隨著AI技術的快速發展與應用，各類供應商憑借自身基礎優勢進入該市場，如云廠商、AI創企、傳統機器視覺企業、工業互聯網平臺企業等都在AI視覺質檢領域積極布局。在市場份額方面，百度智能云以14.6%市占率繼續位列第一，創新奇智13.2%、華為云7.8%分列二、三位。值得一提的是，在2020年同期IDC發布的分析報告中，百度智能云16%、創新奇智12.8%、華為云7.6%的市占率，同樣位列前三甲。

　　報告進一步指出，百度智能云在工業質檢領域布局較早，并具備顯著優勢。百度智能云不僅擁有昆侖芯片、飛槳框架、自研質檢算法等自主可控的 AI 技術，可深度適配優化，模型效果優秀;而且其開放性的產品可賦能合作伙伴及終端用戶，使之具備自主迭代能力;同時還支持多種合作方式及擁有豐富的落地經驗，2017年至今，百度 AI 質檢已落地 3C、汽車、鋼鐵、紡織等十余個行業，服務首鋼、寶武、恒逸、一汽等客戶。

　　IDC預計，未來五年工業質檢軟件和服務市場還會保持30%以上的CAGR增速(復合年均增長率)。目前工業質檢應用最為普遍的領域當屬電子制造、汽車、半導體和PCB等行業，未來在鋼鐵、食品、化纖、服裝、電力等領域還會在具體場景中持續升級更新，在競爭激烈的AI工業質檢市場，各供應商依舊充滿機遇。

　　質量是中國制造的短板，中國制造，質量先行。機器視覺檢測是智能制造的核心分支，也是能夠率先滲透并發展起來的核心技術之一。機器視覺可以提高質量，通過智能化的方法把產品內部外部的缺陷識別出來，包括缺陷的檢測、缺陷類型識別、特征的描述等。

　　質量檢測作為工業生產最關鍵的環節，在引入人工智能技術方面被寄予厚望。

　　一方面，人工質檢準確性低、速度慢，影響生產效率。在傳統工業流程中，傳統質檢主要通過人工進行產品質量檢查、產品分揀，但人工檢測有延時和誤差，還存在個體與個體間的差異，一定程度上會影響質檢的準確性。在任務重時，檢查效率低，審核質量不穩定出現的概率會增加，例如存在檢查員視力疲勞等因素，很多產品的微小瑕疵并不能被高效識別。

　　另一方面，人工質檢人力成本高，人員難培養，離職率高。據統計，目前每天產品線上進行人工檢測的工人數量超350萬人，但因工資低、工作枯燥，愿意從事人工質檢的工人愈來愈少。

　　在這種情況下，AI賦能的工業質檢引起關注。在數字化轉型趨勢的促使下，傳統制造企業的AI化、網聯化升級被提上日程。人工智能預測準確率將隨著數據量的提升而持續優化，以實現生產質量數據的全面掌控，為流程優化和工藝再造提供關鍵數據支持，可以說人工智能工業質檢解決方案將全面賦能工業。

　　當下，應用AI賦能，降低人工成本、提升生產效率，成為整個行業需要解決的問題。除了傳統機器視覺企業、工業互聯網平臺企業之外，基于自身AI技術，早已在醫療、快消、交通等行業生根發展的百度、騰訊等互聯網巨頭也將觸手伸至工業領域，全面助力工業AI化轉型。