AI 工业质检定义：
AI 工业质检是指基于 AI 视觉算法，以及相关硬件解决方案，对工业产品的外观表面细粒度质最进行检测，实现对产品缺陷的自动识别和分类，典型应用场景包括： 3C 零部件缺陷检测、汽车零部件缺陷检测、钢铁外表面缺陷检测等。
终端用户：工业企业的质检、质控部门
核心需求：在工业企业里，存在着大量需要对产品质量进行检测的场景，但传统的依靠人工进行质检的方式，不仅消耗大量人力劳动，导致人力成本高，而且人工进行质量检测的方式其稳定性和精确度都存在不足。 AI 工业质检通过采集产品图像，并基于 AI 算法自动识别图像中的瑕疵缺陷，从而解决了上述问题。
企业对 Al 工业质检的核心需求包括：
高效地进行工业缺陷检测模型的训练、验证和部署。
工业质检领域存在大量长尾场景，企业需要能够快速地针对众多细分场景训练、验证、修改和部署模型，同时，针对相似场景的质检需求，企业需要能够将检测模型迁移到相似场景，提高模型泛化能力。
高质量的成像分析。工业质检领域采集的图像经常会出现因大倍率景深、运动模糊、拍摄失焦等原因造成的成像效果不佳的问题，企业需要采用相应的成像分析算法，提高图像质量，为检测模型准确识别瑕疵奠定基础。
需要对工业光源、工业相机、机械手、控制器等外部硬件进行定制化的设计，解决图像采集、动作控制等问题，并与软件平台结合，形成完整的 AI 工业质检解决方案。
厂商能力要求：
提供工业视觉模型训练平台，具备包括数据上传、数据标注，到模型训练、模型测试、模型部署、运行监控在内的全流程功能，并支持用户通过不断上传新数据，自行迭代模型，提高模型准召率的闭环能力。同时，需要平台内置多种机器视觉和深度学习算法组件，支持用户快速组合算法，搭建应用，以及方便对模型进行泛化。在成像分析领域有较深厚的计算机视觉技术能力，能通过光度立体算法等技术提高采集的图像的质量，解决成像不佳的问题，从而提高缺陷识别准确度。能够与工业光源、工业相机、机械手、控制器等外部硬件进行灵活兼容，或能提供相关硬件的定制化解决方案。具备工业相关领域的行业 know 一 how ，能够对产品生产流程、加工工艺等业务场景的知识有深入理解，并形成解决方案。
代表厂商：（入选标准： 1 ．最近一年在该市场服务客户数 5 家以上； 2 ．最近一年在该市场收入 300 万以上。）
京东科技
京东科技集团是京东集团旗下专注于以技术为产业服务的业务子集团，致力于为企业、金融机构、政府等各类客户提供全价值链的技术性产品与解决方案。依托人工智能、大数据、云计算、物联网等前沿科技能力，京东科技打造出了面向不同行业的产品和解决方案。
产品服务介绍：京东科技基于京东人工智能川开放平台 NeuHub 的计算机视觉等技术，提供工业 AI 视觉检测解决方案，该方案包括质检一体机硬件、云边协同算力、工业质检算法平台以及应用系统模块，覆盖玻璃崩边检测、钢材表面划伤检测、包装表面异物检测、工业字符检测等典型应用，能够实时检测生产现场产品缺陷，实现质星监拎和预测，为制程改善提供参考。
厂商评估：
京东科技工业 Al 视觉检测解决方案具备以下优势。
在算法层面，京东科技工业 A ！视觉检测解决方案具备面向 3C 、服装、快消等行业常用视觉质检场景的完整算法能力矩阵。同时，通过将行业机理模型与机器学习算法相结合，可以数倍降低模型训练对工业品瑕疵数据量的要求，降低应用部署的冷启动门槛。
在算力层面，京东科技工业 Al 视觉检测解决方案具备云边端部署方案协同能力，支持“ SG ＋边缘算力集群＋云端管理”的部署方式，可以实现算力的弹性缩扩容，大幅度算力降低成本。京东科技工业 AI 视觉检渊解决方案提供包含机械臂、成像系统、光学系统、工业控制器、传感器等硬件的质检一体机，通过交付软硬一体的解决方案，可以实现 Al 视觉检测的灵活、快速部署上线，并帮助客户实现一机多用的功能。
在应用价值层面，京东科技工业 Al 视觉检测解决方案从质检切入，可以进一步延伸到质垦愉理和优化。结合京东科技全链路智能制造解决方案中的排产排产、工艺优化解决方案，基于对质检数据的分析，挖掘质量缺陷成因，进而提供制程改善决策参考，从而改善良品率、提升生产效乳典型客户：某快消品牌，某智能手机外壳生产商，某电池生产厂商等
