寧德時代,,一個國內(nèi)外新能源車企都繞不過的名字,。近期公布了2022年度業(yè)績預(yù)告,首次實現(xiàn)單季度盈利破百億,,更讓其飽受市場熱議,。
財務(wù)數(shù)據(jù)上的成績,離不開寧德時代多年來的鋰電池布局,。公開信息顯示,,公司目前已擁有13座鋰電池生產(chǎn)基地。但隨著生產(chǎn)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張,,一些問題也逐漸被暴露出來,。
寧德時代首席制造官、工程制造體系總裁倪軍,,曾披露了鋰電制造面臨的挑戰(zhàn):包括生產(chǎn)過程復(fù)雜,、材料尺度跨度巨大、安全性要求以及質(zhì)量一致性要求高,、性能不斷提升,、成本壓力大等等。
拿最核心的生產(chǎn)過程來說,。一般而言,,鋰電池的生產(chǎn)工藝分為前段工序(極片制造)、中段工序(電芯合成),、后段工序(化成封裝),。
在前段工序及中段卷繞中,由于支持高速在線生產(chǎn),,每道工序生產(chǎn)完后,,人眼無法檢測,因此必須使用自動化設(shè)備智能質(zhì)檢;而在中段,、后段工序及包裝段工序,,行業(yè)早期采用人工肉眼檢測,如今則面臨人員招聘和培訓(xùn)流程長,、人工檢測不穩(wěn)定性等問題,。
為了滿足鋰離子電池對于安全性能的高要求,寧德時代將工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù),,引入到動力電池若干工序中的安全判斷環(huán)節(jié),,通過運用AI分析綜合判定產(chǎn)品的質(zhì)檢結(jié)果,提高生產(chǎn)效率,。
這不是孤例,。隨著數(shù)字化時代的到來,傳統(tǒng)人工檢測方式已經(jīng)越來越難以適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化的發(fā)展訴求,,更加精確穩(wěn)定的工業(yè)AI質(zhì)檢解決方案,,正在加速融入制造業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)流程中。
根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC于發(fā)布的《中國AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場分析,,2022》報告顯示:工業(yè)AI質(zhì)檢已經(jīng)從前幾年的試點應(yīng)用,,走向規(guī)模化復(fù)制推廣,。其中通信和電子制造、汽車及零部件,、消費品和原材料4個行業(yè),,是目前工業(yè)AI質(zhì)檢的主要應(yīng)用行業(yè),合計占據(jù)了91.5%的市場空間,。
而隨著該場景吸引了各類廠商進(jìn)入,,本就不大的市場也變得擁擠起來。
01 產(chǎn)業(yè)的雙向奔赴
工業(yè)制造業(yè)是一個國家綜合實力的典型代表,。我國是全球制造業(yè)第一大國,,擁有41個工業(yè)大類、207個工業(yè)中類,、666個工業(yè)小類,,是全球唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中所列全部工業(yè)門類的國家。
但同時,,國內(nèi)制造業(yè)向高端化,、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型仍然任重道遠(yuǎn)。特別是考慮到生產(chǎn)過程中,,零部件產(chǎn)品種類眾多,、數(shù)量龐大、更新迭代快,對外觀檢測準(zhǔn)確性,、靈活性,、成本管控等有較高要求,工業(yè)質(zhì)檢成為必不可少的環(huán)節(jié),。
傳統(tǒng)的工業(yè)質(zhì)檢,,主要是以人工質(zhì)檢為主。即主要依靠人力,,需要質(zhì)檢員具備敏銳的視力以及豐富的經(jīng)驗,,才能檢測出缺陷的類型。這種模式存在十分明顯的弊端,。目前制造企業(yè)普遍存在招工難,、留人難的問題。而質(zhì)檢是一項辛苦又需要技術(shù)基礎(chǔ)的工作,,質(zhì)檢員工缺口很大,。此外,檢測速度也存在局限性,,并且存在肉眼損傷,、疲勞等影響而出現(xiàn)人為判斷誤差的隱患。
“人工質(zhì)檢是用人最多的地方,,且面臨明顯問題,。一方面,工作時間長且枯燥,,人工拿著產(chǎn)品360度旋轉(zhuǎn)找缺陷,,每件檢查時間長達(dá)1分鐘,工作人員容易疲勞,。另一方面,,訂單變動時無法準(zhǔn)確適配人員,人力成本不斷拉高,,質(zhì)檢高峰期用人數(shù)量超過1500人,。”上海富馳高科自動化總監(jiān)鄧聲志曾公開表示,。
在此基礎(chǔ)上,,基于傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法的質(zhì)檢方式被廣泛應(yīng)用。通過機(jī)器視覺,,通常能處理容易提取,、容易量化的特征,如顏色,、面積,、圓度,、矩形度,角度,、長度等,。其原理為基于目標(biāo)特征在圖像中存在與否、多個目標(biāo)特征之間的距離的數(shù)值進(jìn)行邏輯判斷來完成視覺任務(wù),。
