質檢在工業(yè)生產(chǎn)中處于非常重要的一環(huán)，傳統(tǒng)質檢大量依賴人工，然而工資低、工作枯燥，已經(jīng)越來越難以吸引工人，同時人工存在個體差異，不利于保證質量一致性。在半導體AOI等領域，機器視覺替代人工已經(jīng)得到了成熟應用，但基于傳統(tǒng)CV算法的機器視覺系統(tǒng)難以應對缺陷位置隨機出現(xiàn)的情況。在此背景下，基于AI算法的視覺缺陷檢測，實現(xiàn)了對隨機缺陷的識別和檢測，拓展了傳統(tǒng)機器視覺的應用范圍，開拓了新的藍海市場，受到業(yè)內的廣泛關注。

目前已經(jīng)有各類廠商憑借自身基礎優(yōu)勢進入該市場。尤其是軟件和解決方案領域，云廠商、AI創(chuàng)企、傳統(tǒng)機器視覺企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)等，都紛紛在AI視覺質檢領域積極布局。資本也高度看好該領域，近兩年已經(jīng)有超過30家相關創(chuàng)新企業(yè)獲得融資。

大量廠商的涌入使得并不大的市場略顯擁擠。IDC數(shù)據(jù)顯示，2019年中國工業(yè)AI質檢軟件及服務（不含硬件裝備）市場規(guī)模達到1.1億美元，且市場還處于碎片化階段，廠商間收入差距尚不顯著，未來AI工業(yè)質檢市場會進一步成熟，并將進一步向更多行業(yè)和場景深化拓展。各行業(yè)中，由于傳統(tǒng)機器視覺應用基礎好、客戶體量大、投入產(chǎn)出相對較高等優(yōu)勢，3C和半導體行業(yè)的屏幕、機殼表面檢測、PCB的AOI檢測以及新能源組件表面檢測等行業(yè)場景吸引了最多的廠商參與。

盡管略顯擁擠，整體工業(yè)AI視覺質檢滲透率還較低，在鋼鐵、汽車、食品、化纖、服裝、電力等很多行業(yè)都有場景在持續(xù)落地。IDC預計，未來AI工業(yè)質檢市場還會持續(xù)增長，值得進一步關注。