检测，确保产品的可靠性。在轻工消费的纺织行业中，通过大模型实现对面料瑕疵的精准识别，提高产品的质量。
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