AI赋能：工业质检、工业机器视觉、低代码编程
节选来源：浙商证券
分析师：邱世梁，刘雯蜀；研究助理：周艺轩
【摘要】
✓工业 AI 质检：据 IDC 测算，工业质检市场规模至2025 年将快速增长至62 亿元，2020-2025年CAGR 达28.5%；代表企业：创新奇智、科远智慧
✓工业视觉代表企业：海康威视、大华股份、奥比中光、奥普特、凌云光
✓工业低代码编程代表企业：远光软件、用友网络
1）工业 AI 质检精确率迈上新台阶：
据IDC 测算，工业质检市场规模至2025 年将快速增长至62 亿元，2020-2025年CAGR 达 28.5%。大模型的图像和音视频处理能力有着巨大突破，将促进AI 质检精确率迈上新台阶。随着应用成熟度的提高，拥有领先AI 技术应用的 AI 质检解决方案提供商市场份额有望持续扩大。
科远智慧（与 AI 结合的低代码平台已在电力企业中应用，已推出基于AI 的工业质检、虚拟电厂等产品）；
创新奇智（港股，工业 AI 解决方案提供商，AI 技术实力雄厚，AI 质检解决方案市场占比高）。
2）工业视觉 AI 取得重大突破：
当前，光学成像技术，多传感器融合技术，感光和光学处理芯片技术大幅进步，使“看得更小、看得更清”成为现实。在此基础上，AI 技术可以帮助机器 “感知更准确、理解更深刻”，是创造价值的重要切入点。当前快速进展的AIGC技术可以有效解决工业视觉领域AI 训练的样本问题，助力工业视觉AI 性能重大突破，得益于此，工业预训练大模型的突破也值得期待。未来相关的软件厂商和光学传感器、光学处理芯片将受益于工业视觉解决方案提供商将受益于工业视觉性能突破带来的渗透率的提升。
海康威视（已在机器视觉领域训练了百亿级别参数的感知大模型，并全方位应用在产品中）；
大华股份（已结合深度智能算法推出监控产品）；
奥比中光（3D 视觉龙头，海外子公司部分业务场景已接入ChatGPT-4）
奥普特（机器视觉核心部件龙头，核心技术包括工业AI 算法等）；
凌云光（智能视觉装备与核心视觉器件专业供应商，公司数字人产品与ChatGLM大模型结合进行了成功的商业应用）。
在硬件发展渐趋成熟的基础上，AI技术可以帮助机器“感知更准确、理解更深刻”，是创造价值的重要切入点。当前快速进展的AIGC 技术可以有效解决工业视觉领域AI 训练的样本问题，助力工业视觉AI 性能重大突破。未来，相关的软件厂商和光学传感器、光学处理芯片和工业视觉解决方案提供商将受益于工业视觉性能突破带来的渗透率的提升。
大模型在图像和音视频处理方面进展迅速，工业质检迈上新台阶。AI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。IDC认为在 2021 年“工业质检解决方案市场实现了规模化复制、加速发展”。目前，以GPT 为代表的大模型在视觉和图像处理方面进展迅速，如GPT-4 具备直接读取图像信息、理解图像信息和完善图像信息的功能，各大模型在视频理解方面也取得了极大进展，如阿里的视频AI 服务可以对音视频进行识别、分析和理解。随着AI 能力的提升，AI 赋能的工业质检在准确性方面迈上了新的台阶。
工业AI 质检在制造行业的典型应用模组
2.1 3C 和汽车等行业 AI 质检实现规模化复制，解决方案为主力产品形态。当前，AI 工业质检领域场景呈现碎片化的特征，大部分厂商都在逐步寻找自身优势的细分行业场景。在2021年自身重点市场取得规模化复制的同时，开始向更多场景领域拓展布局。3C、汽车、消费品和原材料四大行业中很多AI 质检场景实现规模化复制，成为驱动市场发展的主要动力。在产品供应上，解决方案仍是多数厂商重点提供的产品形态，具体表现在各类定制监测系统和一体化设备。解决方案也最贴合于工业领域客户需求，中期来看，仍是未来研发的主力产品形态。
2021 年中国AI 赋能的工业质检解决方案市场CR5 为44.3%
中国工业AI 质检市场规模2020-2025 年CAGR 预计达28.5%（单位：百万美元）
2.2 工业 AI 质检前景广阔，行业处于发展期机会较多。随着当前 AI 技术的涌现和成熟，预计工业 AI 市场规模将持续扩大，据 IDC 预测，2023-2025年，我国工业 AI 质检市场增速将加快，至 2025 年软硬件市场总计将达 9.58 亿美元（约合人民币 62 亿元），2021-2025年 CAGR 为 28.5%。当前，AI 赋能的工业质检解决方案市场中的主要厂商包含了头部云服务商、AI质检创新企业等。2021年前五大主要厂商的市场份额为44.3%，主要集中在百度智能云、创新奇智、腾讯云、华为、阿丘科技等厂商，行业处于发展期，市场集中度不高。中长期来看，随着市场逐步分化和应用成熟度的提高，拥有领先AI 技术应用的厂商市场份额有望持续扩大。
2.3 工业视觉 AI 取得突破
硬件基础大幅进步，AI成为创造工业视觉价值重要切入点。工业视觉是工业自动化的核心领域，包括检测、识别、测量、定位等关键任务。工业视觉在工业领域的应用场景十分丰富，包括缺陷监测、视觉分拣、物流分包、拆码垛和工业上料等。工业视觉的应用可以减少人工的使用并提升准确率、减少错误率。近年来，全球工业视觉市场规模稳步增长。而行业应用的前提是工业视觉在检测、识别、测量、定位等关键任务上的准确性。当前，光学成像技术，多传感器融合技术，感光和光学处理芯片技术大幅进步，使“看得更小、看得更清”成为现实。在此基础上，AI技术恰好可以帮助机器“感知更准确、理解更深刻”，是创造价值的重要切入点。