這種方法雖替代了人力,,能夠滿足有比較明確特征的檢測或測量需求,在處理一致且制造精良的部件時能夠可靠運行,。但隨著缺陷庫的增大,,算法也會變得越來越有挑戰(zhàn)性。
不僅如此,,在生產(chǎn)換線,、工藝升級過程中,無法迭代學(xué)習(xí),;新缺陷,、新特征需要新設(shè)計,經(jīng)常需要人工去調(diào)整各項參數(shù),,算法開發(fā)調(diào)試效率低,、周期長,有著明顯的瓶頸,。
在此背景下,,基于AI算法的視覺缺陷檢測,既實現(xiàn)了對隨機(jī)缺陷的識別和檢測,,又拓展了傳統(tǒng)機(jī)器視覺的應(yīng)用范圍,,受到業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。當(dāng)前,,市場在AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢軟件和解決方案產(chǎn)品形態(tài)主要提供的是軟件/平臺、檢測裝備,、面向具體業(yè)務(wù)場景的定制檢測系統(tǒng)等,。從某種程度上看,這也是AI質(zhì)檢服務(wù)商和行業(yè)廠商的雙向選擇,。
從行業(yè)廠商這一側(cè)來看,,IDC 中國人工智能高級分析師程蔭認(rèn)為,在AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢場景落地過程中,,因為工廠的業(yè)務(wù),、技術(shù)負(fù)責(zé)人可以根據(jù)缺陷識別的準(zhǔn)確率、誤檢率,,降低企業(yè)內(nèi)部人力成本的數(shù)量,、訓(xùn)練并識別缺陷的時效性來衡量這一場景的業(yè)務(wù)結(jié)果,所以AI工業(yè)質(zhì)檢場景因ROI清晰已在工業(yè)企業(yè)大量嘗試,成為工業(yè)智能領(lǐng)域較為成熟的應(yīng)用,。
而對AI質(zhì)檢服務(wù)商,,一個能落地和規(guī)模化的場景的重要性無需贅述,。
國金證券研報曾指出,,AI企業(yè)在資本市場遇冷,主要與市場前期預(yù)期過高及行業(yè)發(fā)展遭遇瓶頸有關(guān),。深度算法遲遲未見突破,,實戰(zhàn)落地場景分散,產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度低,,人力成本高,,道德倫理方面亦有挑戰(zhàn)等原因,使得AI算法公司的商業(yè)模式和變現(xiàn)能力受到挑戰(zhàn),。
因緣際會之下,,雙方在推動AI質(zhì)檢場景落地上愈發(fā)達(dá)成共識。
02 云廠商獨占鰲頭
目前,,已經(jīng)有各類廠商憑借自身基礎(chǔ)優(yōu)勢進(jìn)入AI質(zhì)檢市場,。尤其是軟件和解決方案領(lǐng)域,云廠商,、AI創(chuàng)企,、傳統(tǒng)機(jī)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(zhì)檢領(lǐng)域積極布局,。
IDC的報告顯示:AI質(zhì)檢市場份額上,2021年前五大主要廠商的市場份額達(dá)到了44.3%,,主要集中在百度智能云,、創(chuàng)新奇智、騰訊云,、華為,、阿丘科技等廠商。
可以看到,,云廠商是AI工業(yè)質(zhì)檢軟件和解決方案市場當(dāng)中的主力,。某種程度上,云廠商已經(jīng)在工業(yè)質(zhì)檢平臺,、算法研發(fā)以及數(shù)據(jù)積累上具備一定的優(yōu)勢,,積累了AI工業(yè)視覺落地的know-h(huán)ow。
而之所以能獨占鰲頭,,與它們的入局節(jié)點和戰(zhàn)略部署有關(guān),。拿百度來說,。早在2017年百度云智峰會現(xiàn)場,北京首鋼自動化信息技術(shù)有限公司的10000張鋼材照片,,通過百度智能云發(fā)布的ABC一體機(jī)檢測鋼材瑕疵,,整體缺陷識別分類準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上,與人工專業(yè)檢測結(jié)果十分接近,,這是百度在AI質(zhì)檢領(lǐng)域的最早嘗試,。
和百度一樣對AI質(zhì)檢格外上心的云廠商,同樣包括騰訊云?,F(xiàn)階段,,在工業(yè)AI質(zhì)檢場景上,騰訊云已經(jīng)與寧德時代,、上海富馳高科等標(biāo)桿客戶達(dá)成合作,,并可以實現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制,。
2022年末,,工信部國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心圍繞智能研發(fā)、邊緣計算,、智能生產(chǎn),、智能運營、數(shù)智供應(yīng)鏈,、數(shù)字新基建等重點方向,,面向社會征集價值效益明顯、可示范推廣的優(yōu)秀案例與示范項目,。作為騰訊云的智能產(chǎn)品之一,,其工業(yè) AI 質(zhì)檢案例成功脫穎而出,成為唯一入選項目名單的互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)案例,。
