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英飛凌首席執行官 Reinhard Ploss 在接受《法蘭克福匯報》采訪時表示，在產能擴張緩慢以趕上消費者需求的地區，這種稀缺性“可能會延續到 2023 年”。

　　“建造將硅片加工成芯片的新設施和潔凈室可能需要兩到兩年半的時間;將現有設施升級到四分之三到一年，”他說。

　　今年的芯片危機正在影響從特斯拉公司到蘋果公司和微軟公司等公司的生產。研究表明，制造商完成訂單所需的時間在 7 月份延長至 20 多周，比上個月更糟。

　　Ploss 表示，在家工作的需求增加以及大流行導致的延誤后汽車行業的追趕效應已成為芯片行業的主要推動力。他還列舉了電動汽車的更快采用和對可再生能源需求的增長是造成短缺的因素之一。

　　受影響的歐洲公司包括沃爾沃汽車公司。De Tijd 報紙援引公司發言人的話說，由于芯片短缺，約有 5,000 名工人暫時失業，其位于比利時根特的工廠下周將不會運行三天。由于類似的原因，該工廠在上半年關閉了五天。

　　Ploss 呼吁歐洲做出更多努力，以減少歐洲大陸在半導體業務中對外國出口商的依賴。他說，只要符合英飛凌的商業戰略，他就“愿意”與其他公司合作。

　　汽車零部件生產商警告稱，半導體短缺將導致更多供應問題

　　加拿大汽車零部件供應商表示，造成該行業嚴重破壞的芯片短缺和經銷商短缺的情況比預期的要嚴重，并可能繼續證明預測是錯誤的。

　　在上周的季度收益報告中，供應商下調或取消了生產和收入預測，因為情況不可預測。

　　Martinrea International Inc. 首席執行官Pat D'Eramo 在財報電話會議上表示：“這對生產的抑制作用比幾個月前許多人的預期還要大。”

　　這家零部件生產商決定不發布任何第三季度指導，因為生產計劃非常不明確。他說，供應商有時只會提前幾天接到客戶停工的通知。

　　“在很多情況下，能見度是一個星期……很多產品都出現了故障，運行了兩周，停止了一周，運行了四個星期，停止了一周。而且我認為它會一直持續到第四季度，甚至可能會有一點，幾乎肯定會持續到明年。”

　　麥格納國際公司表示，由于芯片短缺的影響比預期的要大，它現在預計今年生產的汽車比僅在 5 月份時預測的要少 160 萬輛。

　　該公司首席執行官 Seetarama (Swamy) Kotagiri 表示：“很明顯，全球半導體芯片短缺對 2021 年的影響比今年早些時候業內大多數人預期的影響更大。”

　　與許多供應鏈問題一樣，半導體芯片短缺的主要原因是去年由于 COVID-19 的生產速度沒有像需求一樣迅速回升而導致生產普遍停工。隨著越來越多的人在家工作，芯片在消費電子產品中的需求量特別大，這使得汽車行業不能獲得足夠的供應。

　　汽車電子元件數量不斷增加所必需的芯片短缺迫使主要汽車制造商削減產量，并將供應重點放在更大、利潤更高的卡車和 SUV 上，制造車輛以在以后添加缺失的零件，以及在某些情況下，完全刪除某些組件。

　　通用汽車削減了諸如無線手機充電、智能后視鏡、高清收音機和一些卡車節油功能等功能，因為它試圖滿足經銷商的強勁客戶需求，因為經銷商的貨物幾乎空無一人。

　　溫尼伯 Murray Chevrolet 總經理 Dan Murray 表示，到目前為止，客戶并沒有因為削減而感到困擾。

　　“很多都是他們并不真正關心的事情。我的意思是在曼尼托巴，加熱方向盤是一個重要的選擇，所以這是我們不喜歡看到的，但在大多數情況下，客戶對被取消的東西感到滿意。”

　　他說他對通用汽車的反應感到滿意，而且需求足夠高，以至于客戶接受了妥協，包括等待長達六周的車輛交付。經銷商從 7 月開始，該地段只有 29 輛汽車，最終在當月銷售和交付了 78 輛汽車。

　　“庫存如此緊張，以至于一切都在銷售中。”

　　由于主要汽車生產商表示情況仍然不穩定，供應短缺可能會持續一段時間。

　　福特首席執行官吉姆法利在財報電話會議上表示，“我的猜測與任何人的猜測一樣好”，因為他預計這些問題將持續到明年。

　　由于其主要芯片供應商之一發生火災，該公司受到的打擊尤其嚴重，而通用汽車首席執行官瑪麗巴拉表示，新的供應問題正在出現。

　　“由于全球 COVID 爆發，我們在第三季度看到了新的挑戰，包括目前在馬來西亞的爆發導致半導體組裝、測試和封裝設施關閉。正如我們所說，這仍然是一個流動且快速變化的環境。”

　　8 月初，通用汽車宣布甚至將關閉部分卡車生產，而該公司位于安大略省英格索爾的 CAMI 工廠生產雪佛蘭 Equinox 自 2 月以來已基本關閉。

　　利納馬公司首席執行官琳達哈森弗拉茨在財報電話會議上表示，持續的減產比預期的要嚴重。

　　她指出，進入第二季度，預計全球損失的汽車產量將為 160,000 輛，最終達到 260 萬輛。現在預計第三季度將減少 127 萬臺，從 5 月份的 50,000 臺上調，但她表示，她擔心實際上會在影響方面更接近第二季度。

　　“準備好迎接比目前業內人士預測的更大的芯片損失在車輛制造方面的影響。我們在這里可能過于謹慎，但我們對所看到的低估模式感到擔憂。”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。