不过，无论再怎么优化和提升，产品品质可能都会存在或多或少的缺陷和瑕疵。

而质检是把好产品质量控制的最后一道重要防线。传统的质检，需要人工操作，效率低下，且结果更容易受到人为因素影响，如疲劳、注意力不足等，导致误判率较高。

因此，工业质检需要一个永不疲倦、识别能力卓越的“智能质检员”，它能够将潜在的不确定性转化为可预测、可控制的相对确定性。

例如有企业将工业AI质检技术整合到动力电池的多个关键生产工序中，通过运用AI分析综合判定产品的质检结果。采用“融合增强+视觉学习+特性适配”三位一体的综合解决方案，使用2D缺陷检测、3D缺陷检测、边缘分割、匹配算法，对齐算法，深度判断，校正算法等重要AI算法，并推动在工业场景使用“2D+3D”多模态融合技术解决动力电池若干工序中的外观质检难题，在生产制造环节取得了提质、降本、增效的成果，实现算法对人工检测的辅助和替代。

在锂电池的生产工序中，前段工序及中段卷绕，支持高速在线生产，每道工序生产完后，人眼无法检测，必须自动化设备智能质检；中段、后段工序及包装段工序早期采用人工肉眼检测，面临人员招聘和培训流程长、人工检测不稳定性等问题。应用AI质检技术后，显著增强效率。

工业AI质检可以应用在很多场景，例如

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外观检测

来源网络

02

缺陷分类

图片来源：阿丘科技官网

03

分选定级

图片来源：阿丘科技官网

04

有无判别

图片来源：阿丘科技官网

机器视觉是AI工业质检行业的基石。

它利用图像传感器、光学器件和算法库，实现对工业生产过程中的视觉信息进行获取、处理和分析，为AI工业质检提供基础数据支持。

用机器替代人力，使机器具有像人一样的视觉功能，完成识别、检测、定位等工作，成为越来越多工业制造企业的选择。

工业AI视觉检测作为制造业中新兴的领域，在高速发展的同时也一直面临着一系列难点与挑战。

在面对庞大的生产规模时，企业需要监控和管理数量众多的工艺控制点，这引发了一系列复杂的问题：

这些因素共同构成了质量管控的主要难点，亟需通过技术创新和改进来解决，同时也给工业AI视觉检测带了极大挑战：

从工业智能化的发展历程可以看出，在大模型出现之前，人工智能技术在工业领域已有较多应用。

• 在前期阶段，工业人工智能的应用主要是以专用的小模型为主。

主要表现为以下三个主要特征：

• 随着生成式 AI（大模型）发展，开启了工业智能化的新阶段。

而三大关键技术对工业质检起到了重要作用

小模型的核心特点是学习输入与输出之间的关系。

小模型能够从海量的工业产品图片数据中，学习到产品的外观特征、质量标准和缺陷模式等关键信息。

而大模型通过构建庞大的参数体系来深入理解现实世界的复杂关系。

大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在庞大的知识数据库中提炼出更多的特征变量。特征变量不仅数量庞大，而且涵盖了多个维度和层面。

结合两者不同的技术特点和应用能力，目前在工业领域形成了不同的分布态势

小模型能够基于有限数据支撑精准的判别和决策，能够针对具体场景进行精细化的调整和优化，更适合工业生产制造领域。

大模型当前的能力更适配于研发设计和经营管理，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升。

尽管以生成式 AI 为代表的大模型被视为当前 AI 的热点，但在工业领域的实际应用中，大模型尚不能完全取代以判别式 AI 为代表的小模型。

一方面，小模型在工业领域具有深厚的应用基础和经验积累，其算法和模型结构相对简单，易于理解和实现，其稳定性和可靠性得到了验证。

2022年前五大主要厂商的市场份额达到44.7%，主要集中在百度智能云、创新奇智、腾讯云、微亿智造和阿丘科技等厂商，占比分别为10.6%、10.4%、10.2%、7.3%、6.2%。