對于百度和騰訊而言,,AI質(zhì)檢解決方案的關(guān)鍵之處,在于對集團(tuán)云業(yè)務(wù)的賦能,。
近幾年,,云計算行業(yè)的增長動力正在從互聯(lián)網(wǎng)客戶向傳統(tǒng)企業(yè)切換。經(jīng)過數(shù)年的高速發(fā)展,,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)用戶滲透率已經(jīng)超過70%,這意味著在沒有技術(shù)創(chuàng)新的刺激下,,用戶流量將逐步趨于平穩(wěn),。與之相反,傳統(tǒng)企業(yè)客戶逐步成為上云主力,。從北美市場的經(jīng)驗看到,,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)推進(jìn),,傳統(tǒng)企業(yè)亦存在較為廣闊的上云空間。
因此,,可以看到互聯(lián)網(wǎng)云廠商們紛紛在政務(wù),、工業(yè)、能源等領(lǐng)域持續(xù)拓展,。據(jù)《經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)》報道,,在非互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)騰訊云業(yè)務(wù)目前著重尋找能源行業(yè)、制造行業(yè)的機(jī)會,,能源行業(yè)相對標(biāo)準(zhǔn)化一些,,而制造行業(yè)比較復(fù)雜,但勝在業(yè)務(wù)場景多,,在個別生產(chǎn)環(huán)節(jié)有望實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化且找到較大應(yīng)用場景,,例如AI質(zhì)檢。
這也更符合騰訊副總裁湯道生所強(qiáng)調(diào)的數(shù)字化的度量,、優(yōu)化,,即騰訊產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)激活產(chǎn)業(yè)的核心概念——數(shù)字化才可以度量,有了可度量的數(shù)據(jù)才能進(jìn)行優(yōu)化,。
當(dāng)然,,即便有著know-h(huán)ow,云廠商在推廣產(chǎn)品上也需要花費不小的力氣,。根據(jù)騰訊云離職員工透露,,“騰訊對制造與能源行業(yè)重點推廣的是人工質(zhì)檢等產(chǎn)品,產(chǎn)品推廣難度較大,,售賣工廠執(zhí)行軟件較不現(xiàn)實,,工業(yè)企業(yè)對云的需求較小,目前騰訊并未找到較好的突破點,?!?/p>
03 寫在最后
根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示,中長期來看,,隨著AI質(zhì)檢市場逐步分化和應(yīng)用成熟度的提高,,潛在的競爭將導(dǎo)致廠商格局發(fā)生變化,一些廠商會擴(kuò)大優(yōu)勢,,新的廠商也將逐步加入,。
例如急于在安防之外找到新應(yīng)用場景的商湯科技。2022年11月25日,,第二屆商湯科技數(shù)字能源智能制造生態(tài)合作伙伴大會上,,商湯科技發(fā)布了一系列“AI智能質(zhì)檢”軟硬件整體解決方案。
可想而知,,在大量廠商涌入的情況下,,工業(yè)AI質(zhì)檢總體競爭愈加激烈,。據(jù)悉,在電子制造及新能源汽車動力電池等領(lǐng)域,,AI質(zhì)檢廠商們已經(jīng)展開激烈的價格戰(zhàn),。
另一方面,工業(yè)AI質(zhì)檢在行業(yè)應(yīng)用滲透率還處在較低水平,,長期看仍有顯著發(fā)展空間,。IDC預(yù)計,2025年中國工業(yè)AI質(zhì)檢整體市場將達(dá)到9.58億美元(約合人民幣62億元),,2021-2025年CAGR為28.5%,。
與此同時,如果考慮到現(xiàn)階段中國工廠生產(chǎn)線上有超過200萬產(chǎn)線質(zhì)量及效率相關(guān)人員,,年人力成本消耗1400億元,;也就是說,工業(yè)AI質(zhì)檢市場有著高達(dá)千億元的市場空間,,能否更好應(yīng)對碎片化場景的挑戰(zhàn),,成為廠商們不能忽視的新機(jī)遇。
參考資料:
中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院《工業(yè)AI質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)化研究報告(2022年)》
IDC《中國AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場分析,,2022》
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