全球工业视觉市场规模2025 年将达1276 亿元
融合深度学习的地板花纹分类将降低20%人工成本并提高 30%作业效率
2.4 在落地方面，国内工业视觉厂商已经取得突破。与一般性的图像生成主要表现为图像上较为宏观的语义改变不同，工业视觉缺陷主要体现为样本图像上细微的局部缺陷纹理变化，语义信息低。此外，生成的缺陷纹理不仅要有自然的主观视觉感受，还需要是物理上真实的，缺陷的形态要符合样本本身的物理和光学特性。传统的图像生成算法一般只能做到视觉真实，无法兼顾物理真实。针对这一问题，创新奇智将物理模型融入AIGC 模型的构建，提出基于光学成像模拟的光照生成模型和基于双阶段引导的缺陷生成模型，从而可以模拟样本在不同光照状态下的缺陷图像。两阶段缺陷样本生成模型逐步聚焦局部缺陷样例和全局图像融合，可以有效地兼顾工业视觉领域缺陷样本生成的物理真实和视觉真实的要求。结合上述两个模型，创新奇智可以生成样本在不同光照条件下的缺陷图像，从而可以有效地扩充训练样本库，解决工业视觉领域缺陷样本不足的问题，提升工业预训练大模型的训练效果。
基于AIGC 的缺陷样本生成框架有望解决工业视觉领域样本不足的问题
3）工业低代码编程：突破“易用性”瓶颈
工业低代码编程：受限于逻辑、数据流的可视化编排等，低代码编程遭遇了“易用性”瓶颈。目前AIGC 在编程领域已经取得了重大突破，能较为成熟的生成代码和修改代码，将低代码编程的易用性提高了一个维度。这一突破对工业场景意义更为重大，使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写，有望重塑工业PaaS低代码开发平台。
远光软件（近期发布了 AI 驱动的全栈低代码平台）；
用友网络（EA、ERM、SCM 软件龙头，其低代码开发平台活跃开发者超百万）。
目前AIGC 在编程领域已经取得了重大突破，能较为成熟的生成代码和修改代码，将低代码编程的易用性提高了一个维度。这一突破对工业场景意义更为重大，使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写，有望重塑工业PaaS 低代码开发平台。
高性能AI 将使低代码编程突破“易用性”瓶颈，在工业领域意义更为巨大。低代码编程在过去二十年不断降低软件开发门槛，低代码编程一般产品形态表现为，通过可视化拖拉拽的编程方式，使得非专业程序员也能够快速地构建应用程序，从而降低软件开发成本、提高开发效率。但业界不得不面对的是，即便通过可视化编排，对于特定领域DSL 生成门槛依然不低。随着不断榨干传统图形交互潜能，以及受限于传统软件开发思维框架，进一步提高“易用性”逐渐遭遇了瓶颈。特别是对于逻辑、数据流的可视化编排，在易用性上一直给行业带来不小的挑战。
逻辑、数据流的可视化编排为低代码编程带来挑战
这种易用性的困境随着GPT 等高性能AI 模型的成熟迎来新的机遇。在一个数字化系统“搭建”过程中，无论是流程编排还是逻辑流设计，本质是将业务语言转化为系统语言，是对于业务流程、规范、限定的数字化“翻译”，与传统编程语言的演进方式非常类似，这为利用LLM 处理这类场景问题提供了天然的条件。目前AIGC 在编程领域已经取得了重大突破，能较为成熟的生成代码和修改代码，将低代码编程的易用性提高了一个维度。
基于新一代AI 的低代码/无代码工具大量涌现
“易用性”的突破在工业领域低代码编程中意义更为重大。一方面，相比于普通的软件开发，工业场景中的软件开发或程序编写具有更强的专业性，需要大量行业Knowhow 的支撑。低代码编程“易用性”的突破使得大量工程人才可以轻松上手工业程序的编写，极大的助力于研发和生成效率的提高，加速工业企业数字化转型。
低代码编程将为工业平台带来快速开发和部署、可扩展性和数据可视化等功能
GPT 等高性能AI 模型的代码生成能力有望重塑工业PaaS 低代码平台。工业互联网平台的重要能力之一是通过封装在其PaaS 平台层的大量通用的行业Knowhow 知识经验或知识组件以及算法和原理模型组件，以低代码方式构建上层工业APP 应用，而GPT 代码生成能力的跨越式进步有望重塑工业PaaS 低代码开发平台。
目前，微软已将GPT 的代码生成能力融入其低代码开发平台Power Platform，并于2023年3 月正式推出 PowerPlatform Copilot 产品。Copilot是Microsoft Power Platform 的一个新功能，可以在Power Apps, Power Virtual Agents 和 Power Automate 中基于 GPT 能力提供AI-powered 的帮助，让制作者可以用自然语言描述他们想要的应用、流程或机器人，然后Copilot 可在几秒钟内完成创建，并提供改进建议。我们认为，未来随着AIGC 在代码生成能力方面的逐步成熟，有望使得非程序员的工程师能够使用自然语言指令进行零错误的工业APP 开发，大幅提升工业PaaS 的应用创建能力、降低应用开发成本。
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